Python 人工知能技術に関係が深い「数学」を学びながら、同時に「プログラミング」もサクッと身につけたいあなたのために、おすすめの本や参考書、１０冊はこちらです
最近、ディープラーニングや機械学習などの人工知能技術が盛り上がっています。
ディープラーニングや機械学習全般の基礎となるのは数学力（特に線形代数）と、
それらを実装するプログラミング能力の２つです。
日々進歩す...
人工知能
Python パターン認識 AI（人工知能）による画像認識の仕組み「分類」について、サクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ
AI（人工知能）による「画像認識」は、「ディープラーニング」の登場により、
人の認識レベルを超える性能を達成し、 大きく注目されています。
また、将棋や囲碁の分野でも人工知能は大きく能力を向上しており、人類のチャンピオン...
テキストマイニング 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？
ディープラーニングによる人工知能の進歩は、日進月歩です。
画像認識や音声認識の分野においては、
すでに人間と同等かそれ以上の性能を示すモデルができています。
しかし、自然言語処理においては、人間のスコアを超えるモデ...
人工知能 AI（人工知能）による画像認識について、サクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ
人工知能（AI）の技術の１つに「画像認識」があります。
画像認識では、画像に写っているものが何なのかや、どんなグループに属するものか、といった識別を行うことができます。
ディープラーニングの活用により、人の認識レベルを超える性能を達成し、画像データに関する人工知能の応用が一気に加速しています。
そこで本記事では、人工知能が画像認識する仕組みについて学びたいあなたのために、画像認識ってなに？どんな技術があるの？といったことをサクッとまとめました。
IT技術 画像処理をPythonで学びたいあなたにおすすめの書籍はこちらをどうぞ【aiやopenCVもどうぞ】
画像処理は、身近な様々なところで使われています。
画像処理をプログラミングできるようになりたいといった方も多いのではないでしょうか。
画像処理のアルゴリズムを効率的に学ぶには、手軽にプログラミングできるPythonや、OpenCVなど無料で使える画像処理ライブラリを使うのがオススメです。
そこで本記事では、画像処理についてPythonを使って学んでみたいあなたのために、
画像処理の原理や仕組みを基礎から学びたい方、
OpenCVのダウンロード、インストール、使い方を理解したい方、
画像処理の原理を、データ構造レベルからプログラミングできるようになりたい方向けに、
画像処理や機械学習などサクッと学べるオススメ書籍をご紹介します。
画像処理 画像処理をサクッと実行できるソフトウェアには何があるの？フリー（無料）ソフトも含めて、サクッとまとめました
画像処理を実装する際には、画像処理のソフトやライブラリを活用することで、開発期間を大幅に短縮することが可能です。
画像処理のソフトやライブラリには、様々なソフトがあり、各画像処理ソフトには、それぞれ特徴があります。
そして料金がかからない無料（フリー）ものから、有料のものなど、ライセンス形態もいろいろです。
そこで本記事では、画像処理を使って、何かをサクッと実装してプロダクトを実現したいあなたのために、
開発期間を効率化する画像処理ソフトやライブラリについて、その特徴などサクッとまとめました。
おすすめ 画像処理アルゴリズムを学びたいあなたにおすすめの書籍はこちらです
画像処理を実装するには、アルゴリズムや背景にある理論を学ぶことが大事です。
しかし、画像処理のアルゴリズムは多くのものがあり、
ある処理を実装したい時に、
該当するアルゴリズムをサクッと調べるのも一苦労することも多...
画像処理 「フィルタ」とは？画像の改善、解析、認識をやりたいあなたのために、空間フィルタリングの方法などをわかりやすくまとめました【画像処理の基礎技術２】
画像処理の技術の１つに「フィルタ」があります。
フィルタを使うことで、ノイズ除去など、画像をより良いものに変えることができます。
加えて、フィルタを学べば、
精密な画像解析を行うための、画像のクリーニングができる、
画像認識など人工知能技術の入力となる特徴量をより良いものにできる、
画像処理アプリや Photoshopなどの画像編集ソフトについて、ここはフィルタを使って処理しているな、などのように中のアルゴリズムを理解しながら活用できる、といったメリットがあります。
そこで本記事では、画像処理の「空間フィルタ」について、画像処理を基本から学びたい、画像処理関係の仕事や就職、転職やアルバイトに備えたい、画像処理の知識を活用できる人工知能などの分野の基礎を作りたい、といったあなたのために、空間フィルタの基本的な仕組みから、その方法、手法の種類などを、わかりやすくまとめました。
法律・特許・著作権 【画像処理 検定】画像処理エンジニア検定の日程や問題、受験資格、難易度、おすすめの対策本などを知りたいあなたはこちらをどうぞ
画像処理は、人工知能も関係しており、今後ますます伸びていく分野です。
画像処理の内容は幅広く、独学では全体像が見えにくく系統立てて勉強しにくい、といった問題があります。
「画像処理の検定」を受験すれば、
画像処理の全体像と各論を効率的に学べ、勉強のやる気を継続させることもできます。
そこで、本記事では画像処理を基本から学びたい、画像処理の基礎知識だけでなく、専門知識を習得したい、
画像処理を使った仕事に転職したい、といったあなたのために、
画像処理エンジニア検定について、日程や問題、検定料、合格率、難易度、おすすめの対策本などをわかりやすくまとめました。
受験しなくても、出題内容を見るだけでも全体像がつかめます。
画像処理 「２値化（にちか binarization）」とは？２値画像の生成方法などを学びたいあなたはこちらをどうぞ【画像処理の基礎技術１】
スマホアプリなどで画像処理アルゴリズムをサクサク動かすには、計算コストを減らすことが重要ですよね。
画像処理の多くの応用では、画像を２値化することで、計算コストを削減しながら、サクッと目的を達成することができます。
また、画像の２値化や２値画像の画像処理のやり方を知ることは、画像処理全体の理解の基礎にもなり、その後の学びを加速させることができます。
そこで、本記事では、画像処理で重要な２値化について、２値化ってなに？から、２値化のやり方や２値化の応用例といったことを学びたいあなたのために「２値化」に関連する基礎知識をわかりやすくまとめました。
画像処理 画像処理とは？画像処理に入門したいあなたのための基本事項や基礎知識はこちらです
画像処理は、様々な分野で活用されています。スマホで撮った写真は、画像処理アプリを使うことで、気軽に加工できます。
他にも、指紋認証や虹彩認証のような個人認証技術や、自動運転技術、医療分野での画像処理などもあります。また人工知能（ディープラーニング）の成功には、さまざまなデータを画像データの扱うといった画像処理の考え方が活用されており、画像処理の知識は機械学習や自然言語処理にも役立ちます。このように画像処理は今後も様々なところで必要とされるため、画像処理が使えるpythonなどのエンジニアやプログラマなどは、就職や転職などが有利になるかと思います。
そこで本記事では、画像処理ってなに？という方から、画像処理を学んでみたい、仕事に役立てたい、転職で有利になりたい、
といったあなたのために、画像処理の基本や基礎知識をわかりやすく説明しました。
Python Python でできることってなに？チャットボットやテキストマイニング、人工知能やスクレイピングなどPythonの使い方をまとめました
最近、Pythonを使う方が増えています。
なぜ、増えてるの？
Pythonで、できることってなにがあるの？
といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
Pythonを使うメリットは
初心...
おすすめ 「強化学習」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、７冊はこちらです
「強化学習」は、お手本のいらない学習方法です。近年のディープラーニングとの組合せにより、優れた性能を示すことができることがわかり、脚光を浴びています。囲碁のトッププロを敗った「アルファ碁」は、強化学習の探索空間を深層学習により近似して、計算可能な規模に落とし込むことに成功しました。今後、強化学習のアルゴリズムを活用して、これまでのパフォーマンスを大きく上回る例が多数出てくることが考えられます。そこで、強化学習ってなに？強化学習を基礎からシッカリ理解したい、強化学習のアルゴリズムはどうなっているの？といった強化学習の初学者の方から、専門的な内容を理解したい方、強化学習を実装して仕事に活かしたいあなたのために、強化学習をサクッと学べる良書をご紹介します。
おすすめ 強化学習の最新アルゴリズムをサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ【速習 強化学習】
アルファ碁が人類最高峰のプロ棋士に勝ったのが2016年のことでした。
その後、アルファ碁の強さの秘密の１つが、
「強化学習」の活用であることがわかりました。
強化学習は、正解のデータが必要な（教師あ...
おすすめ 将棋AIの第一人者が解説する人工知能「アルファ碁」と、深層学習・強化学習による人工知能の進化とは？
囲碁の世界でトッププロより強い人工知能「アルファ碁」が開発されました。アルファ碁は「ディープラーニング（深層学習）」と「強化学習」を組み合わせることで性能を発揮しています。強化学習ってなに？深層学習とどう組み合わせているの？人工知能はこれからどうなるの？といったことを知りたい方も多いのではないでしょうか。
アルファ碁がどのようなものかを数式なしで理解でき、人工知能の「知能」や「知性」の未来について、将棋AIの「ポナンザ」開発者山本一成さんによるに、専門家独自の洞察に触れることができる１冊をご紹介します。
C言語 「強化学習」と「深層学習」を組み合わせた「深層強化学習」の実装を学びたいあなたはこちらはいかがでしょうか【C言語】
強化学習は、ディープラーニングと組み合わせることで、ゲームAI、囲碁AIなどの分野で成功例が出ています。機械学習やディープラーニングだけでなく、強化学習を使えれば、応用範囲が広がります。そこで本記事では、強化学習ってなに？どんな手法があるの？どうやってディぷラーニングと組み合わせるの？実装例があるとうれしいんだけど、といった方向けに、深層強化学習を実装できるようになる本をご紹介します。
おすすめ 「アルファ碁」の手法について、強化学習など基礎からシッカリわかりやすく学びたいあなたにチェックしてほしいおすすめ本はこちらです【アルファ碁解体新書】
アルファ碁（囲碁AI）が人間のチャンピオンに勝ったのは、2016年のことでした。アルファ碁はどんな手法をつかったのか？と疑問に思ったり、アルファ碁で使われている、ディープラーニングと強化学習を組み合わせた深層強化学習のアルゴリズムは他に応用できるのでは？と考える方も多いのではないでしょうか。そこで本記事では、機械学習と強化学習を基礎からサクッと学びたい方や、アルファ碁の深層強化学習アルゴリズムをシッカリ理解したいあなたにおすすめの内容をまとめました
Java 「機械学習」に入門したいあなたにチェックしてほしい良書、１０冊はこちらです
「機械学習」は、人工知能の進歩に欠かせない技術です。機械学習に入門したいけど、数式やアルゴリズムがむずかしい！という方は多いのではないでしょうか。機械学習初学者のあなたが、機械学習とは？からやさしく理解できる、プログラミングなし・マウス操作でラクに実行できる、R や Weka などのフリーソフトでサクッと実践できる、機械学習おすすめの本はこちらです
おすすめ 「クローリング」や「スクレイピング」を学びたいあなたにおすすめの本、８冊＋α はこちらです
「クローリング」や「スクレイピング」とは、Webサイトを自動的に巡回して情報収集することをいいます。「クローラー」を使えば、ほしい情報をクリックする手間をかけずに、自動的に収集することが可能になります。手軽に情報収集したいなら、スクレイピングの基本からクローラーの作り方、それらの運用の仕方、守るべき注意点などをサクッと学べると効率的です。そこでクローリングやスクレイピングについて学びたいあなたにチェックしてほしい良書、９冊＋α はこちらをどうぞ
Python 「テキストマイニング」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、１２冊はこちらです
「テキストマイニング」とは、テキスト（文書）を分析して、新しい知見を発掘する（マイニング）技術のことです。テキストマイニングは、学術やビジネスなど、さまざまなところで応用可能です。テキストマイニングについて理解したい、仕組みを学びたい、サクッとできるようになりたいあなたのために、テキストマイニングがわかる・できるための良書、１０冊をご紹介します
おすすめ 「チャットボット」とは？全体像からビジネス応用までサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ【チャットボット AIとロボットの進化が変革する未来】
「チャットボット」とは、会話プログラムに「人工知能 (AI) 」の機能を加えたものです。今後さまざまな発展が考えられ、ビジネスチャンスも広がってきています。チャットボットの導入事例やサービス・アプリ、関係する企業の動きなど知っておきたいですよね。そこでチャットボットとは？という初学者の方から、現状を知りたいあなた、ビジネス応用したいあなたが、チャットボットの全体像をサクッと理解できるおすすめ本をご紹介します。
おすすめ 「自然言語処理」を学びたい人におすすめの良書、１０冊はこちらです
「自然言語処理」とは、コンピュータが言語を扱うようにするための技術の総称です。深層学習（ディープラーニング）の利用によって近年盛り上がっていて、ビジネスへの応用を考えている方も多いのではないでしょうか。そこで本記事では、自然言語処理を基礎を理解したいあなた、言語の分析方法を身につけたいあなた、ビジネス応用を実現したいあなたのために、自然言語処理とは？といった初学者向けのものから、様々な方法を網羅的に学べるもの、深層学習（ディープラーニング）を用いた自然言語処理の解説書など、自然言語処理を学ぶための良書、９冊＋α ををご紹介します。
おすすめ 「深層学習（ディープラーニング）」など機械学習の応用にも役立つ「計算論的神経科学」をサクッと学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか【ニューロダイナミクス】
「ニューロダイナミクス」は、脳神経のニューロンネットワークのダイナミクスについての学問です。近年盛り上がっている深層学習（ディープラーニング）も、ニューロダイナミクスの一部として捉えることが可能です。認知科学、ロボティクス、生命科学など神経科学に関係する分野のあなたがシッカリと学べるだけでなく、数学や機械学習分野から深層学習を学んだあなたもニューラルネットワークについて幅広く学べる良書はこちらです
人工知能 「機械学習」と「ディープラーニング（深層学習）」の違いとは？
さいきん「機械学習」を使って〜、「ディープラーニング（深層学習）」の活用で〜、といったニュースを目にする機会が増えたのではないでしょうか。機械学習やディープラーニング（深層学習）は、自動運転や画像診断など、様々な分野で応用されています。そんな中で、機械学習とは？ディープラーニング（深層学習）とは？機械学習とディープラーニング（深層学習）の違いとは？と疑問に思う方も多いのではないでしょうか。機械学習や深層学習の専門家と一緒にプロジェクトを円滑に進めたい、機械学習や深層学習を使って自分でなにか開発したい、自社でも機械学習や深層学習を使って業績を伸ばしたい！というあなた、機械学習と深層学習の違いを知って、業務に活かしたいあなた、こちらはいかがでしょうか
アルゴリズム 「階層的クラスタリング」の「完全連結法（Complete Linkage Method）」とは？初学者の方でも、わかりやすいようにまとめました
「クラスター分析（クラスタリング）」は、大量のデータをグループに分けることで、中身を理解しやすくするためのデータ分析手法です。クラスタリングの中で、「階層的クラスタリング」はよく使われる手法の１つです。階層的クラスタリングにはいろいろなアルゴリズムがあります。今回は「完全連結法（Complete Linkage Method）」というアルゴリズムを紹介し、最短距離法との違いなど、初学者の方が、他のクラスタリングを学ぶ際にも役に立つ情報をわかりやすくまとめました。
Python 「HTML」や「XML」を「Python」で手軽に扱いたいあなた「BeautifulSoup」はいかがでしょうか
「HTML」や「XML」ファイルを自動的に処理したい、賢く処理をしたい、Ｗｅｂページのクローリングをサクッとスクレイピングしたい方も多いかと思います。ここでは、HTMLやXMLをより手軽に、よりスマートに扱うための「BeautifulSoup」というライブラリの使い方をご紹介します。複雑なHTMLやXMLも、BeautifulSoupを使ってサクッと処理したいあなたはこちらをどうぞ
XML 「XMLとは？」HTMLとの違いや、どう役に立つの？ってあなたはこちらをどうぞ
「XML」は自分で定義できるHTMLみたいなものです。XMLは、HTMLよりも使い勝手を広くしたもので、特定の分野でよく使われる用語や用語間の関係性を定義したり、大量の情報を共有したり、自動的に処理させることができます。XMLを使うことで、HTMLが対応できないような分野でも、”賢い”処理を実行できるようになり、これがXMLを使うメリットとなっています。XMLとは？から、XMLの概要や使い方などHTMLを交えながらわかりやすく理解したいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム 「階層的クラスタリング」の「最短距離法（Single Linkage Method）」とは？初学者の方でもわかりやすいようにまとめました
クラスター分析は、大量のデータをグループ分けして中身を理解するための方法です。「階層的クラスタリング」はよく使われるクラスター分析の手法の１つで、「最短距離法（Single Linkage Method）」は他の手法を学ぶ際にも役に立ちます。クラスター分析の初学者の方でもわかりやすいように、階層的クラスタリング（最短距離法）についてまとめました
アルゴリズム 「距離行列」とは？データ分析手法全般でよく使う「類似度」について学びたいあなたはこちらをどうぞ
大量の情報の中から重要な知見をみつけだす「データマイニング」では、「クラスター分析」など、情報の「グループ化」がよく使われます。クラスター分析は、データ分析の初期段階での「探索的データ分析」でも使われるので、クラスター分析をシッカリ学ぶことは「データ分析の基礎」となります。データの特徴を整理してまとめた「距離行列」とはなにか？をシッカリ理解したいあなたや「距離行列の成分」に関する２つの特徴をつかんで、大規模データでも使えるようになりたいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム 「クラスター分析」ってどうやるの？クラスター分析のやり方、具体的な３つのステップはこちらです
「クラスター分析」は、コンピュータを使って情報をグルーピングする手法です。大量の情報であっても整理・分類することで、わかりやすく、サクッと理解することができます。情報洪水の中から有用な情報を効率よく見つけ出したいあなたや、クラスター分析を学びたい初学者のあなたにおすすめな「クラスター分析のやり方」、３つのポイントはこちらです
アルゴリズム テキストマイニングの「クラスター分析」などで使われる、知らないと恥ずかしい「素性ベクトル作成の定番的方法」とは？
「素性ベクトル」の作成は、テキストマイニングの「クラスター分析」など必須です。素性ベクトルを作るには多くの方法がありますが、テキストマイニングの初学者ならまずは知っておいた方がいいものや知らないと恥ずかしいものなどがあります。本連載の第６回では素性ベクトル作成でよく使われる定番の方法についてわかりやすくご紹介します。
アルゴリズム テキストマイニングなどの「クラスター分析」で必要な「素性ベクトル」を洗練する２つのテクニックとは？
「素性ベクトル（特徴ベクトル）」は、「クラスター分析」をする際に必須のデータです。データを素性ベクトルに変換してクラスター分析を行いますが、素性ベクトルへの変換には、知っておかないと失敗するテクニックがあるんです。そこでテキストマイニングなどでクラスター分析をしたいあなたのために、素性ベクトルの作成を洗練する２つのテクニックをわかりやすくまとめました
アルゴリズム テキストマイニングなどの「クラスター分析」で必要な「素性ベクトル」をつくりたいあなたが知らないと損をする必須のテクニックとは？
「素性ベクトル（特徴ベクトル）」は、クラスター分析をする上で必須のデータです。テキストマイニングなどでクラスータ分析をするときには、文書データを素性ベクトルデータに変換しますが、知らないとうまくいかない、注意すべきポイントがあります。素性ベクトルを作ってクラスター分析をやってみたいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム テキストマイニングなどのクラスター分析でも重要な「素性（そせい）ベクトル」を作るための３つのステップとは？
テキストマイニングなどのクラスター分析では、データをそのままグルーピングするわけではありません。データはまず「素性ベクトル」にしてから、その後クラスター分析を行います。なので、クラスター分析を行うときには、素性ベクトルを作ることは必須になります。素性ベクトルを作るため手順を、３つのステップでサクッと理解したいあなた、こちらはいかがでしょうか
アルゴリズム テキストマイニングの「クラスター分析」でも必要な「素性（そせい）ベクトル」とは？なぜ必要なの？
素性ベクトル」は、テキストマイニングのクラスター分析など様々な場面で必要となる重要な概念です。現代は情報過多の時代ですが、情報の非対称性はビジネスの競争優位やアイデアの源泉になったりします。なので、大量の情報を効率的に理解・処理することはとても役立ちます。クラスター分析ができれば、大量の情報を自動的に整理・分類でき、本質的な情報を効率的に得ることができて、うれしいですよね。クラスター分析をするならまず学ばないといけない素性ベクトルとは？なぜ必要なの？についてサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ