【 Live!人工知能 】BERTによる自然言語処理を学ぼう!

2020/11/2(月)から新しいライブ講義「BERTによる自然言語処理を学ぼう!」が始まります。

自然言語処理の様々なタスクで高い性能を発揮する、「BERT」を解説する講座です。
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers )は2018年10月にGoogleが公開して以来、世界中のAI関係者の注目を集めています。
BERTは「Transformer」と呼ばれるモデルを利用することで、離れた単語間の関係、すなわち「文脈」を考慮した自然言語処理を実現します。
タスクによっては人間並みの精度を発揮する可能性もあり、「応答文の生成」や「文書の要約」といった様々なタスクでの活用が期待されています。
本講座により、新しい時代の有用な自然言語処理技術を身に付けましょう。

講座の内容は以下を予定しています。
Section1. 講座とBERTの概要: https://youtu.be/wPvRJXpLEyg
Section2. シンプルなBERTの実装: https://youtu.be/ZK3lFu5mXRM
Section3. BERTの仕組み: https://youtu.be/4iEVNNAh0SI
Section4. BERTの応用1: https://youtu.be/InWiIJwrvH8
Section5. BERTの応用2: https://youtu.be/02tfJx8ic3Q
講座の内容は、予告なく変更されることもあるのでご注意ください。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となります。

【Live!人工知能】
毎週月曜日21時に開催。人工知能(AI)技術に関する無料のライブ講義です。
YouTube Liveを利用して配信されます。
以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。
https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q

講師: 我妻幸長(@yuky_az)
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。
東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。
興味の対象は、人工知能(AI)、脳科学、シンギュラリティなど。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。
著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」(SBクリエイティブ)、「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」(翔泳社)。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」(技術評論社)。

10月の割引クーポン(Udemyコース)

2020年10/1から10/31まで有効な割引クーポンを、以下の2つのUdemyコースに発行します。

  • AIパーフェクトマスター講座 -Google Colaboratoryで隅々まで学ぶ実用的な人工知能/機械学習-
  • 脳科学と人工知能: シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点

秋の夜長のお供にいかがでしょうか。
詳細は、以下の記事に掲載されています。

https://note.com/yuky_az/n/n0265405ddc4c

 

「人工知能(AI)を搭載したiOS、Androidアプリを作ろう」を公開しました

【Flutter+Firebase+MLKit】人工知能(AI)を搭載したiOS、Androidアプリを作ろうをUdemyで公開しました。

このコースは、AIを利用したサービスを素早く簡潔に作れるようになるための講座です。

Flutter、Firebase、MLKitを利用して、iOS、Androidの人工知能アプリを可能な限り1つのソースコードで開発します。

本コースはこれらの技術の概要、および環境構築から始まり、Flutterで使用するプログラミング言語Dartの解説、UIの構築、FirebaseおよびMLKitとの連携について解説していきます。

人工知能を使ったアプリのモックアップを作りたい方、人工知能を学んだけど活かし方が分からない方に特にお勧めです。

AIアプリを構築し、世界に提供できるようになりましょう!

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

コースは全部で6つのセクションからなります。環境設定から始まり、最後にはFlutterとFirebase、MLKitを組み合わせてiOS、Andoroid両対応のAIアプリを構築します。

第1講: コースの概要と環境設定

第2講: プログラミング言語Dart

第3講: Flutterのウィジェット

第4講: Firebaseとの連携

第5講: MLKitの導入

第6講: AIアプリの構築

受講上の注意点:

・実装が中心となりますので、AIについて原理の深い解説は行いません。

・動画ではMacを使用しますがWindowsでも受講可能です。環境構築などに関してはある程度ご自身で調べることも必要になりますのでご注意ください。また、WindowsではiOS向けのビルドはできません。

・スマートフォン端末を用いた実機検証については、最小限の解説となります。

【Flutterとは】

Google製の無料のモバイルアプリケーションフレームワークで、1つのコードでAndroidとiOSのアプリを同時に開発することができます。

開発言語にはDartを使います。「ホットリロード」が採用されており、コードの修正が即画面に反映されます。

【Firebaseとは】

iOS、AndroidアプリやWebアプリにおける「バックエンド」で、手軽で素早い開発を可能にするプラットフォームです。

Firebaseには、バックエンドをだけではなくアプリ開発全般に役立つ機能が数多く含まれています。

【MLKitとは】

MLKITは、Googleが提供する様々な機械学習の機能をiOSやAndoroidアプリなどのデバイス側で利用可能な形で提供します。

MLKitを使うことで、テキストの読み取り、顔検出、画像認識とラベル付け、ランドマーク認識などを手軽に実装することができます。

最終的には、機械学習による顔認識を利用したSNS風のアプリの構築まで行います。皆さんそれぞれが想像するAIアプリを、最新のテクノロジーを使いこなすことで構築できるようになりましょう。

https://www.udemy.com/course/ft-fb-mk/?referralCode=E2C776F204B6C38CC103

【 Live!人工知能】人工知能(AI)を搭載したTwitterボットを作ろう

2020/9/21から新しいライブ講義「人工知能(AI)を搭載したTwitterボットを作ろう」が始まります。

人工知能(AI)を搭載したTwitterボットを構築する講座です。
Seq2Seq、Attentionなどのディープラーニング技術を使ってモデルを訓練し、Twitterへの投稿や返答が可能なボットを構築します。
また、このために必要な基礎としてTwitter APIの使い方、ディープラーニング用フレームワークPyTorchの使い方、 基本的な自然言語処理を学びます。
皆さん独自の人工知能ボットを構築し、世界に公開できるようになりましょう。

講義で使用する教材はこちら。
https://github.com/yukinaga/twitter_bot

講座の内容は以下を予定しています。
Section1. 講座の概要とTwitter API: https://youtu.be/hYGXyGURrnA
Section2. RNNとSeq2Seq: https://youtu.be/nJbpqllOROo
Section3. 自然言語処理の基礎: https://youtu.be/oPPqNitk7vQ
Section4. モデルの訓練: https://youtu.be/i7WCbffxinM
Section5. Attentionの導入: https://youtu.be/uLw_A-Qoo4c
Section6. Twitterボットのデプロイ: https://youtu.be/72hzhpCOIBQ
講座の内容は予告なく変更されることもあるのでご注意ください。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となります。
Pythonがはじめての方は、以下のノートブックでPythonの基礎を予め把握しておくことをお勧めします。
https://github.com/yukinaga/lecture_pytorch/tree/master/python_basic

【Live!人工知能】
毎週月曜日21時に開催。人工知能(AI)技術に関する無料のライブ講義です。
YouTube Liveを利用して配信されます。
以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。
https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q

講師: 我妻幸長(@yuky_az)
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。
東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。
興味の対象は、人工知能(AI)、脳科学、シンギュラリティなど。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。
著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」(SBクリエイティブ)、「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」(翔泳社)。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」(技術評論社)。

「みんなのAI講座」のリニューアル について

「みんなのAI講座ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習」が2020年度版にリニューアルされました。
https://www.udemy.com/course/ai-pytorch/?referralCode=5106F3FDA2C91D0C1CB5

変更箇所は以下の通りです。

  • 開発環境がPyCharmからGoogle Colaboratoryに変更されました
  • AI全般に対するより詳しい解説が加わりました
  • コードは全てPython3になりました
  • KerasとPyTorchの簡単なコード解説が加わりました
  • セクションの最後に演習が加わりました
  • etc…

 

コース全般が大幅に変更されましたので、旧コンテンツを受講した方でも楽しんでいただけるかと思います。
なお、旧コンテンツはこれまで通り視聴可能な形で残りますのでご安心ください。

みんなのAI講座の新コンテンツは、一部YouTubeで無料公開されています。
https://www.youtube.com/playlist?list=PLcd5jOpoEDGCVvY5pmF2blCdZFSjHarwl

【 Live!人工知能】人工知能(AI)を搭載したiOS、Androidアプリを作ろう

2020/8/3から新しいライブ講義「人工知能(AI)を搭載したiOS、Androidアプリを作ろう」が始まります。

AIを利用したサービスを、素早く簡潔に作れるようになるための講座です。
Flutter、Firebase、MLKitを利用して、iOS、Androidの人工知能アプリを可能な限り1つのソースコードで開発します。
本講座はこれらの技術の概要、および環境構築から始まり、Flutterで使用するプログラミング言語Dartの解説、UIの構築、FirebaseおよびMLKitとの連携について解説していきます。
人工知能を使ったアプリのモックアップを作りたい方、人工知能を学んだけど活かし方が分からない方に特にお勧めです。
AIアプリを構築し、世界に提供できるようになりましょう!

全部で6回の講義からなります。
第1講: コースの概要と環境設定 https://youtu.be/mtEyS7jn3cM
第2講: プログラミング言語Dart https://youtu.be/SaV-Vi7uiHs
第3講: Flutterのウィジェット https://youtu.be/pjEp7aPl7hE
第4講: Firebaseとの連携 https://youtu.be/Y1R_bUTO0FU
第5講: MLKitの導入 https://youtu.be/JJaKwC25CeQ
第6講: AIアプリの構築 https://youtu.be/282WcSt9G88

受講上の注意点:
・実装が中心となりますので、AIについて原理の深い解説は行いません。
・講義ではMacを使用します。Windowsでも受講可能ですが、環境構築などに関してはある程度ご自身で調べることも必要になります。また、WindowsではiOS向けのビルドはできません。
・iPhone、Android端末を用いた実機検証については、最小限の解説となります。

WindowsにおけるFlutterの環境構築に関しては、以下の動画で解説しています。
https://youtu.be/JoH0fSdUd2Q

【Flutterとは】
Google製の無料のモバイルアプリケーションフレームワークで、1つのコードでAndroidとiOSのアプリを同時に開発することができます。
開発言語にはDartを使います。「ホットリロード」が採用されており、コードの修正が即画面に反映されます。

【Firebaseとは】
iOS、AndroidアプリやWebアプリにおける「バックエンド」で、手軽で素早い開発を可能にするプラットフォームです。
Firebaseには、バックエンドをだけではなくアプリ開発全般に役立つ機能が数多く含まれています。

【MLKitとは】
MLKITは、Googleが提供する様々な機械学習の機能をiOSやAndoroidアプリなどのデバイス側で利用可能な形で提供します。
MLKitを使うことで、テキストの読み取り、顔検出、画像認識とラベル付け、ランドマーク認識などを手軽に実装することができます。

【Live!人工知能】
毎週月曜日21時に開催。人工知能(AI)技術に関する無料のライブ講義です。
YouTube Liveを利用して配信されます。
以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。
https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q

講師: 我妻幸長(@yuky_az)
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。
東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。
興味の対象は、人工知能(AI)、脳科学、シンギュラリティなど。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。
著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」(SBクリエイティブ)、「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」(翔泳社)。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」(技術評論社)。

「PyTorchで実装するディープラーニング」を公開しました

【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築- をUdemyで公開しました。

本コースのゴールは、PyTorchを使ってディープラーニングが
実装できるようになることです。

PyTorchを使ってCNN(畳み込みニューラルネットワーク)、RNN(再帰型ニューラルネットワーク)などの技術を順を追って幅広く習得し、人工知能を搭載したWebアプリの構築までを行います。

各ディープラーニング技術の要点を解説した上で、PyTorchのコードを基礎から丁寧に解説します。

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

PyTorchはオープンソースの機械学習ライブラリで、簡潔さ、柔軟性、速度のバランスに優れているため人気が急上昇中です。

また、簡潔な記述が可能なため、最新の研究成果の実装によく使われています。

海外を中心にコミュニティ活動が活発で、ネット上の情報が豊富なのもメリットです。

本コースでは開発環境にGoogle Colabを利用するので、環境構築にはほとんど手間がかかりません。

GPUが無料で利用できるので、コードの実行時間も短縮できます。

効率よくPyTorchを習得できるように、様々な工夫を凝らしています。

PyTorchを包括的に学び、皆さんの技術的な可能性を大きく広げましょう。

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本コースの主な内容は以下の通りです。

イントロダクション

→ PyTorchの概要、ディープラーニングの概要、そしてPyTorchの基礎であるTensorについて解説します

PyTorchで実装する簡単なディープラーニング

→ 可能な限りシンプルなコードで、ディープラーニングを実装します

PyTorchの様々な機能

→ 自動微分、DataLoaderなどのPyTorch特有の機能について解説します

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

→ CNNの原理を学んだ上で、CNNによる画像分類をデータ拡張、ドロップアウトとともに実装します

再帰型ニューラルネットワーク(RNN)

→ RNNの原理を学んだ上で、シンプルなRNNの構築、およびRNNによる画像生成を行います

AIアプリのデプロイ

→ 学習済みモデルを活用した人工知能Webアプリを構築します

なお、ディープラーニングの数学的背景については最小限の解説となりますのでご注意ください。

Pythonの基礎についての解説動画はありませんが、テキストがダウンロード可能です。

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本コースでは可能な限り丁寧な解説を心がけていますが、ある程度ご自身で調べることも必要になるのでご注意ください。

動画を見るのみでも学習が進められるようになっていますが、可能であればPythonのコードを動かしながら進めることをお勧めします。

コードがダウンロード可能ですので、これをベースに様々なカスタマイズを行うこともお勧めです。

PyTorchを使って、一緒に楽しく本格的な人工知能を学んでいきましょう。

https://www.udemy.com/course/ai-pytorch/?referralCode=5106F3FDA2C91D0C1CB5

【Live!人工知能 】みんなのAI講座

6/21(月)21:00から人工知能の講義をライブ放送します。
2万5千人が受講したUdemyの人気コース「みんなのAI講座」のライブ版です。
全部で7つのセクションからなる講義になりますが、今回はセクション2です。

みんなのAI講座は、誰に対しても開かれた人工知能、機械学習の講座です。プログラミングや数学の事前知識はほとんど必要ありません。
難解な数式やプログラミングが学習の妨げであった方でも、問題なく学習できます。
文系や非エンジニアの方にもお勧めです。

講義で使用する教材はこちら。
https://github.com/yukinaga/minnano_ai/tree/master/section_2
ハッシュタグ: #Live人工知能

1回45-90分程度の講義になりますが、講義の予定は以下の通りです。
1. 人工知能の概要と開発環境 (6/15)
2. Pythonの基礎 (6/22)
3. 必要な数学の学習 (6/29)
4. ニューラルネットワーク (7/6)
5. 機械学習 (7/13)
6. 機械学習ライブラリの活用 (7/20)
7. さらに学ぶために (7/27)

開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。難しい設定は必要ありませんので、初心者の方でもすぐPythonのコードを書いて試すことができます。
なお、大学レベル以上の数学や、機械学習の深い理論の解説は行いませんのでご注意ください。
ディープラーニングに関しては、概念のみの解説となります。

毎週月曜日の21時に講義を行う予定です。

講師: 我妻幸長(@yuky_az)
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。
東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。
興味の対象は、人工知能(AI)、脳科学、シンギュラリティなど。
オンライン教育プラットフォームUdemyの受講生数は約4万人。
著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニン2」(SBクリエイティブ)、「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」(翔泳社)。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」(技術評論社)。

【Live!人工知能 】PyTorchで実装するディープラーニング

毎週月曜日21:00から、人工知能の講義をライブ放送します。

「PyTorchで実装するディープラーニング」というテーマで全6回の講義になります。
第1講の動画はこちら。
https://youtu.be/F-BcLtvZX6g

フレームワークPyTorchを使ってディープラーニングを構築し、最後にはWebアプリとしてデプロイします。
講義で使用する教材はこちら。
https://github.com/yukinaga/lecture_pytorch/tree/master/lecture1

1回30-60分程度の講義になりますが、講義の予定は以下の通りです。
第1講 イントロダクション
第2講 PyTorchで実装する簡単なディープラーニング
第3講 PyTorchの様々な機能
第4講 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
第5講 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
第6講 AIアプリのデプロイ
PyTorchを使用してモデルを構築・訓練し、最終的にはWebアプリとして公開します。

Pythonがはじめての方は、以下のノートブックでPythonの基礎を予め把握しておくことをお勧めします。
https://github.com/yukinaga/lecture_pytorch/tree/master/python_basic

今のところ、毎週月曜日の21時に講義を行う予定です。

https://www.youtube.com/watch?v=F-BcLtvZX6g&list=PLcd5jOpoEDGBsuXMFWDf7mJ45cnmUERgD

f:id:azyukky:20200508150322p:plain

講師: 我妻幸長
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。
東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。
興味の対象は、人工知能(AI)、脳科学、シンギュラリティなど。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、4万人近くにAIを教える人気講師。
著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニン2」(SBクリエイティブ)、「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」(翔泳社)。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」(技術評論社)。

「はじめてのディープラーニング2」のコードの修正について

「はじめてのディープラーニング2」のダウンロード可能なコードに、一部問題が見つかりました。

Section5、付録のフォルダに、コードの実行に必要なファイル”kaijin20.txt”が含まれておりませんでした。

読者の皆様には、ご迷惑をおかけしまして大変申し訳ありませんでした。

修正済みのコードは以下のリンクからダウンロード可能です。

https://sai-lab.co.jp/wp-content/uploads/2020/04/deeplearning2Sample_sai.zip

緊急事態宣言の終了後、SBクリエイティブのページからダウンロードされるコードの方も順次修正される予定です。