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ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 お察しの通り、「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の第二弾です。「ゼロから作るDeep Learning」では画像処理に焦点をあてて解説していましたが、この本では 「自然言語処理」 に着目して解説しています。 発売は2018年6月ですが、公開レビューが行われており、私もそこで読ませていただきました。第一弾と同じ様に、この本も「本当の初心者が読んでも力になる」傑作です。自然言語処理は画像処理と並びAIの華ですが、その理論を自力で勉強するのは難しいです。 この本では、例えば「単語の意味のようなものをコンピューターに学習させる『word2vec』」など、最近の自然言語処理分野で広く使われている手法が丁寧に解説されています!前作の復習に使える章もあります。「ゼロから作るDeep Learning」を読破したら、是非とも「ゼロから作るDeep Learning ❷」に進んでPythonとAIの世界を更に深く勉強してみてください! AIエンジニアになる為のPython学習【基本5Step】 初心者のうちは、AIやPythonの学習についてどこから手をつけたらいいのか分からないという方もいらっしゃるのではないでしょうか?こちらでは基本的な学習の手順を段階的に解説しますので、AIエンジニアへの一歩として参考にしてくださいね。 【Step1】PythonでAI開発をする目的を明確にする まずは、AIエンジニアを目指す目的を明確にしましょう。 「AI分野で何を実現したいのか?」 将来的なイメージを明確にできていないと学習の途中で挫折する可能性が高くなります。目的をハッキリさせることで、努力の方向性もブレなくなり、 成長スピードや学習の継続性 も高めてくれることでしょう。 あなたの目的意識のありようで、AIエンジニアとしての将来が決まるといっても過言でありません。ここは焦らずに「なぜAIを学びたいと思ったのか?」という自分への問いかけをしてみてください。 【Step2】機械学習のために必要な数学の知識 AIを理解するためには必須の機械学習ですが、これについてはある程度数学の知識も必要になります。こう言うと「え、数学までガッチリ学ばないといけないの?」と文系の方はとくに気持ちが引いたのではないでしょうか?

1. AI開発に必須のPython！おすすめライブラリと学習法も徹底解説！ | 侍エンジニアブログ
2. 【会社法務A2Z】最新の企業トレンドや法改正情報の解説を毎月お届け！6月号の特集では、会社法の実務現場で使う書籍や、法務として身に付けるべき基礎力を紹介！｜第一法規株式会社のプレスリリース

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【 東京都】他の弁護士事務所を見る ✕ 弁護士への相談で残業代請求などの解決が望めます 労働問題に関する専門知識を持つ弁護士に相談することで、以下のような問題の解決が望めます。 ・未払い残業代を請求したい ・パワハラ問題をなんとかしたい ・給料未払い問題を解決したい など、労働問題でお困りの事を、【 労働問題を得意とする弁護士 】に相談することで、あなたの望む結果となる可能性が高まります。 お一人で悩まず、まずはご相談ください。あなたの相談に、必ず役立つことをお約束します。 ※未払い残業代問題が30日で解決できる『 無料メールマガジン 』配信中!

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熱心に本は読むものの、いつも読みっぱなしで終わってしまう……。こんな方、意外と多いのではないでしょうか? せっかく時間を使って本を読んだのに、これではちょっともったいないですよね。 そこで今回は、読書の効果を最大限高めるための「 読書ノート 」というライフハック術をご紹介します。本からの学びは "記録" からこそ生まれます。実際の作り方や書き方はもちろん、科学的な観点から考える読書ノートの良さなど、詳しく探っていきましょう。 "本からの学び" を生かせてる?

なんと言ってもGoogle製ですから、 Deep Learningフレームワークとしてのシェアは非常に大きい です。実運用するシステムにDeep Learningを組み込む、といった時はTensorflowがオススメですよ。Tensorflowについては、サムライでも記事を公開しています。是非こちらも読んでみてくださいね。 【TensorFlow入門】機械学習フレームワークTensorFlowを学ぼう 更新日: 2020年7月20日 国産で深層学習が書きやすい:Chainer Chainer(チェイナー)は日本の会社が開発を主導するDeep Learning ライブラリです。 Chainerとは?概要から導入方法までをわかりやすく解説!