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2020年9月の記事一覧
【レクチャー: Firebaseの設定】【Flutter+Firebase+MLKit】人工知能（AI）を搭載したiOS、Androidアプリを作ろう
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。 https://www.udemy.com/course/ft-fb-mk/?referralCode=E2C776F204B6C38CC103 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。 【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）。
【レクチャー: Section6の概要】【Flutter+Firebase+MLKit】人工知能（AI）を搭載したiOS、Androidアプリを作ろう
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。 https://www.udemy.com/course/ft-fb-mk/?referralCode=E2C776F204B6C38CC103 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。 【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）。
【レクチャー: MLKitの概要】【Flutter+Firebase+MLKit】人工知能（AI）を搭載したiOS、Androidアプリを作ろう
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。 https://www.udemy.com/course/ft-fb-mk/?referralCode=E2C776F204B6C38CC103 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。 【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）。
【レクチャー: Section5の概要】【Flutter+Firebase+MLKit】人工知能（AI）を搭載したiOS、Androidアプリを作ろう
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。 https://www.udemy.com/course/ft-fb-mk/?referralCode=E2C776F204B6C38CC103 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。 【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）。
【レクチャー: Firebaseの概要】【Flutter+Firebase+MLKit】人工知能（AI）を搭載したiOS、Androidアプリを作ろう
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。 https://www.udemy.com/course/ft-fb-mk/?referralCode=E2C776F204B6C38CC103 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。 【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）。
【レクチャー: Section4の概要】【Flutter+Firebase+MLKit】人工知能（AI）を搭載したiOS、Androidアプリを作ろう
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。 https://www.udemy.com/course/ft-fb-mk/?referralCode=E2C776F204B6C38CC103 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。 【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）。
プロモーション動画: 【Flutter+Firebase+MLKit】人工知能（AI）を搭載したiOS、Androidアプリを作ろう
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。Udemyコースとして9月半ばに公開予定です。 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！ 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）。
【レクチャー: Section7の概要】みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習
Udemyコース: みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 https://www.udemy.com/course/ai-pytorch/?referralCode=5106F3FDA2C91D0C1CB5 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。 この動画は、2020年6月-8月にアップされたリニューアル版の動画です。 本コースでは、人工知能技術全般の解説を行いますが、実際にを書くのは主に機械学習のコードです。 機械学習のコードは、人工知能の分野で最もメジャーなプログラミング言語、Pythonで記述します。 開発には、Google Colaboratoryという開発環境を使います。これにより、初心者の方が躓きやすい環境設定が大幅に楽になります。ターミナルなどのコマンドラインを開く必要はありません。 データの分類や、文字認識、株価分析などの実践も行います。 コースへのリンクはこちらになります。 https://www.udemy.com/course/ai-pytorch/?referralCode=5106F3FDA2C91D0C1CB5 他のUdemy講座はこちらから。 https://sai-lab.co.jp/onlinecourse/ 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、4万人に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）。
【レクチャー: scikit-learnの概要】みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習
Udemyコース: みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 https://www.udemy.com/course/ai-pytorch/?referralCode=5106F3FDA2C91D0C1CB5 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。 この動画は、2020年6月-8月にアップされたリニューアル版の動画です。 本コースでは、人工知能技術全般の解説を行いますが、実際にを書くのは主に機械学習のコードです。 機械学習のコードは、人工知能の分野で最もメジャーなプログラミング言語、Pythonで記述します。 開発には、Google Colaboratoryという開発環境を使います。これにより、初心者の方が躓きやすい環境設定が大幅に楽になります。ターミナルなどのコマンドラインを開く必要はありません。 データの分類や、文字認識、株価分析などの実践も行います。 コースへのリンクはこちらになります。 https://www.udemy.com/course/ai-pytorch/?referralCode=5106F3FDA2C91D0C1CB5 他のUdemy講座はこちらから。 https://sai-lab.co.jp/onlinecourse/ 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、4万人に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）。
【レクチャー: 機械学習ライブラリの紹介】みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習
Udemyコース: みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 https://www.udemy.com/course/ai-pytorch/?referralCode=5106F3FDA2C91D0C1CB5 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。 この動画は、2020年6月-8月にアップされたリニューアル版の動画です。 本コースでは、人工知能技術全般の解説を行いますが、実際にを書くのは主に機械学習のコードです。 機械学習のコードは、人工知能の分野で最もメジャーなプログラミング言語、Pythonで記述します。 開発には、Google Colaboratoryという開発環境を使います。これにより、初心者の方が躓きやすい環境設定が大幅に楽になります。ターミナルなどのコマンドラインを開く必要はありません。 データの分類や、文字認識、株価分析などの実践も行います。 コースへのリンクはこちらになります。 https://www.udemy.com/course/ai-pytorch/?referralCode=5106F3FDA2C91D0C1CB5 他のUdemy講座はこちらから。 https://sai-lab.co.jp/onlinecourse/ 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、4万人に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）。
【レクチャー: 累乗と平方根】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
「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」、コースの一部を無料公開します。 https://www.udemy.com/course/math-for-ai/?referralCode=7CDBECD3720E59152B12 「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。 この講座では線形代数、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。 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。 講師: 我妻幸長（@yuky_az） 他の講座はこちらから。 https://sai-lab.co.jp/onlinecourse/
【レクチャー: 確率の概念 】 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
「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」、コースの一部を無料公開します。 https://www.udemy.com/course/math-for-ai/?referralCode=7CDBECD3720E59152B12 「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。 この講座では線形代数、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。 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。 講師: 我妻幸長（@yuky_az） 他の講座はこちらから。 https://sai-lab.co.jp/onlinecourse/
【レクチャー: 人工知能と数学】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
「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」、コースの一部を無料公開します。 https://www.udemy.com/course/math-for-ai/?referralCode=7CDBECD3720E59152B12 「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。 この講座では線形代数、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。 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。 講師: 我妻幸長（@yuky_az） 他の講座はこちらから。 https://sai-lab.co.jp/onlinecourse/
【レクチャー: word2vecの概要】自然言語処理とチャットボット: AIによる文章生成と会話エンジン開発
大人気のAI講座( https://sai-lab.co.jp/onlinecourse/ )、その一部を公開します。 https://www.udemy.com/course/ai-nlp-bot/?referralCode=A21DC29D78E3EB1BB582 必要なPythonと数学を習得した上で、単語をベクトル化するword2vec、時系列データを扱うRNNなどを学んでいきます。 これらの技術をベースに、夏目漱石や宮沢賢治、江戸川乱歩の文体を模倣した、テキストの自動生成を行います。 また、Seq2Seqによる対話文の自動生成技術を学び、チャットボット開発につながる対話文の自動生成を行います。 そして、AIに宮沢賢治の文体を学習させて、賢治botを作ります。 ヒトと機械のコミュニケーションについて、可能性を探ってみましょう。 本コースは、可能な限り多くの方が自然言語処理（NLP）を学ぶことができるように、プログラミングと数学から始めてbot開発に至るまで、手を動かしながら少しずつ丁寧に学べるように設計されています。 講師: 我妻幸長（@yuky_az） 他の講座はこちらから。 https://sai-lab.co.jp/onlinecourse/