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2014年8月からこのブログを始めてみましたが、随分記事がたまってきました。どれかの記事が、何かの参考になることがありましたら幸いです。
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posted by fanblog

2017年11月11日

【祝:Mac対応】人工知能(AI)入門者にもありがたいディープラーニング統合開発環境をチェック | #418 デジタルライフコラム









キーワード
Neural Network Consoleディープラーニング統合開発環境


Neural Network Consoleのクラウドオープンβが公開開始


人工知能(AI:ArtificialIintelligence)、

Deep Learning(ディープラーニング・深層学習)

に関心のある方は

すでにご存知の方もいるのでないかと思いますが、

2017年(平成29年)11月8日(水)に、

Sony(ソニー)から提供されている

GUI(Graphical User Interface:グラフィカルユーザーインターフェイス)ソフトの

ディープラーニング統合開発環境


Neural Network Console


のクラウドオープンβ版が公開されましたね。






2017年8月に公開されていた


Neural Network Console


は、

WindowsOS(ウィンドウズ オーエス)向けの

ソフトであったので

今回の

Windows・Mac・Linux対応のクラウドオープンβ版を

待ちごがれていた方もいるのではないかと思います。






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早速


Neural Network Console


をチェックしてみたい方は、

Googleの検索エンジンなどで


キーワード

:Neural Network Console









などで検索してみると

公式サイトが見つかるのではないかと思います。






Neural Network ConsoleはAI初学者にとっも
直感的な理解につながる可能性を秘めているかもしれない



コンピュータ・サイエンス & テクノロジ専門誌の


Interface(インターフェース)
2017年12月号

Interface(インターフェース) 2017年12月号

Amazon.co.jpで詳しくみてみる

特集
緊急特集 「直感的に使えるディープ・ラーニング用GUIソフト登場」 など
 Neural Network Console(ウィンドウズアプリ版)について特集されています。

 これから始めてみたい方などにとって、基本的な考え方を知る上で
 参考になるのではないかと思います。


を読みながら、


Neural Network Console いいな〜

 早くMac対応版も出ないかな〜



と日々夢想していましたが、

ウィンドウズアプリ版の登場から、数ヶ月で、

Mac対応もしている

クラウドオープンβ版がリリースされ嬉しく思います。





上述の

Interface(インターフェース)2017年12月号

の特集記事(92〜111ページ)を読んだ方は

感じている方もいるのではないかと思いますが、


Neural Network Console は

 ニューラルネットワークの構造を学んだり、

 理解する上で参考になるのでは?



と感想を持たれた方もいるのではないかと思います。






ディープラーニングをはじめとした

人工知能関連の専門書を読んでいても

Pythonなどでの

プログラミングの実装の段になって

チンプンカンプンになってしまうAI初学者の方も

多いのではないかと思いますが(もちろん数式も・・・)

Interface(インターフェース)2017年12月号

の特集ページの説明を読んでみると

今まで、頭の中がごちゃごちゃされていた方の中には、

ニューラルネットワークの構造や、

ディープラーニングなどの実装手順の考え方が

スッキリされる方もいるのではないかと感じました。





一度頭の中が整理されると、

今まで専門書を読んでいても

グチャグチャしていた専門用語の数々も

新しい視点で見られるようになるのではないかと思います。





また

2017年11月11日に公式サイトを確認時点では、

日本語解説のマニュアルや、

チュートリアル動画


Neural Network Console:ツールで体験する、新しいディープラーニング
(Neural Network ConsoleチャンネルのYouTube動画)



公開日:2017年8月16日
視聴時間:2分33秒
(この記事を初回投稿時点では、すでに29,000回の視聴回数のようでした。注目は高そうですね。)


なども公表していただいているようでしたので

関心のある方は参考にしてみてください。





[ 追記:2018年1月 ]

Neural Network Consoleを題材にした書籍も刊行されて来るようです。
関心のある方はリンク先で詳細をご確認ください。


ソニー開発のNeural Network Console入門
数式なし、コーディングなしのディープラーニング
足立 悠 (著)
出版社:リックテレコム 2018年刊行

ソニー開発のNeural Network Console入門 —数式なし、コーディングなしのディープラーニング



? Amazon.co.jpで詳しくみてみる:

ソニー開発のNeural Network Console入門 —数式なし、コーディングなしのディープラーニング


? 楽天ブックスで詳しくみてみる:

ソニー開発のNeural Network Console入門 -数式なし、コーディングなしのディープラーニング [ 足立 悠 ]








Neural Network Consoleの

すごいことの1つに


構造自動探索機能 」(動画内の1分40秒あたりで説明もあります)

 * より効率的なニューラルネットワークの構造を
   自動的に探索


が挙げられるのではないかと思います。



ただただ、すごいですね・・・







ここまでのレベルの

GUI(Graphical User Interface:グラフィカルユーザーインターフェイス)ソフトの

ディープラーニング統合開発環境を提供していただいている段階で

感じることとしては、

やはり、

ディープラーニングの理論的な側面を知っておくことも

大事そうですね。





このサイトでも

理論的な側面を学ぶ上で

基礎となるような

数学の知識なども

少しずつまとめていこうと思いますので

関心のある方は以下の記事などもご活用ください。


人工知能(AI)・機械学習フ?ロク?ラミンク?入門者のための数学入門講座(一覧ページへ)

 * ギリシャ文字を始め、数学関連の
   記号の読み方や意味を知りたい方などの
   参考になることがありましたら幸いです。





また、参考までに

理論的な側面を学ぶ上で参考になりそうな書籍の

一例も掲載しておきますね。



ディープラーニングがわかる数学入門
涌井 良幸・涌井 貞美(著)
出版社:技術評論社 2017年刊行

ディープラーニングがわかる数学入門

Amazon.co.jpで詳しくみてみる

基礎的な数学を知りたい方や、
ニューラルネットワーク・ディープラーニング関連の概念を
イメージで掴みたい方などの参考になるかもしれません。
Amazon.co.jpでもレビューが投稿されているようですので
気になる方はチェックしてみてください。
賛否両論の意見もあるようですので
書店で手に取れれば、一度確認できればいいですね。

個人的には勉強になりました。






ゼロから作るDeep Learning
Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
斎藤 康毅(著)
出版社:オライリージャパン 2016年刊行

ゼロから作るDeep Learning —Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

Amazon.co.jpで詳しくみてみる

Pythonプログラミングを絡めて
ディープラーニングの基礎的な考え方を学ぶ上で
参考になるのではないかと思います。

ニューラルネットワークの基礎から畳み込みニューラルネットワークまで
学びたい方にとってはいいかもしれませんね。

第3次人工知能ブームになってから、
人工知能プログラミング専門書の中で注目が高い本ではないかと思います。
詳しくは、Amazon.co.jpのレビューが物語ってくれると思います。






詳解 ディープラーニング
TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理
巣籠 悠輔(著)
出版社:マイナビ出版 2017年刊行

詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~

Amazon.co.jpで詳しくみてみる

ニューラルネットワークの基礎からリカレントニューラルネットワークまで
学びたい方にとってはいいかもしれませんね。

こちらの書籍もAmazon.co.jpのレビューが参考になるかもしれません。

AI初学者の方の中には
書店で見かけて、書籍の中身を見てみると、
書籍内に出てくる数式や文字の読み方がわからなくて
すぐに書籍を閉じてしまう方もいるのかもしれませんね。

人工知能(AI)・機械学習フ?ロク?ラミンク?入門者のための数学入門講座(一覧)

では、ギリシャ文字などの良い方なども掲載してありますので
書籍を読み進める上での参考になることがありましたら幸いです。





ディープラニングをはじめとした

人工知能関連の技術を

使って

個人でも簡単に

多くの方のお役に立てるようなサービスを

提供できるようになるといいですね。










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