AIを作るために必要な知識をまとめています。
AI（人工知能）とは
AI（人工知能）とは人間の認識や学習をコンピューターなどで再現する事。
認識
AIが音声や画像を認識する。siriなどやAIスピーカーなどがこれにあたる。
- 音声認識
- 画像認識
学習
AIが学習する。IBMのWatsonなどがこれにあたる。
機械学習
あらかじめ人工知能に教えておいたことを、人工知能が分析、記憶する。
ディープラーニング
人工知能が自分で学び、分析、記憶する。
AI（人工知能）を作るために必要な知識
AI（人工知能）を作るためには、まずはAI(人工知能)のパッケージを使うのが一番早いです。
Googleの「Google Cloud」の「AIビルディングブロック」ではAIの知識がなくてもAIを構築することができます。
AIの学習
TECHAMADEMY（テックアカデミー）
G検定（ディープラーニング検定）
日本ディープラーニング協会が開催するG検定（ディープラーニング ジェネリスト検定）とE検定（ディプラーニング エンジニア検定）があります。
出題範囲
人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
人工知能をめぐる動向
探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
人工知能分野の問題例題
トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
機械学習の具体的手法
代表的な手法、データの扱い、応用
ディープラーニングの概要例題
ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU
ディープラーニングにおけるデータ量
ディープラーニングの手法
活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN
深層強化学習、深層生成モデル
ディープラーニングの研究分野
画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス （強化学習）、マルチモーダル
ディープラーニングの応用に向けて
産業への応用、法律、倫理、現行の議論
Pythonを使ってAIを作る
Pythonを使ってAIのパッケージとシステムを連携してAIを作ることができます。
Jupyter Notebook
pythonのプログラムを実行し記録することができるノートブック。
Anaconda
pythonのライブラリのパッケージ。
Pythhonの学習
Google Colaboratory
Google Colaboratory は、クラウドでJupyter ノートブックを使うことができます。設定不要で、無料でご利用になれます。
Colaboratory では、コードの記述と実行、解析の保存や共有がきます。また、Tensorflowなども無料で行えます。
APIを使ってAIを使う
データをAIと連携させるAPIなどもあります。
プラグインを使ってAIを使う
WordPressにはワトソンのプラグインなどがリリースされています。
