人工知能(AI)を使うエンジニアがまだまだ足りない著者である清水氏は自身のブログでこんな記事を書いています。近著『よくわかる人工知能』(KADOKAWA刊)でも,東京大学の松尾豊特任准教授との対談で同じようなことを述べています。”と“できあがったニューラルネットワークの活用法を考える「人工知能ユーザー」”に分けています。いうことでしょうか?人工知能を扱うのは敷居が高い?人工知能研究の中でも機械学習の話になりますが,機械学習の理論をきちんと学ぶには,少なくとも大学初等レベルの数学知識(関数解析,線形代数,確率統計など)が必要になってきます。なるのは,確かに敷居が高いと言えるでしょう。これらの知識を持っていなければ機械学習を扱えるようにならないのか,というと,実はそうでもないというのが今の状況です。エンジニア全員が研究者レベルになる必要はない。機械学習,その中でもとくに深層学習(ディープラーニング)がここ最近になって大きな注目を浴びているのは,囲碁対局でAlphaGoがプロ棋士に勝利したとか,画像認識の正解率が人間を超えたなどといった結果の話題性だけではなく,難しい理論を詳しく知らなくてもその技術が使える優れたフレームワークが提供されるようになったからです。本書で使用するChainer,TensorFlow,Deelはその最たるものです。清水氏が人材を2つに分けたのは,優れたフレームワークがたくさん出てきている今,人工知能(機械学習や深層学習)を扱うエンジニアも棲み分けができるようになってきたということでしょう。二の足を踏んでいないで,まずは手を動かしてみよう本書はガチンコで深層学習,機械学習を学ぶ本ではありません。プログラミングに興味のある人が気軽に深層学習の魅力にふれ,人工知能をどう使って,どんな楽しいことができそうか想像力を膨らませるためのガイドブックです。「人工知能ユーザー」を増やすことが本書の一番の目的になります。最初に解説するコードは,わずか11行。フレームワークを使えばこれだけで深層学習を体験できてしまいます。仕事を奪われてしまうとか,AIに支配されるとか,そういう話だけの世界で終わりにせずに,本書を読みながら手を動かしてみましょう。映画で見たような未来にかかわれるチャンスが,今そこにあるのですから。記事中で紹介した書籍はじめての深層学習(ディープラーニング)プログラミング本書は,わずか11行のプログラム解説からはじまります。それだけで深層学習を体験できるのが,いまの状況です。人気フレームワークを使ってコードで納得するニューラルネットワーク1/12クラウド導入前に知っておきたいこと1/12「当社にはエンジニアが必要だ!」と安易に採用しようとすることが生み出す悲劇1/11「君の名は。そこにはヒットメーカーの極意があった噂の超高速分析データベースを試してみよう~ログ解析,機械学習なんでもござれ~ワールドワイドで3,500社以上が活用しているビッグデータ高速分析用のデータベース「Vertica」。クエリ性能を簡単に数百倍にする術をご紹介します。「JIRA」をはじめとするアトラシアンのツール群。多くのオープンソースソフトウェアを継続して提供する支えとなっている使い易さを探ってみます。書店・販売店の皆様へデベロッパアドミニストレータWEB+デザインライフスタイルサイエンスニュース&レポートメールでのお知らせメールで次の案内をお送りしております。メールの配信を希望する方は,利用したい項目をチェックしてメールアドレスを入力し,[登録]ボタンをクリックしてください。UPDATES[ほぼ週間に1回]新刊メールマガジン[ほぼ週間に1回]電脳会議の各号案内[ほぼ1ヵ月半に1回]※変更する場合や停止する場合は,登録情報変更ページをご覧ください。※登録いただいたメールアドレスには,そのお知らせ以外,配信いたしません。Ltd.ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。