東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai
2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事：松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは？Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講
AIモデルの作成に必要な機械学習データの収集方法を徹底解説 | AI研究所
ソフトウェア業界で自動運転やロボット開発を担当した後、DX推進やRPA開発に従事。幅広いソフトウェア開発の経験を活かし、現在はAIやプログラミング教育、コンサルティングなどを行っています。AIやCADに関する情報をお届けします。 今回は、AIモデルの作成に必要な機械学習データの収集方法を徹底解説していきます。 あなたが望むようなAIモデルを作成するには、解決したいタスク（課題）に対して意味のあるデータを収集していく必要があります。 さまざまな分野においてデジタル化が進んでいる昨今では、膨大な量の情報に溢れており、ビックデータと言われるようなデータが際限なく生成され続けています。 そのようなデジタル社会においてこのビックデータを、なんとか活用できないだろうかという場面が少なくありません。 特に今回想定している機械学習の使用を検討している場面においては、その成功の鍵を握っているといっていいほど
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