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2017-07-21

一から始めたい人のためのディープラーニング・TensorFlow入門スライド7選


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いま、AI(人工知能)の世界では「ディープラーニング」が注目を集めています。「ディープラーニング」を学んでおくことで仕事につながるかもしれませんし、新しい興味に出会えるかもしれません。

そんな「ディープラーニング」を学びたい方のために、ディープラーニングとオープンソースの機械学習ライブラリ「TensorFlow」の入門スライドを7つまとめてご紹介します。

ディープラーニングとは?

「ディープラーニング」は「機械学習」の手法のひとつで、日本語では「深層学習」と呼ばれています。

人間の神経細胞を模した開発された「ニュートラルネットワーク」をベースにした手法です。大量のデータから特徴を抽出してより深いレベルでの学習を行います。

「ディープラーニング」は画像認識、音声認識、言語処理といった分野で活用されており、ECサイトでの実用事例もあり、注目を集める機械学習です。ECサイトでは「ディープラーニング」の画像解析技術を用いて写真からアイテムを抽出したり、類似アイテムを検索したりできるシステムに活用されています。

ディープラーニング入門スライド

ディープラーニングの最新動向

「ディープラーニング」の簡単な説明と最新の研究成果を紹介しているスライドです。「ディープラーニング」がどのような分野に応用可能であるのかが分かります。17ページの短いスライドですので気構えずに読んでみてください。

NVIDIA Seminar ディープラーニングによる画像認識と応用事例

「ディープラーニング」の画像認識での応用事例を詳しく解説しているスライドです。知識がないと難しく感じるかもしれませんが、画像付きで検出例などを解説しているので、どのような流れで画像認識の学習を行なっているのかをなんとなくでも理解することを目標に読んでみてください。

これから始める人の為のディープラーニング基礎講座

NVIDIA Japanが作成したディープラーニング初心者向けの基礎講座スライドです。「ニュートラルネットワークの構造(多層パーセプトロン)」「勾配降下法」「誤差逆伝播法」「ディープラーニングの学習の流れ」「畳み込みニュートラルネットワーク」といったメニューで構成されています。

ディープラーニングが活かすIoT

「IoT(Internet of Things)」=「モノのインターネット」における「ディープラーニング」を解説しているスライドです。「IoT」は家電、スマートハウス、自動車など身近なモノに使われており、これから「ディープラーニング」を使ったIoTのシステムが増えていく可能性を秘めています。

「ディープラーニング」を学ぶなら一読しておきたいスライドです。

Tensorflowとは?

「ディープラーニング」を学ぶなら、「Tensorflow(テンソルフロー)」のことも知っておきましょう。

「Tensorflow」はGoogleがオープンソースとして提供している機械学習ライブラリです。「ディープラーニング」にも応用できるライブラリで、Googleでは画像認識や音声認識、画像翻訳などに使われています。

「ディープラーニング」や「機械学習」の基礎を学んだ方は、「Tensorflow」を使ってみてください。

TensorFlow入門スライド

TensorFlowを使った機械学習ことはじめ

TensorFlowを使った機械学習の方法を非常に分かりやすく解説しているスライドです。機械学習やディープラーニングと聞くだけで身構えてしまいますが、本スライドでは小学生の算数のようなリンゴとミカンを使った問題を例にしているのでとっつきやすいと思います。

「TensorFlow」や「ディープラーニング」の初心者に優しいスライドです。

TensorFlowによるニューラルネットワーク入門

ディープラーニングに欠かせない「畳み込みニュートラルネットワーク」の構造を解説しているスライドです。予備知識として「ハンズオン環境の利用方法」「データサイエンスと機械学習」「TensorFlowのコードの書き方」などの解説もあります。

深層学習とTensorFlow入門

初心者向けに解説した「ディープラーニング」と「TensorFlow」の入門スライドです。第一章では「ディープラーニング」の概要、第二章では「TensorFlow」の入門、第三章では「TensorFlow」の活用法を教えてくれます。

150ページ近いボリュームのある内容ですが、本気でディープラーニングを学びたい方はしっかり読んでおきましょう。

おわりに

これからさまざまな分野に「ディープラーニング」が活用されていくことが予想されます。「TensorFlow」のように無料で使える機械学習ライブラリも登場していますので、今後のためにも目を通しておいて損はありません。

また、本記事で紹介したスライドはいずれも初心者向けの内容になっているのでぜひ読んでみてください。

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