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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 214 件
[深層強化学習] 07. DQN拡張：Double DQN、Dueling DQN、Rainbow
DQNの性能を向上させる6つの核心拡張技法（N-step、Double DQN、Noisy Networks、Prioritized Replay、Dueling DQN、Categorical DQN）とこれらを結合したRainbowを実装します。
2026-03-19 · 11 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai#dqn[深層強化学習] 04. Cross-Entropy方法でCartPoleを解く
強化学習方法論の分類を概観し、Cross-Entropy方法を用いてCartPoleとFrozenLake環境を解決します。
2026-03-19 · 11 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai[深層強化学習] 01. 強化学習とは：MDPと基本概念
機械学習の3つのパラダイムを比較し、強化学習の核心構成要素（エージェント、環境、報酬）とマルコフ決定過程（MDP）の数学的基礎を学びます。
2026-03-19 · 14 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#aiオープンソースLLM革命2026：Llama 4、Gemma 3、Mistral Large 3が業界を再編
2026年初頭、MetaのLlama 4、GoogleのGemma 3、MistralのLarge 3がほぼ同時にリリースされ、オープンソース言語モデル市場が完全に再編されました。オープンソースモデルが商用モデルと同等の性能を実現できることが証明されました。
2026-03-17 · 9 分で読めます #open-source-llm#llama-4#gemma-3#mistral-large-3#aiApple IntelligenceとSiri 2.0革新：2026年のAIの中心へ
2026年春、AppleはGoogle Geminiを基盤とした完全に新しいSiri 2.0を発表しました。個人コンテキスト認識、画面認識、アプリ内アクション実行機能を備えたこの次世代AIアシスタントは、iPhoneの体験を根本的に変えています。
2026-03-17 · 10 分で読めます #apple-intelligence#siri-2-0#ai#ios-26-4#2026-03Transformerアーキテクチャ完全解析: AttentionからモダンLLMまで
Transformerアーキテクチャをゼロから理解するための完全ガイド。Self-Attention、Multi-Head Attention、Positional Encoding、Encoder-Decoder構造からFlash Attention、RoPE、GQAまで、数式とコードで解説。
2026-03-17 · 30 分で読めます #transformer#attention#deep-learning#nlp#aiTensorFlow/Keras完全ガイド: インストールから本番デプロイまで
TensorFlow/Kerasの完全ガイド。テンソル操作、Sequential/Functional/Subclassing API、CNN/RNN/Transformer、TensorBoard、TF-Serving、TFLiteまで実践的なサンプルコードとともに解説。
2026-03-17 · 25 分で読めます #tensorflow#keras#deep-learning#ai#python音声・オーディオAI完全ガイド：ASR、TTS、Whisper、Wav2Vecから音声合成まで
音声・オーディオAIの基礎から最先端技術まで網羅した完全ガイド。音声信号処理、メルスペクトログラム、ASR（Whisper、Wav2Vec2）、TTS（Tacotron、VITS）、話者分離、音楽生成を実践コードで解説。
2026-03-17 · 18 分で読めます #speech-recognition#tts#whisper#wav2vec#audio-processing時系列深層学習完全ガイド: LSTMからTransformerベースのPatchTSTまで
時系列深層学習の完全ガイド。ARIMA/Prophet古典手法から、LSTM、TCN、PatchTST、Chronos基盤モデルまで豊富なPyTorchコードとともに解説。
2026-03-17 · 21 分で読めます #time-series#lstm#transformer#forecasting#anomaly-detection深層学習推薦システム完全ガイド: 協調フィルタリングからLLMベースの推薦まで
推薦システムの基礎から最新の深層学習技術まで完全網羅。協調フィルタリング、行列分解、NCF、Two-Towerモデル、逐次推薦、GNNベースのアプローチ、LLMを活用した推薦システムをプロダクション対応コードで学ぶ。
2026-03-17 · 22 分で読めます #recommendation-system#collaborative-filtering#deep-learning#two-tower#llm自然言語処理完全ガイド: ゼロからヒーローへ - テキスト処理からLLMまで
NLPの基礎から最新のLLMまで完全網羅するガイド。テキスト前処理、Word2Vec、RNN/LSTM、Attention、Transformer、BERT、GPTをステップバイステップで実践的なコード例と共に解説。
2026-03-17 · 39 分で読めます #nlp#natural-language-processing#transformer#bert#gptメタ学習とFew-Shot学習完全ガイド：MAML、Prototypical Networks、In-Context Learning
メタ学習とFew-Shot学習をマスターするための完全ガイド。「学習を学ぶ」からMAML、Prototypical Networks、Matching Networks、Reptile、そしてLLMにおけるIn-Context Learningまで、実践的なコードとともに解説します。
2026-03-17 · 31 分で読めます #meta-learning#few-shot-learning#maml#prototypical-networks#in-context-learningLLM評価・ベンチマーク完全ガイド：本当に重要なことを測定する
LLMの評価とベンチマークに関する包括的なガイドです。標準的な学術ベンチマーク（MMLU、HELM、MT-Bench）、本番環境での評価パイプライン、LLM-as-judge、人間による評価、RAG評価、安全性テスト、実用的なカスタム評価フレームワークの構築方法までを網羅しています。
2026-03-17 · 27 分で読めます #llm#evaluation#benchmark#mmlu#helmAI/ML数学基礎完全ガイド：線形代数・微積分・確率論・情報理論
AI/MLを理解するために必要な数学の核心を完全網羅。線形代数（ベクトル、行列、固有値）、微積分（偏微分、連鎖律）、確率統計（分布、MLE、ベイズ）を直感的な解説とともに学ぶ。
2026-03-17 · 30 分で読めます #mathematics#linear-algebra#calculus#probability#statistics知識蒸留完全ガイド: モデル圧縮と軽量化技術
知識蒸留とモデル圧縮を完全マスター。教師-学生学習、中間層蒸留、関係ベース蒸留、構造化プルーニング、重み共有、ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）を実践的なPyTorchコードで解説。
2026-03-17 · 28 分で読めます #knowledge-distillation#model-compression#pruning#deep-learning#aiLLMアプリケーション開発ガイド：プロトタイプからプロダクションまで
プロトタイプからプロダクションまでLLMベースのアプリケーションを構築するための総合ガイド。プロンプトエンジニアリング、RAGアーキテクチャ、ツール使用、ストリーミング、評価、コスト最適化、そして実践的なAIアプリケーションのためのデプロイパターンを解説します。
2026-03-17 · 28 分で読めます #llm#application-development#langchain#openai#prompt-engineering連合学習完全ガイド: プライバシー保護分散AI
連合学習（Federated Learning）の完全ガイド。データプライバシーを保護しながら分散モデルを学習する方法を解説。FedAvg、FedProx、差分プライバシー、Flowerフレームワークまで実践コード付き。
2026-03-17 · 26 分で読めます #federated-learning#privacy#distributed-training#differential-privacy#aiGemini API を本番に載せるための Prompt、Guardrails、Evaluation
Gemini API を本番サービスで扱うために必要なプロンプト設計、structured output、安全性ポリシー、評価ループ、コスト制御を整理した実践ガイドです。
2026-03-17 · 7 分で読めます #gemini#generative-ai#ai#llmops#prompt-engineeringデータ中心のAI完全ガイド：高品質データでAI性能を最大化する
データ中心のAI（Data-Centric AI）を完全マスター。データ品質の測定、ラベル修正、データ拡張、合成データ生成、Cleanlab、能動学習、データフライホイールまで実践コードで徹底解説。
2026-03-17 · 24 分で読めます #data-centric-ai#data-quality#data-labeling#synthetic-data#aiCNNアーキテクチャ完全ガイド：LeNetからEfficientNetとVision Transformerまで
CNNアーキテクチャの歴史と進化を理解するための完全ガイド。LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet、EfficientNet、Vision Transformerまで、構造分析とPyTorch実装を通じて主要モデルをすべてマスターする。
2026-03-17 · 21 分で読めます #cnn#computer-vision#deep-learning#resnet#vgg