『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

2024年度 人工知能学会全国大会（第38回）チュートリアル講演１ 本講演では、大規模言語モデルの開発に必要な基礎および最新動向を概観する。その後、東京工業大学情報理工学院の岡崎…

人工知能を学ぶためのロードマップ このページでは、人工知能や深層学習を学んだことのない方を対象に、 それらを学ぶためのロードマップを紹介しています。 本ロードマップでは達成目標として、 「研究者」「データサイエンティスト」「エンジニア」「ビジネス」の 4つの職業ごとに4つのレベルを設けています。 まずはレベル0として、人工知能についての基礎的な知識を学びましょう。 技術に触れる（学習想定時間：1時間） まずは最新のAI技術に触れて，AIによってどのようなことができるのかを確認してみましょう． メジャーなサービスを含めいくつか紹介します． ・ChatGPT ChatGPT
すでに利用したことがある方が多いかと思いますが、OpenAIが開発・運営する大規模言語モデル（LLM）チャットボットです。LLMでは他にGoogleのGemini、AnthropicのClaude、Mistral AIなど

はじめに 2019年，2020年に引き続き，1年を振り返って最もおもしろかった深層学習の論文を選んで紹介したいと思います．最近，目を通す論文の数が減ってしまったので，今回は取り上げるのを8本とし，別記事として「応用事例編」を書くことにします． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです．元記事の方も拡散いただけると励みになります． ** 記事中の画像は，ことわりのない限り対象論文からの引用です． 論文8選（公開順） 普段から，読んだ論文を簡単にまとめてツイートしているので，それを使って公開日順に振り返っていきます．対象はおおまかに「2021年に公開された論文」と「2021年に学会・雑誌で発表されたもの」とします．他におもしろい論文があれば，コメントで教えていただけると嬉しいです1． 紹介するのはこちらの8本です！ Exploring Simple Sia

新入生向けの資料

プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat

AI論文データベース

機械学習概論～ディープラーニングGAN、本格的に学べる全20時間の大学講義が無償公開：AI・機械学習の独学リソース 機械学習概論、単回帰、重回帰から、k-means、主成分分析、ニュートラルネットワーク、CNN／RNN／GANまで、全20回の講義概要と目次を紹介。本稿独自に考察した、難易度や前提知識、お勧めの学習方法、注意点についても示す。

人の心の内は複雑だ。その心と行動を研究するのが心理学だ。 脳はその記憶すらも改ざんするというし、自分が意思決定したと思い込んでいたことだって、実は何かの影響を受けている場合もある。 一筋縄ではいかないのが人間心理だが、かつては根拠が薄弱で、偏見に富み、倫理など度外視したかのような心理学の研究が行われていた。 以下では、物議をかもし、今では再現不可能な古典心理学の研究7つを紹介しよう。 1. リトル・アルバート実験 J.B. Watson and the Little Albert phobia experiments 20世紀初頭、アメリカの心理学者の間では「行動主義」が流行していた。 これは我々の行動は自由意志とはあまり関係がなく、動物的な反射や過去の経験に基づく学習反応であるという仮説だ。 ロシアのイワン・パブロフは、犬がベルの音に反応してヨダレを流すようにできることを実証した。だがジ

※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B

文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。 こういう記事が注目されるということは皆さん数学学習に疲れてらっしゃるのだろう。つい「数学大嫌い」となってしまうかもしれない。そんな時に息を抜いて読んだら気分転換かつあらたな発見があるだろう本を。 数学ガールの秘密ノートは中学から高校初学者向け程度に向けた数学解説ストーリーです。定義、定理、でガン押ししてくる数学書とは異なり、「如何に読者に理解させるか」を根本まで考えられている結城浩先生の著作は疲れたこころに取り憑きます。 『数学ガールの秘密ノート 微分を追いかけて』 まずは微分です。 『数学ガールの秘密ノート やさしい統計』 続いて、統計。 同著者の高校生向けシリーズの『数学ガール』は、上記よりもっと突っ込んだ難しい話題を扱ってますが、微分、統計、行列などについてのわかりやすい解説があります。

2016 - 12 - 24 統計・R・Stan関連の本、用途別のオススメ10冊 書評 R Stan 年末年始向けに、比較的読みやすい本を中心にオススメします。 統計学 入門 色々読んでみましたが、現在決定版と言えるものは存在しないように思えました。個人的には、シグマと 積分 の復習、場合の数・数え上げの方法、確率、確率変数、確率密度、度数分布と ヒストグラム 、代表値・平均・分散、確率分布、同時分布、周辺分布、確率変数の変数変換、検定、散布図と箱ひげ図、回帰、相関あたりをRなどを使いながらシンプルに説明していく本があるといいと思うのですが、なかなかバランスのとれたいい本がありません。初歩の初歩しか説明してない、グラフが少ない、検定にページを割きすぎ、分厚い、ちょっと難しいなどの不満点があります。立ち読みして自分にあった本を選ぶのがいいと思います。ネットで検索して調べるのでもいいと思います