自分用 AI関連まとめ

AI、機械学習、ディープラーニングの違いを説明できますか？機械学習と統計の違いは？

受託開発の難しさとか

機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita

「深層学習を実運用システムに組み込むということ」スライドの感想

Googleの研究者が教える、良い機械学習プロダクトを実装するための43のルール

人材育成、環境整備

DeepLearning/機械学習を始めると必ずいるカス - BizDeep

機械学習を使った事業を成功させるために必要な考え方や人材、フェーズとは？ - Qiita

中小企業ビジネスにＡＩの可能性を結びつける——書評『いまこそ知りたいＡＩビジネス』 | 経営書

機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ #エンジニアHub - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！

未経験者から機械学習エンジニアになるために必要な知識と勉強法 - paiza開発日誌

もろもろ

2019年に予想される機械学習の進歩 - Qiita

THE AI 3rd - AI時代の適者生存 | 開催概要 | Ledge.ai

「データは嘘をつかない」--ITの力で大変貌を遂げた伊勢の老舗食堂「ゑびや」の革命

SIX2019 DAY1（“技” Developer Day） 参加レポート - SELECT EVENT FROM LIFE

株式会社ABEJA主催 SIX2019 〜技が共創し、藝があつまる〜

ABEJAがSIX 2019で訴えた「テクノプレナーシップ」の思想

「エンジニア不要」の時代をどう生き抜くか？ 『AI化する銀行』著者が示す道筋 - エンジニアtype | 転職type

機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記

僅か100万円で開発した「Amazon Go」型店舗　その意外な仕組み

街×テクノロジーの不可避な流れ

Elasticsearchのための新しい形態素解析器 「Sudachi」 - Qiita

AI社会実装の“準備”は完了した。ABEJAが描く2019年の事業戦略 | Ledge.ai

重機オペは快適なオフィスで仕事！熊谷組が不整地運搬車をAIで自動運転

21世紀に求められるリーダーは、リベラルアーツを重視する「テクノプレナー」である | Biz/Zine

「100年に1人の逸材」が変える「100年に1度のAI革命」 (1/4)

100万円未満でAmazon Goを再現!? 「横田deGo」の開発秘話とAmazonの文化に迫る

企業はどんなAI人材を求めていて、どんな目的でAIを利用しようとしているのか。：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ

「AI開発ミステリー　〜そして誰も作らなかった〜」　とある大手製造業の怖いハナシ

政府のＡＩ戦略（案）全体俯瞰図：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ

「開発の丸投げやめて」　疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと (1/5)

「AIとIoTは接客のためにある」、パルコが目指すデジタル時代の小売業

地方自治体におけるAI・ロボティクスの活用について：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ

医療・介護分野のＡＩ開発⽀援：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ

AIと機械学習で、クラウドサービス事業者の勢力図は変わるのか？

これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ - Qiita

RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita

無知で未成熟な「AI脅威論」 3つの誤解と本当の課題

AIが将棋で勝って大騒ぎしていることに驚く　冨山和彦氏が断言「AI革命は日本企業に千載一遇のチャンス」

東京大学 松尾 豊 准教授が予言、AIが実現させるのは「理想の社会主義」

深層学習とニューラルネットワークの仕組み--AIブームを冷静に論じる

BERT（ディープラーニング）による自然言語処理は、どんなデータで評価されたの？どんな応用ができそう？ | 忙しいあなたの代わりに、史上最強の良い本・良い暮らしのご提案BERT（ディープラーニング）による自然言語処理は、どんなデータで評価されたの？どんな応用ができそう？