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「はじめてのディープラーニング」第三刷の増刷が決まりました

弊社代表の著書「はじめてのディープラーンング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション-」、第三刷の増刷が決まりました。

https://sai-lab.co.jp/firstdeep/

今年の8/28が第一刷の出版ですので、4ヶ月で２回の増刷があったことになります。

Amazonの3つのカテゴリで１位になり、最高順位は本総合で568位です。

応援していただいたき有難うございます。

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12/28、東北大で講演します

今年の最後、12/28（金）に東北大学で講演します。

東北大の関係者でなくても参加可能で、事前のお申し込みは不要ですのでお気軽にお越しください。

タイトル: 「ヒトとAIの共生、そしてシンギュラリティ」

日時: 2018年12月28日（金） 15:00-

会場: 仙台市青葉区片平２丁目１−１東北大学金属材料研究所2号館1階 ラウンジ（地図）

主催: 東北大学金属材料研究所 宇田研究室

たくさんの方のご参加をお待ちしております。

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Udemyで「ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能（AI）と深層学習の原理」を公開しました

世界最大のオンライン教育プラットフォーム、Udemyで新しいコースを公開しました。

「ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能（AI）と深層学習の原理」というコースです。

https://www.udemy.com/deepzero/?couponCode=DZ-NEWS

このコースは、ディープラーニングをゼロから実装する講座です。

TensorFlowやChainerなどのフレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）までゼロから構築できるようになりましょう。

ディープラーニングをフルスクラッチで構築することにより、普遍的な原理がしっかりと身につけます。

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会社のロゴができました

デザイナーの大歯遊子さんに会社のロゴと背景画像をデザインしていただきました。

「ヒトとAIの共生」という会社のミッションが、見事にデザインに落とし込まれています。

今後、弊社の様々なコンテンツに、このロゴを使っていく予定です。

大歯遊子さんのウェブサイト: http://ohbayuko.jp/

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「はじめてのディープラーニング 」を出版しました

弊社代表の著書「はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション-」がSBクリエイティブより出版されました。

Amazon: https://www.amazon.co.jp/dp/4797396814
SBクリエイティブ: https://www.sbcr.jp/products/4797396812.html
紹介動画: https://youtu.be/od7P50-ny1I

詳しくはこちらに。

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「AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分」を公開しました

世界最大のオンライン教育プラットフォーム、Udemyに新しい講座を公開しました。

https://www.udemy.com/math-for-ai/?couponCode=MATH-WEB

「AIのための数学講座」は、誰にでも開かれた人工知能向け数学の講座です。

線形代数、微分、確率・統計を基礎から少しづつ丁寧に解説するので、人工知能に必要な数学を無理なく着実に身につけることができます。

公開中の動画:
https://youtu.be/5RoRrt5Lp1Y
https://youtu.be/9mN6NkpUVfw
https://youtu.be/i0iVCXx5MnY

本コースの最大の特徴は、AI向けの数学をコードを書きながら学べることです。プログラミング言語Pythonのコードを書いて、手を動かしながら数学を学習します。

これにより、数式の意味を体験を通して理解できます。

Pythonに関しては、1つのセクションで必要な範囲を解説しますので、プログラミング未経験の方でも受講することができます。

また、初心者に優しいことも本コースの特徴です。

扱う数学の難易度は緩やかに上昇するので、無理なく着実にAIに必要な数学の知識を身に付けることができます。

本コースによりAIを本格的に学ぶための準備ができます。

AIを学ぶための障壁を低くし、可能な限り多くの方がAIを学ぶことの恩恵を受けられるようにするのが本コースの目的です。

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本コースの主な内容は以下の通りです。

数学の基礎
→ 線形代数や微分、確率統計を学ぶのに必要な数学のベースを身につけます。

線形代数
→ データをベクトルや行列を用いて効率よく扱う方法を学びます。

微分
→ 常微分・偏微分・連鎖率などの、様々な人工知能に必要な微分関連の知識を学びます。

確率・統計
→ データの傾向を捉えたり、世界を確率として捉える方法を学びます。

人工知能（AI）への応用
→ ニューラルネットワークの基礎を勉強し、シンプルな人工知能に学習を行わせます。

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本コースの開発環境、AnacondaとJupyter Notebookは簡単にダウンロード、インストールすることができます。

環境構築の敷居が非常に低いため、プログラミング未経験の方でも問題なく受講できます。

本コースを修了した方は、学習意欲が刺激されて、さらにAIや数学のことを学びたくなっているかと思います。

https://www.udemy.com/math-for-ai/?couponCode=MATH-WEB

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Quora様で質問の受付を開始しました

Quara（クォーラ）で本日6/21より、弊社代表の我妻が質問を受付ます。
https://jp.quora.com
現在Quora日本語版のトップページで質問を募集しています。

トピックは「AI」ならびに「アプリ開発」です。すべての質問にお答えすることはできませんが、可能な限りお答えしたいと思います。