実用Common Lisp 読書メモ
LISPを用いた各種人工知能技術の基本的なアイデアの解説(GPS、ELIZA、SUDENT、記号処理システム、自然言語処理システム、Prolog、エキスパートシステム等)
保護中: 確率と期待値とモンテカルロ法について
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクで活用される機械学習の積分計算で使われるマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法のベースとなるモンテカルロ法の解説
論理学をつくる 第4部-論理学はここから先が面白い 非古典論理 読書メモ
人工知能(Ai)タスクでの推論機構に活用される数理論理学の中での論理学の基礎(非古典論理、多値論理、直観主義論理、様相論理)
論理学をつくる 第3部-論理をもう一つの目で見る 読書メモ
人工知能(Ai)タスクでの推論機構に活用される数理論理学の中での論理学の基礎(演繹推論とシンタクスとセマンティクス)
保護中: PythonとKerasによるジェネレーティブディープラーニング(1)LSTMを使ったテキスト生成
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasによるLSTMを使ったテキストジェネレーティブDNN
保護中: PythonとKerasによる高度なディープラーニング(3) モデルの最適化の手法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスク活用のためのpython/kerasによる深層学習の為のネットワークの最適化
保護中: PythonとKerasによる高度なディープラーニング(2) KerasのコールバックとTensorBordを使ったモデルの監視
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに用いられるpyton/kerasによる深層学習過程のネットワークの監視(KerasのコールバックとTensorBordを使ったモデルの監視)
論理学をつくる 第2部論理学を拡げる 読書メモ
人工知能(Ai)タスクでの推論機構に活用される数理論理学の中での論理学の基礎(述語論理とタブロー、PPL、IPL)
これならわかる深層学習入門 (機械学習スタートアップシリーズ)読書メモ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのための深層学習の機械学習、勾配降下法、正則化、誤差逆伝播、自己符号化器、畳み込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、ボルツマンマシン、強化学習等の概要
tensorflowとKerasとpytorchの比較
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される深層学習フレームワークであるtensorflow,keras,pytorchの比較