AI（人工知能） 【NLP/座学】単語の数値化(one-hotと分散表現)【衝撃簡単！
今回は、単語数値化の必要性や、その種類について学習していきます。またそのなかの、『分散表現』や『one-hotエンコーディング』についても解説していきます。
AI（人工知能）
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AI（人工知能） 自然言語処理・練習用データ
【感傷に浸るのは楽。そんなことよりもやれよ！】感傷に浸るのは誰にでもできる現実逃避の手段。そんなものに浸っていても何も起きない。だったら、やれよ。そんな暇はお前にはねぇよ。落ち込んでる時間が勿体無い。自分を奮い立たせろよ。できなかったぁー...
AI（人工知能） 【NLP/実践】Janomeで単語分割しよう①【前処理
誰でもできるように、自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）の実装やっていきます。そのなかでも前処理にフォーカスを当てます。今日のゴールは「文章から動詞だけを抽出する」です。
AI（人工知能） 【自然言語処理とは？】自然言語処理でできること９選！【衝撃簡単】
はじめに
ここでは、『自然言語処理とは？』、『自然言語処理でできること』について解説していきます。もし、この解説でAIをつくってみたいと感じたら、次回の記事にプログラミングの方法を載せているのでご自由にお使いください。
p.s...
AI（人工知能） 【AI/実装編】サイズの大きな画像を生成【衝撃簡単⑧】
【衝撃簡単】でDCGANモデルで大きな画像を生成していきます。流れはMNISTと同じです。初心者でもできるレベルの学習になので簡単にやっていきましょう。
AI（人工知能） 【AI/実装編】DCGANでカラー画像を生成【衝撃簡単⑦】
【衝撃簡単】でDCGANモデルを作成していきます。カラー画像の生成方法を解説します。初心者にピッタリの内容になります。
AI（人工知能） 【AI/実践編】画像収集～画像前処理方法【衝撃簡単⑥】
対象読者
ここでは、機械学習における画像収集～前処理（サイズ変更・ファイル名変更・グレースケール化）を扱います。
このページで紹介する内容は機械学習のサブ的な技術なのでコードの細かな解説などは割愛させていただきます。あくまでも...
AI（人工知能） 【AI/座学編】AIの損失関数３選！
機械学習の初心者向けに解説。カテゴリカルクロスエントロピー＆バイナリクロスエントロピー＆平均二乗誤差について解説します。この次は、知識を使って、誰でもできる、実践編（プログラミング）を一緒にやっていきましょう！
AI（人工知能） 【AI/座学】GANパラメーター調整のコツ・極意書
GANモデルは学習が不安定になりがちです。それを見ると、私の心も不安定(なんちゃって)。ここでは、そんな学習も心も不安定になってしまった人に向けての、GANモデルパラメーター調整のコツを紹介します。私の過去からの経験から【これは効果あった】や一般論をまとめています。
AI（人工知能） 【AI/実践編】DCGANで高画質化【衝撃簡単⑤】
衝撃簡単です。DCGANを使ってフェイク画像を作っていきましょう！ディープフェイクにも使われている技術を誰でも、簡単にできるようにまとめました。AI学習は座学よりも実践あるのみです！DCGANを体験していきましょう！
AI（人工知能） 【AI/座学編】GAN-敵対生成ネットワーク
ここではGAN(敵対生成ネットワーク)について解説していきます。また、解説は複雑な概念理解には重きを置かず、【すぐに実践できるレベル】の知識のみを提供しています。座学で時間を浪費しないように必要最低限の重要な知識のみに絞って提供しています。これを読み終えたらすぐにＧＡＮを使った実装に移ってワクワクするような体験を積んでいきましょう。【実践編あり】
AI（人工知能） 【AI/実践編】生成AI-GANを実装【衝撃簡単④】
AIの深い原理が分からなくても作れます！今日はそんなAI技術を実践していきます。GANと呼ばれる画像生成AIを構築していきます。深い原理や、複雑な数学的思考は必要ありません。いまや、AIはパズル間隔でできる技術になっています。原理が分からなくても、実践でどんどん原理なんて補ってやりましょう！
AI（人工知能） 【AI/実践編】WebカメラとAIを連携【衝撃簡単③】
AIの深い原理が分からなくても作れます！今回は、AI素人でも実装可能なWebカメラを使ったニューラルネットワークを構築していきます。リアルタイムで画像を読み込み、それをMNISTデータで判別できるようにしましょう。AI初心者はとりあえず、実践あるのみですからね。机上の空論より、手を動かしていきましょう！それがAsend-Beyond式です！
AI（人工知能） 【AI/実践編】CNNを構築【衝撃簡単②】
CNNを簡単に構築していきましょう！ＡＩ実装初心者にとても適した内容となっています。AIの概要は学んだけど何から作ればいいんだろう。という悩みをお持ちの方にピッタリです。今回はＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）を構築していきます。
今日も気楽にやっていきましょう！
AI（人工知能） 【AI/実践編】MNISTでAIを体験【衝撃簡単①】
AIの深い原理が分からなくても作れます！MNISTを使ったとっても簡単な実装をやっていきます。AIの概要は学んだけど何から作ればいいんだろう。という悩みをお持ちのあなたにピッタリのタスクです。また、始めたばかりで100％の理解を求める必要はありません。50%理解できたらいいや程度の軽い気持ちで学習を進めましょう。その方が挫折することなく長期間続けられ、結果的にいつか50%の理解が90%以上の理解になる時がきます。
AI（人工知能） 【AI/座学編】高頻出な活性化関数まとめ
ここでは、AIを実装する上で使用頻度の高い活性化関数を解説します。また、解説はAscendBeyond式にのっとり、複雑な概念理解には重きを置かず実装に必要な最低限の重要な知識のみを提供しています。座学で時間を浪費していては、AIを作るという本来の目的から離れるばかりですからね。やはり、座学よりも実践に時間を多く費やしてほしいので、座学は軽く頭に入れる程度にしてどんどん実践を積んでください。
AI（人工知能） 【衝撃簡単！】誰でも一流AIエンジニアになるAI勉強法
複雑な仕組みや数学が難しくて全然AIの勉強が進まない。しかし、それも今日までにしましょう。あなたがもし、複雑な概念理解ができなくても、学びたいという気持ちがあるのなら王道ではなく邪道の勉強プロセスを歩みましょう。王道の勉強プロセスは数学ができる人向けに作られたプロセスです。数学が苦手な人にはそれ用の勉強プロセスを歩むべきなのです。