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まえがき ~AIの世界に飛び込もう~
AIって何だろうあなたは、AIと聞いて何を思い浮かべますか?SF映画などに出てくる、人と心を通わせるロボットでしょうか。それとも、将棋や囲碁の世界で大きな成果を上げている...
続きを読む1章 ディープラーニングについて知ろう
第1回のねらいと学習の流れ本講座の第1回はさまざまなAIの実例にふれることで、AIの中でも特にディープラーニングを動かすために必要なことを学びます。そして世の中に公開され...
続きを読む2章 AIを動かすための準備
本章ではAIを動かすための準備として、PC (以下、ホストマシン) とRaspberry Piに必要な開発環境の構築を行います。開発環境の構築は、エンジニアでも直ぐには終わらない...
続きを読む3章 AI学習に必要な基礎知識を身につける
本章では、AIの学習に必要なツールやライブラリの基本的な使い方を学び、次章以降で学習を進めるための土台を形成することを狙いとしています。学びを深めるため、本講座では解説だけでなく...
続きを読む4章 ディープラーニングによるモデルの推論実行
本章からいよいよディープラーニングによる推論を行います。つまり、モデルに入力データを与えることで推論させ、結果を取り出すことに挑戦していきます。本章の目的とすることろは『推論を行...
続きを読む5章 色々なモデルを試そう: 画像分類
前章では、MNISTを例にとってディープラーニングの推論を実行するプログラムの設計と開発の工程を追体験することで、推論実行に必要な手順を学びました。設計段階設計1...
続きを読む6章 色々なモデルを試そう: 気温予測
前章に続き、モデルを動かしながら推論の手順を練習します。 ここではシーケンスデータと呼ばれる、データが何んらかの順序で並んだフォーマットを試します。今まで扱ってきた画像データとの...
続きを読む7章 物体検出とカメラの連携
今まで3つのAIモデルを試してきました。推論を実行するために、どのようなことが必要なのか大分掴めてきたのではないでしょうか。第1回の最終章にあたる本章では、画像処理におけるディー...
続きを読むコラム AIと思想
フレーム問題哲学者のダニエル・デネットが1984年に発表した問題について考えてみましょう。この問題はすでに解決済みであるとする立場と、彼の提唱した問題は説明が古いだけで未...
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