Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体 / googlecolabo...
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
Takahiro Kato
August 26, 2018
Technology
1.4k
0
Share
Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体 / googlecolaboratory-de-manabu-ai-no-kiso-to-shotai
[Google Colaboratory](
https://connpass.com/event/96396/)で学ぶAIの基礎と正体で発表した資料です
。
Takahiro Kato
August 26, 2018
More Decks by Takahiro Kato
See All by Takahiro Kato
今すぐ数分で出来る業務ハック - 見えない工数の削減と効果 / imasugusufundedekirugyomuhack-minenaikosunosakugentokoka
takahirokato
0
720
Windows10の設定作業をPowerShellでハック / Windows10nosetteisagyowopowershelldehack
takahirokato
0
680
Google Colaboratoryで学ぶ機械学習の基礎 / googlecolaboratory-de-manabu-kikaigakushu-no-kiso
takahirokato
0
530
JAWS-UG 愛媛 第20回勉強会資料 / amazon-sagemaker-demanabu-kikaigakushunokiso-and-tsukaikata
takahirokato
0
1.1k
自己流ML vs Amazon MLから得た知見と未来 / jikoryuml-vs-amazonml
takahirokato
0
1.1k
業務ハック勉強会@愛媛 オープニングトーク / gyoumu-hack-study-ehime-opening
takahirokato
0
430
経験から学んだ反抗勢力の本音と正しい業務改善の1つのあり方 / gyoumu-hack-study-ehime
takahirokato
0
790
Kaggleで始めるAI(モデル)構築
takahirokato
0
630
AIの理解から始めるAI導入への戦略とAWS
takahirokato
1
2.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
社内エンジニア勉強会の醍醐味と苦しみ/tamadev
nishiuma
0
210
クラウドネイティブな開発 ~ 認知負荷に立ち向かうためのコンテナ活用
literalice
0
130
ネットワーク運用を楽にするAWS DevOps Agent活用法!! / 20260421 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
2
210
最初の一歩を踏み出せなかった私が、誰かの背中を押したいと思うようになるまで / give someone a push
mii3king
0
160
AWS認定資格は本当に意味があるのか?
nrinetcom
PRO
2
270
Oracle AI Database@AWS:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
4
2.4k
国内外の生成AIセキュリティの最新動向 & AIガードレール製品「chakoshi」のご紹介 / Latest Trends in Generative AI Security (Domestic & International) & Introduction to AI Guardrail Product "chakoshi"
nttcom
2
850
明日からドヤれる!超マニアックなAWSセキュリティTips10連発 / 10 Ultra-Niche AWS Security Tips
yuj1osm
0
590
Do Vibe Coding ao LLM em Produção para Busca Agêntica - TDC 2026 - Summit IA - São Paulo
jpbonson
3
120
ハーネスエンジニアリングの概要と設計思想
sergicalsix
9
5k
Shipping AI Agents — Lessons from Production
vvatanabe
0
240
EarthCopilotに学ぶマルチエージェントオーケストレーション
nakasho
0
300
Featured
See All Featured
Paper Plane (Part 1)
katiecoart
PRO
0
6.7k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2.1k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
Unsuck your backbone
ammeep
672
58k
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
61
43k
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
720
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
62
53k
ラッコキーワード サービス紹介資料
rakko
1
3.1M
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
810
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.4k
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
1k
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
180
Transcript
Google ColaboratoryͰֶͿAIͷجૅͱਖ਼ମ 4AI: Ճ౻ و
Agenda w ࣗݾհ w ༰ͷઆ໌ w ػցֶशͷجૅ ࠲ֶ w
ػցֶशϋϯζΦϯ ϓϩάϥϜ࠲ֶ w ػցֶश·ͱΊ w ͘͘༻ڭࡐͷ͝հ
ࣗݾհ ໊લ Ճ౻و ͔ͱ͏͔ͨͻΖ ࣄɿ Ѫඤݝ৽ډࢢࡏॅ ݩͷձࣾͰάϧʔϓ̨̚*5ਪਐ ࠓ͔͚͍ͬͯΔ̞̩ٕज़ɿ "*ɺ*P5ɺ4FSWFSMFTT"SDIJUFDUVSF
ࠓ͔͚͍ͬͯΔ"*ؔͷٕज़ɾαʔϏεɿ ػցֶशɺ1ZUIPOɺ,BHHMFɺTDJLJUMFBSO ʢσΟʔϓϥʔχϯάΓ͍ͨʜʣ
༰ͷઆ໌
༰ͷઆ໌ ࠓͷΰʔϧ w (PPHMF$PMBCPSBUPSZ˞ ͰػցֶशͷϞσϧΛ࡞ w ػցֶशͷΈͷཧղ w Ͱ͖ΔࣄɾͰ͖ͳ͍ࣄ w
ඞཁͳͷ w ػցֶशͷڭࡐͷ͓࣋ͪؼΓ ˞Ҏ߱$PMBCͱهࡌ
༰ͷઆ໌ ϋϯζΦϯͰΒͳ͍ࣄ w ϓϩάϥϜͷৄ͍͠આ໌ w ػցֶशϓϩάϥϜͷ࡞ w TDJLJUMFBSO ػցֶशϥΠϒϥϦ Λ༻
w σʔλͷલॲཧΛ࣮ࢪ
ػցֶशͷجૅ
ػցֶशͷجૅ ͡Ίʹ w ຊ༰ͷػցֶश㲈ػցֶश<ڭࢣ͋Γֶश> w ຊ༰ͷϞσϧʢܭࢉࣜʣͷྫ ⭕Θ͔Γ͢͞ ❎࣮ફత
ػցֶशͷجૅ ΠϯϓοτΛΞτϓοτʹม Ϟσϧ ࣜ ʹΠϯϓοτͨ͠Λೖͯ͠ࢉग़ ྫɽ͔Βඅ༻Λࢉग़͢Δ"* "*ͷϞσϧɿZY Zඅ༻Y ͕ͷ߹
<> <අ༻>
ػցֶशͷجૅ අ༻ Z Y ֶशσʔλ
ϓϩοτਤ্ͷ ͷ༩ ˞ֶशσʔλͱΠϯϓοτ<>ͱΞτϓοτ<අ༻>͕ηοτʹͳͬͨσʔλ
ػցֶशͷجૅ අ༻ Z Y Ծઆͷ࡞
˞ԾઆͱΠϯϓοτͱΞτϓοτͷؔΛਪଌ͠ɺࣜͰදͨ͠ͷ
ػցֶशͷجૅ අ༻ Z Y ZY
Ϟσϧͷ࠾༻ Ϟσϧͱֶशσʔλͷޡࠩͷτʔλϧ͕࠷খ͍͞ԾઆΛϞσϧʹ࠾༻
ػցֶशͷجૅ Ϟσϧ·ͱΊ w "*͕Πϯϓοτ˞ΛΞτϓοτ˞ʹม͢Δͷ w ֶशσʔλͱΞϧΰϦζϜʹΑͬͯߏங͞ΕΔͷ w ਖ਼ମࣜ ˞ਓ͔Βͷ࣭ͳͲ ˞ਓ͔Βͷ࣭ʹର͢Δ͑ͳͲ
ػցֶशϋϯζΦϯ
ػցֶशϋϯζΦϯ ϋϯζΦϯͰ༻͢Δͷ w ࣮ߦڥ w (PPHMF$PMBCPSBUPSZ w ػցֶश༻ͷσʔλ w TDJLJUMFBSOͷνϡʔτϦΞϧσʔλ
ػցֶशϋϯζΦϯ $PMBCͱʁ w (PPHMF͕ػցֶशͷڭҭݚڀ༻ʹఏڙͨ͠ΞϓϦ w (PPHMF͕ΧελϚΠζͨ͠+VQZUFS/PUFCPPL w ڥ࡞͕୭ͰͰ͖ΔϨϕϧͰ؆୯ w ແྉʢ(16ͷ༻Մೳʣ
˞+VQZUFS/PUFCPPLػցֶशʹΑ͘༻͞ΕΔͷ
ػցֶशϋϯζΦϯ $PMBCͷ੍ݶ w Πϯελϯεىಈ͔Β࣌ؒܦաͰΠϯελϯεఀࢭ w ηογϣϯ͕Ε͔ͯΒܦաͰΠϯελϯεఀࢭ ˞ϒϥβͷΦʔτϦϩʔυͷΞυΦϯͳͲͰରࡦՄೳ
ػցֶशϋϯζΦϯ ϋϯζΦϯ։࢝ʂ
ػցֶशϋϯζΦϯ ϋϯζΦϯ༻σʔλ IUUQTCJUMZX&+4 ಡΈࠐΉϑΝΠϧ 3FHSFTTJPO #PTUPOIPVTFQSJDFTJQZOC
ػցֶश·ͱΊ
ػցֶश·ͱΊ ࣈ͔͠ѻ͑ͳ͍ Ϟσϧࣜ ֶशσʔλʹΑͬͯਫ਼͕େ͖͘มԽ͢Δ w ༻͢Δಛ ΧϥϜ ͷચ͍ग़͠ w
ܽଛɾҟৗͷॲཧ मਖ਼ɾআ ਫ਼ߴ͘ͳ͍ աڈσʔλ͔Βਪଌͨ͠࠷దղ తʹԠͯ͡ΞϧΰϦζϜͷܾఆ͕ඞཁ ཁઐࣝ Ϟσϧ࡞Δ͚ͩͳΒ؆୯ɻਫ਼ΛٻΊΔͱ͍͠
ػցֶश·ͱΊ ػցֶशͷ४උ Ӧۀੳͷྫɽ Ӧۀ׆ಈ༰ΛจষͰͳ͘ɺӦۀ׆ಈͷϙΠϯτΛϦετ Ξοϓͯ͠ɺߦಈͷ༗ແ PS είΞ
Ͱೖྗ ΞϙΛࣄલʹͱΓɺࣄ લௐ͔ࠪΒಘͨ Λղܾ͢ΔιϦϡʔγϣ ϯΛఏҊͯ͠ܖ͕ͱ Ε·ͨ͠ Ξϙɹɹɹɹɹ☑ ࣄલௐࠪɹɹɹ☑ ఏҊ࣋ࠐɹ☑ ͓࢈ɹɹɹɹ⬛ ܖ☑
͘͘༻ڭࡐ ͷ͝հ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ w ,BHHMF w $PVSTFSB w 4UBOGPSE6OJWFSTJUZ.BDIJOF-FBSOJOH w ౦ژେֶάϩʔόϧফඅΠϯςϦδΣϯεدߨ࠲˞
w 2JJUBʲεϚϗ0,࣮ߦ͠ͳ͕ΒֶͿʳ౦େদඌݚͷσʔ λαΠΤϯςΟετҭ%FFQ-FBSOJOHجૅߨ࠲Λ ࣗश͢Δ ˞Ҏ߱౦ژେֶ($*دߨ࠲ͱهࡌ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ ,BHHMFͱ اۀݚڀऀ͕σʔλΛߘ͠ɺ ੈքதͷ౷ܭՈσʔλੳՈ͕ͦͷ࠷దϞσϧΛڝ͍߹͏ɺ ༧ଌϞσϦϯάٴͼੳख๏ؔ࿈ϓϥοτϑΥʔϜɻ 8JLJQFEJBΑΓҾ༻ ༻͢ΔϓϩάϥϜݴޠʮ1ZUIPOʯɺʮ3ʯͰɺ ʮ+VQZUFS/PUFCPPLʯ༻ҙ͞Ε͍ͯΔɻ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ ϝϦοτ ϝδϟʔͳػցֶशͷ։ൃڥ͕ಘΒΕΔ ༷ʑͳσʔλΛ৮Δࣄ͕Ͱ͖Δ ଞͷਓͷϞσϧͷ࡞ํ๏ΛΔ͜ͱ͕ग़དྷΔ ࣗͷϖʔεͰ࣮ફ ίϯϖʹࢀՃ Ͱ͖Δ ϥϯΩϯάʹΑͬͯ٬؍తͳࣗͷ࣮ྗΛܭΕΔ ϥϯΩϯάɾশ߸ɾϝμϧʹΑΔεΩϧͷূ໌
͕ۚΒ͑Δ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ σϝϦοτ ӳޠ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ KaggleΛ׆༻͍ͯ͠Δຊاۀ ίϯϖ։࠵ w ϝϧΧϦ ۚ૯ֹສυϧ w ϦΫϧʔτ ۚ૯ֹສԁ
ίϯϖࢀՃ w %F/" ۀதͷ,BHHMFࢀՃΛਪ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ ,BHHMFͷొํ๏ͪ͜ΒΛࢀߟʹ IUUQTCJUMZ.L+WW4
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ Courseraͱ w ੈքதͷେֶͷतۀΛΦϯϥΠϯͰडߨͰ͖ΔαʔϏε w ແঈ मྃূͷൃߦ༗ঈ w ͓Ίͷतۀ4UBOGPSE6OJWFSTJUZ.BDIJOF
-FBSOJOH w Իӳޠ͕ͩຊޠࣈນ͋Γ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ ౦ژେֶGCIدߨ࠲ͱ • Deep LearningͰ༗໊ͳ౦େদඌݚ͕Jupyter notebook ܗࣜͰσʔλੳ/ Deep LearningߨٛࢿྉΛͦΕͧΕ ެ։
• PythonػցֶशؔͷϥΠϒϥϦͷษڧ͋Γ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ PythonؚΊͯجຊ͔Βษڧ͢Δ߹ ➡౦ژେֶGCIدߨ࠲ Qiitaهࣄ: https://bit.ly/2MgRSMw ػցֶशͷ͔Γ͍͢तۀΛٻΊΔ߹ ➡Coursera: https://www.coursera.org/ ଞਓΛࢀߟʹ͍ͨ͠ɾ࣮ફ͍ͨ͠߹ ➡Kaggle:
https://www.kaggle.com/