商用でも利用可能なAI音声合成ソフトウェア『VOICEVOX』がオープンソースとして無料でリリース｜DTMステーション
本日8月1日、音声合成技術の世界に、また画期的な動きがありました。「Seiren Voice」や「Yukarinライブラリ」の開発者としても知られるヒロシバ（@hiho_karuta）さんが、ITAコーパスを利用した商用利用も可能なAI音声合成システム、VOICEVOXなるソフトウェアをオープンソースのとして無料でリリースしたのです。具体的には現時点Windowsで動くシステムで、「ずんだもん」および「四国めたん」の声でテキストを読み上げるシステムとなっています。 これがオープンソースとなったことで、一般ユーザーが自由に利用できるというだけでなく、さまざまなシステムに組み込んで喋らせることが可能になったのが画期的なところ。たとえばロボットなどに組み込んで対話型のシステムを作ることや、観光案内システムに導入して喋らせる……といったこともできるほか、クラウド型のシステムを構築し、ブラウザを経由
Python自然言語処理テクニック集【基礎編】
自分がよく使用する日本語自然言語処理のテンプレをまとめたものです。 主に自分でコピペして使う用にまとめたものですが、みなさんのお役に立てれば幸いです。 環境はPython3系、Google Colaboratory（Ubuntu）で動作確認しています。 Pythonの標準機能とpipで容易にインストールできるライブラリに限定しています。 機械学習、ディープラーニングは出てきません！テキストデータの前処理が中心です。 前処理系 大文字小文字 日本語のテキストにも英語が出てくることはあるので。 s = "Youmou" print(s.upper()) # YOUMOU print(s.lower()) # youmou 全角半角 日本語だとこちらのほうが大事。 全角半角変換のライブラリはいくつかありますが、自分はjaconv派。 MIT Licenseで利用可能です。 import jaco
この記事はNTTコムウェア Advent Calendar 2021 20日目の記事です。 NTTコムウェアの古西です。AI・データサイエンス推進室で技術マネージャをしています。 システムインテグレーター、略してSIerは、顧客のためにITシステムやサービス・ソリューション・プロダクトを開発・運用する会社です。一部自社サービスがあるものの、特定の顧客企業に対してシステムを提供することが多いです。 ネット上では「SIerはオワコン」1と言われることもありますが、私自身は入社のときに「人と技術を仲介する仕事がしたい」と言って仕事をしはじめてから約25年間、SIerで顧客や自社の人と技術を仲介する仕事をしてきました。私がこれまでの経験から「SIerで幸せな技術キャリア」を築くために意識したほうがいいと思うことを、若年層とベテラン層にわけて3つずつ、書いておこうと思います。 若年層(20代～30代
AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由
人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同
2018年4月21日、株式会社サイバーエージェントが主催するイベント「Battle Conference U30」が開催されました。30歳以下のエンジニアによる30歳以下のエンジニアのための技術カンファレンスである本イベントには、さまざまな領域で活躍する若手が登壇。企業の枠を超えて、自身の技術・事業・キャリアに関する知見を発表しました。「機械学習ブームの裏側に」に登壇したのは、ヤフー株式会社データプラットフォーム本部の池上哲矢氏。「女性エンジニアが少ない」という問題に対して、機械学習を用いて解決を試みた、ユニークな取り組みを紹介します。 「連続最適化」を研究し、ヤフーへ 池上哲矢氏（以下、池上）：ご紹介に預かりました、ヤフー株式会社の池上哲矢と申します。 今日は「機械学習ブームの裏側に」というタイトルで、発表させていただきたいと思います。こういったイベントは初めてで、すごく緊張しているんで
DX意味わからん。「IT革命」と何が違うの？という話｜広木大地（日本CTO協会理事/レクター取締役）
19歳・東工大2年生が社長。音声合成界に衝撃を与えたCoeFont STUDIOが目指すこれからの世界｜DTMステーション
4月23日、彗星のように現れたネット上のサービス、CoeFont STUDIO（コエ・フォント・スタジオ）は、誰でも無料で使える音声合成サービスということで、瞬く間に広がり、2日で累計ユーザー数が6万人を突破。すでに20万人を超えるところまで来ているようです。日本語でテキストを入力すれば、非常に滑らかな声でしゃべってくれ、その音声をユーザーは商用を含めて自由に利用できるという画期的ともいえるサービスとなっているのです。 このサービスを立ち上げたのは、なんと東京工業大学2年生、19歳の早川尚吾さん。株式会社Yellstonを立ち上げ、その新サービスとして、CoeFont STUDIOをスタートさせたのです。もちろん株式会社ですから、今後ビジネス展開をしていくことを目論んでいるわけですが、それはCoeFont STUDIOの延長線上にあるもので、世の中を大きく変えていく可能性もありそうです。先
機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で
その手があったか！発想が参考になるFacebookプロモーション事例13選[海外&国内]と、企画で押さえるべき4つのポイント « 株式会社ガイアックス
その手があったか！発想が参考になるFacebookプロモーション事例13選[海外&国内]と、企画で押さえるべき4つのポイント 2012/04/10 海外&国内のFacebookキャンペーン＆プロモーション事例 Facebookを使ったキャンペーンやプロモ―ションに困っていませんか？ 「Facebookをプロモーションに組み込みたいが、どう活かせばいいのかわからない。」という思いを抱いている方も多いでしょう。 そういった方々向けに、今回は発想がとても参考になるFacebookプロモーション事例を10個ご紹介します。 Facebook活用が盛んな海外において、ファンを上手く巻き込めている、伝えたいメッセージを効果的に発信できている、といった事例ばかりです。 インスピレーションが刺激される事例ばかりなので、ぜひ皆さん参考にしてみてください！ ■目次 「いいね！」に一風違ったインセンティブを与える
![その手があったか！発想が参考になるFacebookプロモーション事例13選[海外&国内]と、企画で押さえるべき4つのポイント « 株式会社ガイアックス](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3d0f06aa1b9f03c45f220616fbc5cc236c8bca8a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fgaiax-socialmedialab.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2012%2F04%2Fthum.png)
YAPC Asia 2015「Google Cloud Platformの謎テクノロジーを掘り下げる」のまとめ - Qiita
YAPC::Asia Tokyo 2015、ロゴのとおりに熱いイベントでした...今年で最後なのはほんとに惜しいです。最初にして最後の参加となった私は、「Google Cloud Platformの謎テクノロジーを掘り下げる」というタイトルでトークをさせていただきました。 スライドはここに上げてありますが、これだけ見ても意味不明と思われるので、話した内容の要約をまとめブログ代わりに書こうかな、と思ったらかなり長文となってしまいました。基本ポジショントークですが、しかしGoogleに入る前からGoogleクラウドに対して持ち続けている気持ちでもあるし、ここはイケてないなーと思った部分は素直にそう書くようにしました。 しかし謎は謎のまま... Twitter上の反応まとめを見ますと、「謎が謎のまま終わった」とのご指摘も多く、これはほんとに私の不徳の致すところです、申し訳ありません……。スライド
［速報］「Google Photos」発表。容量制限なく1600万画素の写真と1080Pの動画まで保存、ディープラーニングで写真分析し整理も支援。Google I/O 2015
［速報］「Google Photos」発表。容量制限なく1600万画素の写真と1080Pの動画まで保存、ディープラーニングで写真分析し整理も支援。Google I/O 2015
KADOKAWAとの経営統合による新会社の設立や、スマホ用ライブ配信サービス『nicocas（ニコキャス）』をリリースからわずか3日で終了・出直し発表するなど、2014年もWeb業界にさまざまな話題を振りまいてきたドワンゴ。 その中の一つとして、11月末に発表した『ドワンゴ人工知能研究所』の設立がある。 人工知能（AI）は、GoogleやEvernoteといったアメリカの先進企業が研究開発を進める一方（参照記事）、テスラモーターズのイーロン・マスク氏や理論物理学者のスティーブン・ホーキング博士が「いずれ人類に対する脅威になる」と話すなど、その扱い方に賛否両論が巻き起こっている。 その渦中において、ドワンゴはなぜ自社内に研究所を発足させる決断を下したのか。 代表取締役会長の川上量生氏に真相を直撃したところ、「この程度の規模の研究所で何か革新的な成果を生み出せるとは思っていない」と語る。それで
Preferred Networksは4月10日、自社で開発するオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」に関する日本語の学習サイト「ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル」を無償公開した。機械学習を勉強するために必要な数学や統計学、プログラミング言語Pythonなどを基礎から学べるという。 機械学習やディープラーニング（深層学習）の仕組みや使い方を理解したい大学生や社会人向けのオンライン教材を公開。大学の授業、企業の研修、商用セミナーなどで誰でも無料で使用できる。 サイト内では機械学習やディープラーニングの基礎的な理論を始め、Pythonの使い方や、NumPy、scikit-learn、Pandasなどのライブラリを用いた実装の他、微分、線形代数、確率・統計なども学べる。 Chainer チュートリアルでは、ブラウザ上でPythonのコードを実行できるGoo
達人出版会:技術系電子出版・電子書籍
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 Blenderでアニメ絵キャラクターを作ろう！トゥーンレンダリングの巻 夏森轄 サイバーセキュリティの教科書 Thomas Kranz(著), Smoky(訳), IPUSIRON(監訳) ゲーム作りで楽しく学ぶ オブジェクト指向のきほん 森 巧尚 ブランドスイッチの法則 田中 宏樹 Blenderでアニメ絵キャラクターを作ろう！モデリングの巻 夏森轄 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶
という予感がしたので書く。正確に言うと機械学習の成果としての訓練モデルを。 まず事前に前置きしておくと、僕は機械学習をほとんど抑えていない。トレンドだけ追ってる。 大学生の時にニューラルネットワークを実装してみてフ～ンって言ってた程度に知識しかなくて、ディープラーニングが流行る前だから、「バックプロパゲーションってややこしかったけど、今は自動でモデルの最適化いい感じにやってくれるんでしょ？」ぐらいの雑な理解しかない。(この時点で怪しい) で、今はフロントエンドやってて、ここは機械学習は縁遠いように思えるかもしれないだろうけど、最近のGoogleはなんとブラウザで tensorflow を動かすのに情熱を注いでいる。 で、こんなのが Hacker News で流れてきた。 medium.com とりあえず試した。デモをそのままデプロイした。 PoseNet - Camera Feed Dem
米Walt Disney Animation Studiosが、ディズニーのアニメ映画「モアナと伝説の海」に登場する島の3DCGデータアセットを無償公開。研究開発に役立ててほしいという。 米Walt Disney Animation Studiosはこのほど、ディズニーのアニメ映画「モアナと伝説の海」（2016年）に登場する架空の島「モトヌイ島」の3DCGデータアセットを無償公開した。研究目的やソフトウェア開発用途に限り自由に使える。 公開されたデータには、島に生息する木や植物、岩、海、海中生物、雲などを含む150億以上の要素が含まれているという。島全体を静止画として書き出すために必要なデータだけで約45GB、アニメーションとして動かす場合に必要なファイルはさらに約24GBにも上る。 データのライセンス要項、アイテムごとの解説などは、同時に公開されたReadMe（PDF）から確認できる。
（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
「機械学習を誰でもアクセスできるようにしたい。そのために世界中をこうして講演して回っています」 その少年は、若干15歳とは思えない口ぶりで聴衆に語り始めた。 インド生まれの天才少年タンメイ・バクシ。5歳からコードを書くようになり、9歳でiOSの時刻表アプリを開発。プログラミングに取り憑かれた。 そのときの経験をもとにプログラミング言語「Swift」についての本も出版。YouTubeチャンネル「Tanmay Teaches」を立ち上げ、アプリ開発、数学から科学に至るまでの情報を発信し、現在はIBMチャンピオン（IBMのソリューションやソフトウェアに対し、年間を通してそのテクニカル・コミュニティーに優れた貢献をしてきた支持者）として世界中を飛び回る生活を送る。 「将来は10万人がプログラミングを学べるように助けたい」と語る少年が、2019年3月14日、15日にかけて開催されたビジネスカンファレ
はじめに 今でも語り継がれる「原則」は、それだけ価値のあるコンセプトです。 歴史を振り返ることは、失敗を防ぐための効率の良い方法になります。 👑 DRY (Don't repeat yourself) 「同じことを繰り返すな。」 Andy Hunt と Dave Thomas の著書『達人プログラマー』（1999 年）で提唱された原則で、プログラミングに関する最も重要な原則といっても過言ではありません。 DRY 原則だけでなく、どんなデザインパターンやベストプラクティスでも、同じ処理が重複することは基本的に許されていません。 これにはどういう意図が込められているのでしょうか。 🔖 表面的な理由 この原則は、コードの再利用性を高め、そのために疎結合な状態を保つことは、極めて有用なことを示唆します。 1 箇所を直せば済むべき箇所をあちこちに分散させてしまうのは、自分で事故を招いているのと同
近年、スマートフォンのアプリやWebサービスの多様化などでプログラミングはエンジニアだけでなく、私たちにとっても身近な存在になりつつあります。ほかの分野の学問に比べ、一人でもできる上に初心者のうちは決まり事を覚えさえすればプログラムが書けるようになるため、他の分野に比べ独学に向いているとも言えますし、さまざまな種類の専門書が発売されています。 しかしながら、「やってみたいんだけど難しそう......」とか「本は買ってみたんだけど難しくて挫折した」など、ある種の敷居の高さがいまだに存在していることも事実です。で、何がその壁を生み出しているかといえばやはり、英語で書かれた一見暗号のようにも見えるプログラムの見た目にやられてしまう人が多いように思います。実際コードの中には記号や専門語も多く、確かに私たち日本人にとってはとっつきにくい部分もありますよね。 そこで今回は、全くの素人でゼロからプログラ
ディープラーニングによるファッションアイテム検出と検索 - ZOZO Technologies TECH BLOG
データサイエンティストの中村です。VASILYではファッションに特化した画像解析エンジンを開発しています。本記事では、スナップ写真からファッションアイテムを検出するシステムを紹介したいと思います。 概要 このシステムの入力はスナップ写真です。スナップ写真が入力されたとき、システムは以下のタスクを解きます。 写真中からファッションアイテムに該当する領域を検出する 検出したファッションアイテムのカテゴリを予測する 検出したファッションアイテムに似ているアイテムをDBから検索する 各タスクを解く方法は様々ありますが、弊社のシステムでは2種類のネットワークを使ってこれを達成しています。 ファッションアイテムの検出とカテゴリ予測 検出は画像認識の基本的なタスクで盛んに研究されていて様々な手法が提案されていますが、今回はSingle Shot MultiBox Detector (SSD)*1 と呼ば
Webエンジニアは、いかにAIと向き合うべきか？ 筑波大・人工知能研究室と考えるAIの歴史と未来 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
20年の機械学習・ニューラルネットワーク研究から見えた、人工知能の歴史と未来 人工知能はどのような技術によって進歩し、どのような未来に向かってかじをきっているのでしょうか。今回は20年近く人工知能の研究をしてきた人工知能分野のフロントランナーの方々にインタビューしました。 人工知能ブームを再燃させたディープラーニング。このブレイクをきっかけに、世の中にはさまざまな人工知能関連の情報があふれています。多くのディープラーニングフレームワークに採用されているPythonが盛り上がりを見せ、機械学習やディープラーニングの関連書籍がエンジニア界隈を賑わせました。 そもそも、人工知能はどのような技術によって進歩し、どのような未来に向かってかじをきっているのでしょうか。今回は20年近く人工知能の研究をしてきた方々にインタビューしました。筑波大学で人工知能研究室の室長を務め、同大で「人工知能特論」の講義も
Amazonがディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」をオープンソースで公開。TensorFlowよりも約2倍高速と主張
Amazon.comはディープラーニングを実現するライブラリ「Amazon DSSTNE」（Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字、読みはデスティニー）をオープンソースで公開しました。 GitHub - amznlabs/amazon-dsstne: Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) is an Amazon developed library for building Deep Learning (DL) machine learning (ML) models DSSTNEは本番環境のワークロードに対応したライブラリで、以下の特長があります。 マルチGPUスケール 学習と予測のどちらも、複数のGPUにスケールアウトし、レイヤごとにモデル並列化の方法で（model-
こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳 男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
ChatGPTをオープンソースで再現、わずか1.6GBのGPUメモリですぐに使用でき7.73倍高速なトレーニングが可能
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」は史上最も急速な成長で「月間1億ユーザー」をわずか2カ月で達成するなど、大いに注目を集めています。それに伴い、GoogleがChatGPTのライバルとなる会話型AI「Bard」を発表したり、中国企業が続々とChatGPT風AIを開発していると報道されている一方で、OpenAIはChatGPTのコードを公開していないためChatGPTを効果的に複製することは難しくなっています。AIのディープラーニングトレーニングを最適化するオープンソースプラットフォームのColossal-AIが、ChatGPTトレーニングプロセスをわずか1.6ギガバイトのGPUメモリで7.73倍高速なトレーニングに再現したと告知し、オープンソースで公開しています。 Open-source replication of ChatGPT implementation process!
初心者向け「機械学習とディープラーニングの違い」をシンプルに解説
2022年4月13日の試験で統計検定準1級に合格したので、記事を書く気になりました。daminです。（Twitter: @5882353i） うおおおおおおお統計検定準1級合格！！！！！！！うおおおおおおお！！！おおおおおお！！！！！！うおおおおおお！！！！！！！！！！！！！！！ pic.twitter.com/J1LDsgUVm1 — 惰眠👻 (@5882353i) 2022年4月13日 背景や、合格するまでに使った本などを書いていきます。 背景（受験までのおおまかな流れなど） 余談：センター統計選択のススメ 持っていた方がよいもの・知識 線形代数の知識 Pythonの知識 goodnotes5 使った本 東大出版の統計学入門（通称：赤い本） 公式の準1級対策本（通称：ワークブック） 過去問 クラインバウム生存時間解析 ゼロDL ベイズ漫画 まとめ 真剣に読んでいる人向けのまとめ あま
東京大学の講義「AWSによるクラウド入門」をTypeScriptで写経した - dackdive's blog
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
文章生成AI 利活用 ガイドライン Version 2.0 令和6年（2024年）4月 東京都デジタルサービス局 2 はじめに このガイドラインは、東京都で初めてとなる文章生成AI の利活用ガイドラインです。 ChatGPTをはじめとする文章生成AIは、都職員の業務 のあり方を大きく変革する可能性を秘めている一方、 様々なリスクも指摘されています。このため、業務での 活用にあたり期待する効果を得るためには、その特性を よく理解し、正しく利用することが重要です。 東京都では、デジタルサービス局に検討プロジェクト チームを設置して、文章生成AIの利活用について議論を 重ね、令和5年８月、検討の成果をガイドライン （Version 1.0）としてまとめ、文章生成AIの全庁利用 を開始しました。 その後、10月に利用状況についてアンケートを行った ところ、活用事例やプロンプト例を求める声が多かった
皆さんこんにちは。 私は将棋プログラム「Ponanza」の作者、山本一成と申します。Ponanzaは初めてプロ棋士を破った将棋プログラムで、近年最も強い将棋プログラムと言えると思われます。また、2017年もトッププロ棋士の方と対局することが予定されています。Ponazaの改良のための機械学習に現在ジサトライッペイさんのPC「大紅蓮丸」の計算リソースを借りているのですが、その関係で原稿を書いてとお願いされたので、3回に渡って将棋プログラムの今について、書いていきたいと思います。 フリーランチの終焉、並列化の効率問題 アスキー読者の方々には言うまでもないのですが、まずは近年のCPU事情について解説していきたいと思います。ちょっと昔まではCPUはシングルコアが当たり前で18ヶ月経過すればCPUのトランジスター数は倍になり、性能が向上するという流れが続いていました。ソフトウェアはその性能向上に伴い
2020年版Pythonを学習するためのオススメ本10冊と学んだことのQiitaへのメモ - karaage. [からあげ]
Pythonの勉強をしています 今年の2月29日「PyCon Mini Shizuoka」というイベントでキーノートスピーカーとして登壇予定です（詳細は以下参照下さい）。 キーノートスピーカーを引き受けたものの。よく考えると、私はPythonがあんまり分かっていません。「これは、幾ら何でもまずいのでは？」というお気持ちになりました。そこで、今年の年末年始を中心にPythonの本をいくつか読んで、PyConの議論についていけるように、少しでもPythonへの理解を深めておくことにしました。 学んだことは、折角なので以下のQiita記事にまとめていきます（随時追加中）。 この記事では、学習に使用した本と、簡単な感想を書いてみます。興味ある方は参考にしてみて下さい。 私のブログから買うのが嫌だ！という人は、タイトルをコピーしてAmazonで検索してもらえば大丈夫ですし、もちろん買わなくても大丈夫
![2020年版Pythonを学習するためのオススメ本10冊と学んだことのQiitaへのメモ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/86dec44b8c5acae148f7ed1102b0fef87e1bec10/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200104%2F20200104124809.png)
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版) - Qiita
追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非この記事と合わせて使って頂けますと幸いです！ AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp はじめに 我々は、AI Academyというサービスを通じて、これまで1500名以上の方々に、プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(D
１ はじめに 前回このブログを使ったのは3年前のちょうどこの時期のようです。コロナ禍で少し遅れてオンラインで授業が始まって、授業準備をしているときにコロナ関連の情報をまとめておこうと思って書いた記事でした。で、その後3年がたち、コロナ禍は一応区切りを迎えているわけですが、新学期の授業を始めるにあたっていろいろ考えなければならないという意味ではそのときと同じような状況が（もちろんいろんな意味で位置づけは違うのですが）再び…。 ということで、チャットGPTの話です。すでによく知られているようにこのアプリが登場したのは昨年11月、時期的には2022年度後期にすでに広まっていた可能性はあったし、実際アメリカの大学では一足早くレポートでの利用なんかが問題になったりしましたが、実質的にはこの4月から始まる2023年度が、日本の大学にとってチャットGPT元年ということになるのだと思います。 具体的な話に
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SIerで幸せな技術キャリアを築くために - Qiita
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
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「人工知能にできないことを知るために研究所を作った」川上量生氏が明かす、一人勝ちするサービスの作り方 - エンジニアtype | 転職type
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【保存版・初心者向け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選
すべてのプログラマが機械学習を受け入れる準備をする時代になった - mizchi's blog
ディズニー、アニメ映画の3DCGデータを無償公開 “モアナの島”丸ごと約45GB分 研究用途に期待
Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi botとビデオを作った話
機械学習で「地動説」は生まれない。天才少年が「AIは存在しない」と主張する理由 | Ledge.ai
AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」
プログラマーのための原則（2 万字） - Qiita
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統計検定準1級に合格した話 - i5882353iの日記
「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア - GeekOutコラム
DeepLearning/機械学習を始めると必ずいるカス - BizDeep
放送大学マイルストーン('23)｜lumpsucker
文章生成AI利活用に関するガイドライン.pdf
電王・Ponanza開発者が語る、理由がわからないけどスゴイ“怠惰な並列化”
大学の授業でチャットGPTをどう扱うかについての覚え書き