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人工知能入門

人工知能の基礎を調べて、確かな学習基盤を築いてください。

人工知能とは何か

人工知能とは、通常な人間が関連するタスクをマシンが実行できることを意味します。人工知能の一環となっているコンセプトには、機械学習、深層学習、ニューラル・ネットワーク、自然言語処理、視覚認識などがあります。AI がデータを使って学習し、モデルをトレーニングする方法には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、深層学習があります。

実践に移す

これらのハンズオン・チュートリアルとサンプルに取り組んで、AI のコンセプトとテクノロジーを理解してください。

機械学習の基礎を理解する

機械学習という科学分野では、値を予測することを目的に、アルゴリズムを適用してシステムにデータ内のパターンを学習させます。この記事を読むと、機械学習を開始する際に実際に必要となるコンセプトを理解することができます。

機械学習モデルとパイプラインを本番環境にデプロイする

トレーニング済みの機械学習モデルとパイプラインを、IBM Machine Learning as a Service オファリングをベースとした本番環境にデプロイする方法を説明しています。簡単な 6 つのステップで、トレーニング済みの機械学習モデルとパイプラインを本番環境に移行することができます。

視覚認識を使用して画像を識別する

ドローンによる航空画像、Watson Studio、Watson Visual Recognition を利用して、山火事の被害を受けた近隣地区を調査し、焼けた家と無傷の家を識別することができます。このチュートリアルで、視覚認識モデルを作成する方法、ドローンから画像をキャプチャーする方法、画像内のオブジェクトを識別するようにモデルをトレーニングする方法、識別されたオブジェクトにスコアを付けてカウントする方法を学んでください。

次のステップ

以下のコード・パターンに取り組んで、人工知能のさまざまなコンセプトを試してください。これらのコード・パターンに従うことで、定義された特定の目標を達成するために作成されたコードを包括的に理解することができます。

アーキテクチャー・センター: データからインテリジェンスと洞察を引き出すための AI

ビジネスの優位性を得るために、膨大な量の構造化および非構造化データから新たなインテリジェンスを引き出し、予測的洞察力を深めてください。