推論技術:inference Technology 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)
人工知能:Artificial Intelligence
推論技術:inference Technology python 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
python 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
python 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)
Symbolic Logic 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)
微分積分:Calculus 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
python 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
python 保護中: PyTorchによる発展ディープラーニング(OpenPose, SSD, AnoGAN, Efficient GAN, DCGAN, Self-Attention GAN, BERT, Transformer, GAN, PSPNet, 3DCNN, ECO)
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pytorchを用いたOpenPose,SSD,AnoGAN,Efficient GAN,DCGAN,Self-Attention GAN,BERT,Transformer,GAN,PSPNet,3DCNN,ECO等の発展型DNN
python 保護中: PythonとKerasによる高度なディープラーニング(1) Keras Functional APIを利用した複雑なネットワーク
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Keras functional APIを使った複雑なネットワークモデルの構築(マルチモーダル問題等への対応)
python 保護中: PythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(4)双方向RNNとCNNでのシーケンス処理
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でのシーケンスデータへの双方向RNNとCNN適用