Tech Neo 5月号: ディープラーニング

51CTO.com+プラットフォームは、オリジナルの技術コンテンツの選択と絶妙なレイアウトを通じて、技術者に優れた読書体験を提供する電子マガジン「TechNeo」を開始しました。「私を読んで理解し、何千万人もの開発者に選ばれる」というのが TechNeo のスローガンです。この雑誌は開発者、テクニカルディレクター、アーキテクトを対象としています。この雑誌では、独占的な経験の共有、ケース分析、コアテクノロジーの解釈を取り上げ、岐路に立つあなたを導き、作業効率を向上させます。

この号のおすすめ表紙

現在、AI が業界で重要な役割を果たしているため、ディープラーニングは重要な研究分野として、意味理解、画像認識、音声認識、自然言語処理など、ほぼすべての一般的な AI 応用分野に登場しています。現在の人工知能はディープラーニングの分野と同等であると考える人もいます。人工知能の時代において、ディープラーニングというホットな話題を理解していない意欲的なプログラマー、学生、または愛好家であれば、時代遅れになっているように思われます。

しかし、微積分、線形代数、確率論、数理統計学など、ディープラーニングに必要な数学の要件により、理想と野心を持つ若者のほとんどが前進を躊躇しています。そこで疑問になるのが、ディープラーニングを理解するためにこの知識は本当に必要なのか、ということです。皆さんを不安にさせるつもりはありません。タイトルがすでに説明しています。

以前、編集者はさまざまなコミュニティフォーラムを閲覧し、初心者が学習するのに非常に適したディープラーニングに関する返信投稿を見つけました。この投稿では、ユーモラスな言葉遣いと例を使用して、シンプルでわかりやすい方法でディープラーニングのプロセスを分析しています。シーメンスで人工知能の分野で活躍するヤン・アンゴ氏とコミュニケーションをとり、編集の許可を得て、よりわかりやすい内容に再構成・改訂しました。皆様にディープラーニングを理解していただければ幸いです。

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