Python

Pythonのディープラーニング用フレームワーク Chainerとは【初心者向け】

初心者向けにPythonでディープラーニング用フレームワーク Chainerを活用する方法について解説しています。Chainerはディープラーニングフレームワークのひとつです。Chainterのインストール方法と他のいくつかの深層学習フレームワークについても紹介します。それぞれの特徴について見ていきましょう。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　調査手法：インターネット調査

Pythonのディープラーニング用フレームワーク Chainerについて解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

今回は、Pythonに関する内容だね！

どういう内容でしょうか？

ディープラーニング用フレームワークChainerを活用する方法について詳しく説明していくね！

お願いします！

Chainerとは（メリットなど）

Chainerとは、 Python でディープラーニング(深層学習)を行うためのライブラリです。Python のディープラーニングのライブラリはいくつかあります。まずはそれぞれの特徴を見ていきましょう。

Chainer

日本の Preferred Networks という会社が主導して開発されています。チェイナーと読みます。「Define by Run」という機能により、柔軟な計算グラフ（ディープラーニングのモデル）の構築が可能であることが特徴です。自然言語処理の分野で多く使われています。実装は Python で書かれており、TensorFlowよりは低速ですが、 Python に慣れている人にとっては扱いやすいライブラリでしょう。

https://chainer.org/

TensorFlow

Googleが主導して開発されています。現在、最も多く利用されているディープラーニングのライブラリです。若干プログラムの書き方は難しいのですが、ディープラーニングのモデルの細かい部分まで調整できます。実装はC++で行われておりGPUにも対応しています。高速な計算が可能です。

TensorFlowとは

Keras

最も初心者向けのディープラーニングのライブラリです。ディープラーニングのモデルを簡単に記述できます。バックグラウンドで TensorFlow や Theano といったライブラリを動かして処理を行っています。現時点でディープラーニングの学習を始めるとしたら、Keras 一択でしょう。

Kerasとは

初学者の場合、はじめは Keras で記述し、オリジナルのモデルを作る必要が出てきた場合に TensorFlow や Chainer を利用すると良いでしょう。

Chainerを活用する方法

まずは Chainer をインストールしましょう。パソコンが Macならターミナル、Windowsならコマンドプロンプトから以下のコマンドでインストールします。なお、事前に Python のインストールが必要です。

pip install chainer

インストールが終わったら、チュートリアルや公式リポジトリに掲載されているプログラムで学習を進めましょう。なお、学習するにあたっては、 Python とディープラーニングの基礎知識が必要となりますので、ここではリンク先の紹介を行います。

公式ドキュメント

https://docs.chainer.org/en/stable/index.html

公式リポジトリ

chainer のプログラム本体とともに、多くのサンプルプログラムが格納されています。

https://github.com/chainer/chainer

公式リポジトリの中のMNIST

機械学習で良く使われるデータセットを用いたディープラーニングのサンプルです。

https://github.com/chainer/chainer/blob/master/examples/mnist/train_mnist.py

日本語チュートリアル(Chainer Tutorial Book)

Preferred Networks 社が提供しています。Colaboratoryというツールで作成されており、チュートリアル自体でプログラムを実行しながら学習を進めることができます。

https://play.chainer.org/

この記事を監修してくれた方

太田和樹（おおたかずき）
ITベンチャー企業のPM兼エンジニア

普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。

開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント

地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

内容分かりやすくて良かったです！

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！

分かりました。ありがとうございます！

TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。

挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

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機械学習

eラーニングシステムを比較！成功事例も紹介

時間や場所を選ばないことで話題のeラーニング研修。日本能率協会マネジメントセンターが2015年に行った調査によると、国内におけるeラーニング研修導入企業は8割となっています。まだeラーニングを取り入れていないけれど、取り入れようか迷っている人事の方のために、本記事では、eラーニングの概要、種類から集合研修との違い、各研修のメリットデメリット更にはサービス紹介もしています。是非参考にしてみてください！なお本記事は、TechAcademyの法人向けIT研修での実績をもとに紹介しています。目次 eラーニングとは「集合研修」と「eラーニング研修」の相違点 eラーニング研修成功事例 eラーニングシステム紹介 eラーニングとは？ eラーニングとはパソコンを利用した学習のことを指します。（参考：コトバンク）ですが、最近では技術発展の影響もあり、パソコンだけでなくスマートフォンやタブレットなど、媒体を問わず利用するというケースが広く見られるようになっています。 eラーニングの種類 eラーニングの種類は2種類あります。自社に専用のサーバを設置し、eラーニング環境を構築し実施する「イントラネット型」 ASPサービスを利用してシステムを社外に委託運用する「アウトソーシング型」使用ツールとして、PCとモバイル端末が挙げられます。 PCは、職場や自宅内で学習する為、モバイル端末は、職場や自宅以外の場所で学習できるという各々の利点があります。近年のeラーニング活用傾向は？近年における活用の傾向を見ると、講義・テキスト学習・問題演習などすべてeラーニングで実施する方法に加え、集合研修とeラーニングを連動する方法、更にテキスト（紙媒体）とeラーニングを連動する方法があります。すべてeラーニングで実施する方法資格取得や語学教育などで行うケースが多く、文字だけでなく、動画などで視聴覚に訴えることが効果的な場合に有効。集合研修とeラーニングを連動させる方法まず、集合研修の概要について解説していきます。集合研修は、参加者を一か所に集め、人対人で行う研修方法になります。メリットとして、他人の目があるので緊張感が生まれ、一人で勉強するよりも同じ目的を持った人たちと一緒に勉強するのでモチベーションの向上に繋がります。次に、集合研修とeラーニングを連動させる方法として、集合研修の前にｅラーニングを適用する場合と、集合研修の後に適用する場合の2パターンをご紹介します。重要な教育内容は集合研修で受講者を集めて実施し、その前後にeラーニングで個別学習を行う方法個別学習では、ケース研究やワークシートを使用し、送られてくる課題に回答し、返送する。会社（解説者）は回答済みシートにコメントを行い、受講者へ返信します。このような学習を繰り返す中で、途中あるいは最後に集合研修を実施し、eラーニングでの学習効果をお互いで検証します。紙媒体とeラーニングの連動基本テキストは紙教材を送付し、受講生はまずこれを使って基本学習を行います。そして、添付課題やケース課題、質問応答などをeラーニングで行います。この方法は、企業が通信教育や集合研修に代わる教育方法として導入するケースが増えています。さて、前にも「集合研修」と「eラーニング研修」というワードが出てきたと思いますが、この2つの違いについて詳しく説明していきます。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは「集合研修」と「eラーニング研修」の相違点 eラーニングは、モバイル端末を利用すれば時間や場所の制約を受けずに学習できます。一方、集合研修では会場の設置、講師の調達といった手間とコスト、参加者のスケジュール調整や移動費など時間と場所の制約が大きく、参加者の人数が増えるほど大きなコストが発生してしまいます。また、全国展開する企業では、頻繁に集合研修を実施するのが難しいため、スピード感に欠けてしまいます。しかし、eラーニングは全拠点で統一した研修内容の提供が可能で、スピーディに対応できますが、集合研修は、講師やほかの参加者と対面することで、個人学習では味わえない臨場感と相互啓発などの利点があります。それによって理解度がさらに深まり、新しい気づきに繋がるのは集合研修にしかないメリットとなります。まず初めに、eラーニング、集合研修双方の受講者側のメリットについてまとめてみました。メリット【受講者】eラーニング研修時間や場所に制約されず、受講できる自分のペースで繰り返し受講可能必要な部分だけ抜粋して学習することができる苦手分野の克服に繋がる【受講者】集合研修非日常と臨場感が味わえる人対人のため、直接学ぶことができる受講者同士学習意欲を高めることができるその場でフィードバックがもらえる次に双方の主催者側のメリットをまとめてみました。【主催者】eラーニング時間や場所、人数の制約を受けず提供できる必要な情報を速くに提供できる多様なコンテンツの提供が可能学習の進捗状況や履歴を完全管理できる→ 社内問題の早期発見、解決につながる運用コストの削減ができる社員の習熟度格差が埋まり、生産性向上に繋がる【主催者】集合研修強制力がある一定カリキュラムを確実に学習できる学習者の反応を確認しながら進められる帰属意識の醸成ここまでメリットのみ述べてきましたが、もちろんデメリットもあります。デメリット【eラーニング研修デメリット】個人のモチベーション低下強制されないので自己学習が苦手な人には向かないインターネット環境が必要【集合研修デメリット】コストが大幅にかかる学習履歴の管理が大変時間や場所が限られてしまう提供コンテンツが限られる受け身学習になりやすい以上がeラーニング研修と集合研修のメリットとデメリットについてです。さて、ここまでの内容を抑えた上で、eラーニング研修の効果って出ているの？という疑問をお持ちの方の為に企業が導入し成功した事例を2つ程紹介します。 eラーニング研修成功事例株式会社ロッテリア(サイト内インタビュー一部抜粋) 「クレーム数の軽減のような具体的な効果はおそらく次の段階で、現時点では実施状況をしっかり把握、管理できることにメリットを感じています。受講履歴を見れば、実施していない社員がひと目で分かるので、こちらから電話やメールで、アプローチすることができます。現場の問題をいち早く察知できるといった副次的効果も期待できるかもしれませんね。」株式会社トップ教育センター(サイト内インタビュー一部抜粋) 「授業の内容を何度も復習できるので生徒さんの学力向上につながったのはもちろんのこと、一番の効果は保護者の皆さんにより安心していただける教育体制が実現できたことでしょう。苦手科目はマンツーマン指導で徹底的にフォローできますが、それ以外の科目がなおざりになってしまうことを保護者の方はとても気にされるんですね。そこをeラーニングで補完できるので、得意教科と苦手教科をバランスよくフォローできる教育体制となり、結果、保護者の方にも安心していただくことができました。」（参考：WARK） eラーニングシステム紹介 Smart Boarding 「Smart 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Coursebaseは企業研修を最も効率的に運用するために創られたクラウド型の研修管理システムです。直感的に誰でも使えるデザインで、研修管理に必要な全ての機能を備えています。今までにないスピーディーで快適な研修管理をCoursebaseでご体感頂けます。【特徴】多種多様な研修への対応可能(数万人が受講するオンラインコースや対面型コースの作成、メンバー登録、提出物の採点、メールでのリマインド、アンケート管理、レポート作成など、今まで人の手を介して行っていた多くの作業が自動化) どのような研修タイプでもCoursebase上で作成・配信することが可能。管理者はコースビルダーを使ってドキュメントの埋め込みはもちろん、パワーポイントや動画などを制限なくアップロードしてコースを作成でき、コンテンツ・マーケットプレイスでは、TACやJapan Learning、Cicom Brainsなど業界最大手の教育関連会社が提供する、高品質なコースを揃いワークフローを意識した最適なデザイン。研修管理に必要な全ての機能を備えているので、今までにないスピーディーで快適な研修管理ができる。【料金】 30日間無料 Coursebase shouin 組織に新しく加わった人材を1日も早く戦力化！人材の定着を促し、採用・育成コストの削減を実現。動画マニュアル、スキル評価、トレーニング状況分析など人材育成を中心とした機能で、人材1人ひとりの価値を最大化させることが可能。【特徴】いつでもどこでも動画で学習。個人のスマートフォンで利用できるので、時間と場所を選ばず、自分の好きな時に動画を繰り返し見てトレーニングできるので、新人の戦力化が加速。更に指導側の負担も軽減され、現場の生産性向上に繋がるチェックリストで従業員の評価基準を策定すると、全従業員を同じ基準で評価できるため、スキルの平準化が見込める。コンテンツの利用状況やチェックリスト達成率など、様々なデータを分析することで、今まで可視化できなかった現場の人材育成の課題を把握できるようになる。【料金】従業員1000名まで初期設定費　¥100,000 ¥200,000/月 ※1000人以上の場合はお問い合わせ、オプション機能は別途費用がかかります。 shouin Learning Tracker 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2024年にスコットランドで開催された学会では、Immersion（没入）感が生まれる特徴として、以下の3つが挙げられました。包囲されているという主観的な感覚周囲の環境や状況に完全に取り囲まれているという感覚です。まるでその場にいるかのように、すべての方向から情報や環境が迫ってくるイメージです。例えば、VR（バーチャルリアリティ）を使用した教室で、全方位から視覚や音声で情報が提供されることです。生徒は仮想環境の中で古代ローマを歩くかのように感じ、歴史の授業がリアルで生き生きとした経験に変わります。物語への没入物語やストーリーに引き込まれることを指します。教材が物語形式で提供され、生徒がその物語の登場人物になるような教育が例に挙げられます。経済学の原則を学ぶために、生徒が小さな島の経済を立て直すストーリーに参加し、その過程で学びを深めるようなケースがあります。エージェンシー（主体的な関与）を伴った没入自分が主体的に行動し、影響を与える感覚を伴う没入のことです。生徒が自らの選択で学習の方向やペースを決めるオンラインコースやプロジェクトベースの学習がこれにあたります。例えば、生物学の授業で、生徒が実際に環境プロジェクトを計画し、その実行と結果に基づいて学びを深めることができます。画像引用元：https://www.slideshare.net/slideshow/immersive-learning-that-works-research-grounding-and-paths-forward/269645054 この学習方法の特徴は、五感を刺激し、実際の場面に近い状況で学べる点にあります。例えば、実験室での科学実験や、歴史的な出来事をその場で体験するような学びが提供されることで、単なる暗記ではなく、体感を伴う学習が実現します。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはイマーシブラーニングが注目される理由では、イマーシブラーニングが注目される理由は何でしょうか？本記事では2つご紹介します。学習効果の高さ本メディアを運営するテックアカデミーではイマーシブラーニングをいち早く取り入れています。結果も現れており、課題の合格率が150%に向上し、副業に至った受講生の数が300%になるといった成果が表れています。「仲間がいることを感じられて良かった」「仲間がいるという安心感は本物の教室のようだ」といった声が多く聞かれ、同じ目標に向かう仲間の存在を”まるでその場にいるかのように”感じられたことが本事例の鍵になっていると言えます。伝統的な学習方法との違い従来の学習方法では、教科書や講義を通じて情報を得ることが主でしたが、イマーシブラーニングでは学習者が能動的にその世界に入り込み、経験を通じて理解を深めます。これにより、実生活での応用力や問題解決能力が高まるとされています。イマーシブラーニングを研究する組織イマーシブラーニングを研究する組織としてイマーシブラーニング学会があります。学術的背景を詳しく知りたい方向けにご説明します。イマーシブラーニング学会とはイマーシブラーニング（没入型学習）は、新たな学問分野として注目を集めています。2014年に北米と欧州でImmersive Learning Research Networkが発足され、今年で10周年を迎えます。この学会は、最新の学術研究や技術開発を共有し、分野の発展を目的として設立されました。世界各国の研究者たちは昨年度から、Knowledge tree（ナレッジツリー）を中心とした研究のとりまとめを開始しました。分科会では、イマーシブラーニングの本質的な定義や学習効果の評価方法について活発な議論が展開されており、学者や教育者が実践的な知識を交換する場となっています。学会が提供する最新の研究やリソース学会では定期的な研究会に加え、欧米を交互に巡回する年次総会が開催されています。昨年度はアメリカのカリフォルニア、今年度はイギリスのグラスゴーで実施され、来年度はアメリカのシカゴでの開催が予定されています。参加者は現場での課題に対する解決策や新たな教育手法の導入に関する知見を得ることができ、イマーシブラーニングの導入を支援するリソースも提供されています。参考：https://www.immersivelrn.org/ 国内のイマーシブラーニング事例３選世界中の教育機関がイマーシブラーニングを導入し、学習の成果を上げています。例えば、ある大学では、VRを使用した歴史教育プログラムを通じて、学生が実際に古代文明の遺跡を「訪れる」体験をし、歴史に対する理解を深めました。イマーシブラーニングを積極的に導入している国内の企業や団体の事例をご紹介します。国内のイマーシブラーニングの事例はまだ非常に少ないですが、3つピックアップします。テックアカデミー「副業人数300%UPのプログラミング学習コース」テックアカデミーを運営するキラメックス株式会社は、学習者が学びに没入できる「イマーシブラーニング」を取り入れたコースの提供を2024年9月より開始しました。第一弾として展開される「はじめての副業コース」では、ナビゲーターによる学習支援やバーチャルキャンパスでのメンター相談、双方向型コンテンツなどを導入。実証実験では、副業を開始した受講者が3倍に増加するなど、高い成果を上げています。オンラインで提供されるこの新しい学習体験が、スキル習得の新たな可能性を広げます。報道関係者様の取材はこちらからお問い合わせください：https://www.kiramex.com/contact/ 出典：https://www.value-press.com/pressrelease/343043 株式会社GEKI「劇場型研修イマーシブラーニング」株式会社GEKIでは、エンターテイメントを活用した劇場型研修という形で「イマーシブラーニング」を実現しています。この研修は、脚本や演出、俳優陣を自社で手がけることで、従来の座学型研修にはない没入感のある学びを提供します。参加者が物語の中で主体的に行動しながらスキルを身につけることが特徴で、IT企業や食品メーカーなどの事例では、ロジカルシンキングやリーダーシップが楽しみながら学べると高く評価されています。エンターテイメントの力で人材育成に新しい価値をもたらすGEKIの取り組みは、多くの企業から注目を集めています。出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000102792.html フォレストデジタル株式会社「ECC共催のVR英会話イベント」フォレストデジタル株式会社と株式会社ECCが共同で、保育園児向けのイマーシブ英会話イベントを東京都内で開催しました。このイベントでは、空間VR「uralaa」を活用し、ECCのネイティブ講師が園児たちに没入型の英語学習体験を提供。仮想空間のリアルな景色を使い、楽しさと学びを融合させた新しいアプローチです。対象は2～5歳の園児で、英語学習の最適な時期に自然な形で言語習得をサポートします。保育園という安心できる環境で実施されるこのイベントは、教育とテクノロジーの可能性を広げる試みとして注目を集めています。出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000047.000069887.html 海外/国外のイマーシブラーニング事例６選 Mondly VR（マンドリーブイアール） Mondlyは、VR技術を駆使して言語学習の新たな地平を切り開いた画期的なアプリケーションです。全世界で2000万以上のダウンロード数を誇るこの人気アプリは、その成功を基盤に、さらに没入感のあるVR版を展開しています。バーチャルキャラクターとの対話：VR空間内でAIキャラクターと直接会話することで、リアルな言語使用環境を再現しています。没入型学習体験：VR技術を活用し、ユーザーを言語が使用される実際の環境に没入させることで、効果的な学習を促進します。楽しく効率的な学習：ゲーム感覚で楽しみながら、効率的に言語スキルを向上させることができます。リアルな言語使用シナリオ：日常生活で遭遇する様々な状況を再現し、実践的な言語スキルの習得を支援します。 MondlyのVR版は言語学習に革新をもたらします。没入感のある環境でAIキャラクターと対話し、リアルなシナリオを体験することで、学習効果を最大化し、モチベーションを維持します。Mondlyは、VR技術を活用した言語学習の先駆的存在です。参考：https://ja.mondly.com/ 参考：Mondly VR – Learn languages in Virtual Reality MineCraft　（マインクラフト） Fintropolisは、マイクロソフトとATB Financialが共同開発した革新的な金融教育用VRゲームです。人気ゲーム「マインクラフト」を活用し、中学生が楽しく金融リテラシーを学べる環境を提供しています。フィントロポリスは、家庭で子どもたちに460万回以上ダウンロードされ、若者にお金の管理や投資の重要性を効果的に教育しています。没入型バーチャル都市：プレイヤーは仮想都市で生活しながら、実践的な金融スキルを学びます。ゲーミフィケーション：金融の学習を楽しいゲーム体験に変換し、若者の興味を引き付けます。実践的な学習：予算管理、投資、ローン、税金など、実生活で必要な金融スキルを体験的に学べます。アクセシビリティ：VRヘッドセットを使用せずに、PCでもプレイ可能です。 Fintropolisは、LabsterやNASAのVRトレーニングと同様に、最新技術を教育に活用した優れた例です。このゲームは、金融教育の新しい形を提示し、若者の金融リテラシー向上に貢献しています。参考：https://www.essencemediacom.com/case-studies/ally-fintropolis NASA（アメリカ航空宇宙局）宇宙飛行士の訓練にVRを活用し、宇宙空間での作業をシミュレートしています。 NASAは、宇宙飛行士の訓練にVRシミュレーションを積極的に導入し、宇宙空間での作業や機器操作の練習を効果的に行っています。この革新的なアプローチは、従来の訓練方法と比較して、以下のような顕著な利点をもたらしています高度な没入型体験：コンピューターで生成された精密な仮想環境により、宇宙飛行士は地上にいながら、無重力状態を含む宇宙空間の条件を安全に体験できます。視覚的・触覚的学習：VR技術を活用することで、宇宙飛行士は視覚と触覚を駆使した実践的な訓練を受けることができ、実際の宇宙ミッションに直結するスキルを効率的に習得できます。柔軟性と適応性：仮想環境は迅速に修正・更新が可能であり、様々な状況や緊急事態に対応する訓練シナリオを容易に構築できます。コスト効率と時間節約：従来の物理的な訓練設備と比較して、VRシミュレーションは大幅なコスト削減と時間短縮を実現しています。このようなVR技術の活用は、NASAの宇宙飛行士訓練プログラムに革命をもたらし、より効果的で効率的な準備を可能にしています。これは、Labsterやスタンフォード大学の「The Stanford Virtual Heart」と同様に、先端技術を教育や訓練に応用する優れた事例といえます。参考：https://www.nasa.gov/virtual-reality-lab-doug/ ウォルマート従業員のトレーニングにVRを導入し、顧客サービスや店舗管理のスキルを向上させています。アメリカの大手小売チェーン、ウォルマートでの導入事例は、VRトレーニングの有効性を明確に示しています。VRトレーニングは、実践的な学習体験を提供することで、高い教育効果を発揮します。この革新的な手法は、学習者の自信向上と記憶力強化に顕著な効果をもたらしています。テスト結果の向上：VRトレーニングを受けた従業員のテスト結果が10～15％改善しました。間接的な学習効果：VR体験を直接行わなかった従業員でも、記憶力の向上が確認されました。全国規模での導入：これらの成果を受けて、ウォルマートは全国の店舗にOculus GoというVRゴーグルを導入しました。均一な高品質トレーニング：VR技術の活用により、全店舗で一貫した質の高いトレーニングが可能になりました。このウォルマートの事例は、VRトレーニングが従業員教育に革命的な変化をもたらす可能性を示しています。Labsterのような教育プラットフォームと同様に、VRトレーニングは従来の教育方法を補完し、より効果的な学習体験を提供する強力なツールとなっています。参考：https://corporate.walmart.com/news/2018/09/20/how-vr-is-transforming-the-way-we-train-associates スタンフォード大学アメリカ・スタンフォード大学が開発したVRコンテンツ「The Stanford Virtual Heart」は、先天性心疾患のある心臓についてVRを使って学び、理解することができる革新的な教育ツールです。このシステムでは、VR空間上に描き出された心臓を、コントローラを使って回転させたり、心臓の内部を観察したりすることができます。この技術により、以下のような利点が得られます正確な解剖学的理解：心臓の構造や血流、異常部位を詳細かつ正確に確認することができます。インタラクティブな学習体験：学習者は能動的に心臓モデルを操作し、様々な角度から観察することができます。患者家族への説明ツール：家族が子供の心臓の状態を視覚的に理解するのに役立ちます。このようなVRを活用した医療教育は、Labsterのようなプラットフォームと同様に、従来の教育方法を補完し、より深い理解を促進する可能性を秘めています。参考：https://www.360immersive.com/vr-training-for-surgery/ Labster（ラブスター） Labsterは、デンマークの会社が作ったVR（バーチャルリアリティ）を使った科学教育ツールです。普通の教室では難しい、安全で高度な理科実験や最新機器の使い方を体験できます。「デジタルツイン」という新しい考え方を教育に取り入れ、科学や技術の学習を大きく変えています。難しい理論と実際の体験をつなげることで、今までの教え方では難しかった学習方法を実現しています。学生たちは、まるで本当の実験をしているような感覚で、さまざまな学習体験ができます。高度な没入型学習環境：コンピューターで生成された精密な仮想実験室により、学生は安全かつリアルな環境で複雑な実験を体験できます。理論と実践の融合：VR技術を活用することで、抽象的な科学概念を視覚化し、直感的な理解を促進します。柔軟性と適応性：仮想環境は迅速に更新可能であり、最新の科学的発見や技術革新を即座に教育内容に反映できます。コスト効率と時間節約：高価な実験器具や危険な化学物質を使用せずに、多様な実験を繰り返し行うことができます。このようなLabsterの革新的アプローチは、STEM教育に新たな地平を開き、次世代の科学者や技術者の育成に大きく貢献しています。従来の教育方法を補完し、拡張する強力なツールとして、Labsterは現代のSTEM教育に完全に適合したプラットフォームとなっています。参考：https://www.labster.com/ これらの事例は、イマーシブラーニングが教育機関だけでなく、様々な産業分野で活用され、効果を上げていることを示しています。田島メンター今日の記事で紹介した「イマーシブラーニング」、どうだった？大石ゆかりすごく興味が湧きました！でも理解のために改めて質問させてください、普通の学習とどう違うんですか？田島メンター一番の違いは、学習者が能動的にその学習に「参加する」こと。能動的に学ぶから、記憶にも残りやすいんだよ。大石ゆかりなるほど、自分がその世界に入る感じですね！試してみたくなりました。田島メンターいいね、その意欲が大事です。機会があったらぜひ体験してみてね！大石ゆかり今日はありがとうございました！友達にも教えます！テックアカデミーのイマーシブラーニングの取り組みテックアカデミーでは、最新の教育技術を取り入れた「はじめての副業コース」を皮切りに、イマーシブラーニングのサービス提供を開始します。このコースでは、受講者が仮想的な職場環境に没入し、実践的なスキルの習得を促進する臨場感あふれる学習体験を提供しています。その効果として、最終課題の合格率が1.5倍に向上し、副業に至った受講生の数が3倍になるなどの成果が表れています。また、「仲間がいることを感じられて良かった」「仲間がいるという安心感は本物の教室のようだ」といった声が多く聞かれ、同じ目標に向かう仲間の存在を肯定的に捉える受講生が多くいます。 VRヘッドセットなどが学習に不可欠となるにはもう少し時間がかかるかもしれませんが、バーチャル空間での学習はすでに確かな成果を上げています。この革新的な学習方法に興味のある方は、ぜひ詳細をご確認いただき、新しい学びの形をご体験ください。報道関係者様の取材はこちらからお問い合わせください：https://www.kiramex.com/contact/

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徹底解説！scikit-learnを使った教師あり・なし学習とは

今回は、教師あり学習と教師なし学習について解説します。ぜひ、この記事を参考に、教師あり・なし学習にチャレンジしてみてください。なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、AI講座とデータサイエンス講座の内容をもとに作成しています。田島悠介今回は、scikit-learnに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介 scikit-learnを使った教師あり・なし学習について詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！教師あり学習とは教師あり学習とは、正解やより良い方法を膨大なデータとして用意しておき、その正解を元にコンピューターが学習することで、コンピューター自身を成長させる学習方法です。 Googleで開発されたAlphaGoという深層学習（ディープラーニング）により、世界最高峰のプロ囲碁棋士に勝利したプログラムがあります。このAlphaGoのうち、第3世代までの、AlphaGo Masterは教師あり学習を元に、自己学習を繰り返した結果、プロ棋士に勝てるようになりました。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは教師あり学習の手法ここでは、scikit-learnを使用した教師あり学習の手法とその表示グラフを紹介します。 Liner Model(線形回帰) 画像引用：http://scikit-learn.org Logistic Regression(ロジスティック回帰) 画像引用：http://scikit-learn.org Support Vector Regression(SVM) 画像引用：http://scikit-learn.org Perceptron(パーセプトロン) 画像引用：http://scikit-learn.org Decision Tree Regression(決定木回帰) 画像引用：http://scikit-learn.org Rondom Forests(ランダムフォレスト) 画像引用：http://scikit-learn.org Ada Boost 画像引用：http://scikit-learn.org KNeighbors 画像引用：http://scikit-learn.org Neural Network(ニューラルネットワーク) 画像引用：http://scikit-learn.org 教師なし学習教師なし学習といっても、最初の段階で教師あり学習のように、正解の大量のデータを教師として学習する部分が無いだけであり、基本的なルールは学習する必要があります。基本ルール部分を学びますが、その部分は教師として考えないという理論です。教師なし学習では、基本ルール内で勝つために、自分自身と戦い続けることで、性能を上げていきます。 AlphaGo Masterの次に開発されたAlphaGo Zeroは、教師なし学習を元に発展しました。 AlphaGo Zero では、ルール以外の知識は全く与えずに強化学習を行うことで、40日後に、AlphaGo Masterに89勝11敗しました。つまり、AlphaGo Zeroは世界最強の囲碁棋士に40日間で成長することができたということです。ここでは、scikit-learnを使用した教師なし学習の手法とその表示グラフを紹介します。 K-means(k平均法) 画像引用：http://scikit-learn.org PCA 画像引用：http://scikit-learn.org 教師あり学習と教師なし学習の違い大きな違いは、教師あり学習では、正解や過去の模範例を教師として考え利用する点です。教師なし学習では教師にあたる、過去の模範解答データは存在しません。 scikit-learnとは scikit-learnは、Pythonの機械学習ライブラリです。「サイキット・ラーン」と読みます。 scikit-learnはオープンソース（BSD license）で公開されており、個人／商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 scikit-learnは、多くの機械学習アルゴリズムが実装されており、どのアルゴリズムでも同じような書き方で利用することができます。また、サンプルのデータセット（トイデータセット）が付属しているため、インストールしてすぐ機械学習を試すことができます。機械学習のライブラリ！scikit-learnとはについての記事も参考にしてみてください。他のライブラリの紹介世界全体 Google Trendsでの調査結果です。世界全体で見ると、次の順番で人気があるようです。 Keras TensorFlow Pytorch TensorFlowよりもKerasの方が検索トレンド上位のようです。これら3ライブラリ以外のライブラリも調査しましたが、3ライブラリと比較すると検索料が少なく、横線として表示されました。そのため、3ライブラリ以外の検索順位は割愛しています。日本全体日本全体で見ると、次の順番で人気があるようです。 TensorFlow Keras Chainer Pytorch 日本では、KerasよりもTensorFlowの方が検索トレンド上位のようです。 Chainerが3番目に人気があるのは、やはり日本企業の株式会社 Preferred Networksの存在が大きいと思います。これら4ライブラリ以外のライブラリも調査しましたが、4ライブラリと比較すると検索量が少なく、横線として表示されました。そのため、4ライブラリ以外の検索順位は割愛しています。ライブラリまとめ TensorFlow サポート Google 特徴 Googleがオープンソースで後悔しているディープラーニングのライブラリです。 Googleで実装され、AlphaGo Zero でも利用されているため、その実証効果は世界的に認められています。 Tensorとは多次元データ配列のことを意味します。 TensorFlowは多次元データ配列を計算し、ディープラーニングを行うためのライブラリです。使い方を解説！Googleが開発したTensorflow（テンサーフロー）とはについての記事も参考にしてみてくださいね。 TensorFlow Keras サポート keras.io 特徴 Pythonで実装されています。深層学習のプロトタイプを作成する場合に非常に向いています。 Keras Chainer サポート株式会社 Preferred Networks 特徴日本国内の株式会社 Preferred Networksが開発・サポートしています。日本企業が関わっているため、非常に多くの日本語情報が存在します。また、渋谷にオフィスが有るためディープラーニングに関する技術を知りたい日本人にとっては、最も身近なライブラリになりそうです。 Chainer Pytorch サポート Pytorch 特徴 Torchというフレームワークを提供していたチームが提供しています。 Chainerをフォークしたという話もあります。 Torchでは、Luna言語を使用していましたが、PytorchではPythonを利用します。 facebookやtwitterやNvidiaという大手企業がデベロッパーになっています。 Pytorch Cognitive Toolkit サポート Microsoft 特徴 Microsoftが開発しているディープラーニングフレームワークです。 Microsoft Caffe2 サポート facebook Nvidia 特徴オープンソースのディープラーニング向けフレームワークです。設定部分を変更するだけで、高度な専門知識を不要としたディープラーニングを行うことが出来ます。 Pythonを利用することが出来ます。 Caffe2 Deeplearning4j サポート Skymind 特徴 ScalaとJavaで実装されています。 Hadoopや Sparkと連携することが可能です。 Hadoopとは、オープンソースの分散処理ソフトウェアでJavaで実装されています。 Sparkとは、オープンソースの分散処理ソフトウェアでScalaで実装されています。 Deeplearning4j PaddlePaddle サポート Baidu 特徴 Baiduは中国のGoogleのような企業です。主に中国国内で利用されています。 PaddlePaddle MXNet サポート Amazon 特徴 PythonやR言語、 Julia、 Go 言語等を利用することが出来ます。 MXNet 大石ゆかり内容分かりやすくて良かったです！田島悠介ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！大石ゆかり分かりました。ありがとうございます！今回は、教師あり学習と教師なし学習について解説しました。これらの内容を参考にして、scikit-learnを使って教師あり・なし学習に挑戦してみてください！ TechAcademyでは、初心者でも、AI（人工知能）の構築に必要な機械学習・ディープラーニングについて実践的に学習することができる、オンラインブートキャンプAI講座を開催しています。挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる

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PoWとの違い！PoS（Proof of Stake）とは【仕組みや特徴を解説】

今回は、PoS（Proof of Stake）について解説します。 PoW（Proof of Work）を聞いたことはあっても、PoSは聞いたことがないという人も多いでしょう。一体どんな原理でマイニングが行われ報酬が決められているのか知っておきましょう。田島悠介今回は取引検証のひとつ、PoS(Proof of Stake)について解説するよ。大石ゆかり田島メンター！取引の検証というとPoWというのがありましたが、あれとはどう違うんですか〜？田島悠介 PoSでは通貨の保有量がブロック生成に関わってくるんだ。PoWと比較しながら見ていこう。大石ゆかりお願いします！ PoSとは PoSとは、PoW（Proof of Work）への代替案でProof of Stakeの略称です。 PoWとは、Proof-of-Workの略称で、日本語で言うと仕事により証明することを意味します。ビットコインでは、マイニングという作業を行う事で、正しいブロックであることを証明を行うという事になります。サイコロで考えるPoW PoWについて、サイコロを投げるゲームで説明してみます。複数人のプレイヤーが2つのサイコロを投げます。勝利条件は、サイコロの和が、特定数値以下であれば勝ちとします。ここでサイコロを投げることをビットコインで言うマイニングと考えます。サイコロの和をNonce（ノンス）と呼びます。この勝利条件である特定数値をDifficulty Target（閾値）と呼びます。参加者が1人の場合のDifficulty Targetは非常に高く、ある程度のNonceでも勝利できます。しかし、参加者が1,000万人のように増えていくと、Difficulty Targetの値は低い数値になり、サイコロでNonceを出すことが非常に難しくなります。マイニングとサイコロのPoW違いサイコロでDifficulty Target（閾値）が低い場合は、全員同じ確率でサイコロのNonceを出す必要があり、同じ条件下でPoWの難易度が高いという状況になります。マイニングでDifficulty Target（閾値）が低い際には、最新式のAsicマイニング機器を使用することで、PoWの難易度を自分だけ下げることが可能です。つまり、マイニングにおけるPoWは、Asicマイニングが優遇されるということを意味しています。 PoSとPoWの違い PoWは、Asicマイニングを行い、最初にブロックを生成する計算を完成させることができた人が報酬を受け取ります。 PoSは、コインの保有割合や、保有コイン数と保有年数による独自係数を元に、ブロック生成しやすくなります。つまり、PoSは先行者利益が非常に高いということです。 PoSの特徴先行者利益が高いコインの保有割合や、保有年数によってマイニングの難易度が変わるということは、先行者利益が非常に高いです。早く始めたほうが良いという意味にもなりますが、後から参入しづらいということも言えます。処理速度が早い PoWを採用しているビットコインの決済速度は10分から20分必要です。これは、PoWを採用していることだけが理由ではありませんが、PoWでノードが一斉にブロック生成を競い、年々ブロック生成が難しくなってきていると言うことも原因です。 PoSは、2018年2月現在であれば、数秒で決済が可能です。消費電力が少ない PoSは、PoWに比べマイニングによる消費電力が少ないです。これは、PoWがマイニング能力によって、正しいブロックを決定するのに対し、PoSがコインの保有数により決定するためです。 51%攻撃のリスクを減らす PoSでは、コインの保有数により正しいブロックを決めるコンセンサスを行います。コンセンサスとは合意という意味で、PoWではマイニング能力が高い51%以上のノードがコンセンサスを取ります。これに対して、PoSはブロックの保有数が51%を超える必要があるため、51%攻撃を行うことが、PoWに比べると更に難しくなります。 Asicマイニングが優遇されづらいマイニングを行うには、CPUマイニング、GPUマイニング、Asicマイニングがあります。 CPUマイニングとは、ビジネス用ノートパソコンにも搭載されている、パソコンの脳と言えるCPUを使用するものです。PoWのマイニングの場合、マイニングすることが現状不可能な立ち位置のマイニング方法です。 GPUマイニングとは、ゲーミングPC等に搭載されているGTX1080等のグラフィックボードパワーを利用してマイニングを行う方法です。PoWのマイニングの場合、マイニングできることもあります。 Asicマイニングとは、PoWのマイニング用に開発されたマイニング用機器です。マイニング以外の用途がなく、高価なため、PoWというルールのマイニングがなくなった場合使いみちがありません。そうはいっても、AsicはPoW条件下ではもっともマイニングできる可能性が高いだけでなく、他のマイニングにくらべ消費電力も少ないです。ただ、Asicが優遇されるPoWの場合、組織的なマイニングが優遇されることが結果的に51%攻撃にもつながりかねないという不安点が存在します。これいにたいして保有コイン割合をコンセンサス基準にしているPoWでは、Asicを利用したマイニングが優遇されづらいという点が特徴になります。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはPoSの仕組み Proof of Stakeの基礎ルール Proof of Stake（PoS）では、コインの保有割合が多い人に対して、PoWでマイニングした状態と同様に報酬を支払います。 Proof of Stake（PoS）には大きく3種類の報酬確定方式が存在します。ただし、今後様々な方式を組み合わせることでPoSだけでなく、PoW・PoI・PoCの方式は増えてきます。 Proof of Stake（PoS）だけを利用する方式アルトコインのNxt（ネクスト）がPoS単体方式を採用しています。報酬は、コイン保有割合が高い人からランダムに決定されるため、マイニングを行うことがありません。つまり、初期から参加しておけば、マイニング不要で、利子がつく確率も非常に高くなるということです。このことは、一定期間を過ぎた時点でアルトコインへの興味を失いかねないというデメリットが存在します。 Coin Ageの優遇とProof of Stakeの組み合わせ Coin Ageとは、コインを保有している年数です。 Coin Ageが長ければ長いほど優遇されたポイントを加算した状態で、コインの保有割合が高いノードに対して、マイニング不要で報酬が支払われます。ただし、この方式を採用した場合、初期から参入しているコイン保有者がコインを売却しない方が特をするため、コインの流動性が非常に低くなります。 Coin Ageの冷遇とProof of Stakeの組み合わせ Coin Ageが長ければ長いほどポイントを減算し、コイン保有者を冷遇した状態で、コインの保有割合が高いノードに対して、マイニング不要で報酬が支払われます。単にコイン保有割合が高いノードであっても、保有コイン自体が古ければ、報酬を受け取ることができづらくなります。このことは、コインの流動性を高めることに寄与します。 Reddcoinがこの方式を採用しています。田島悠介 PoSの基本システムと、3つの報酬確定方式についてだね。大石ゆかり量だけじゃなくて、保有年数も関係してくる場合があるんですね。田島悠介最後にPoSを採用している通貨を挙げてみよう。 PoSを使っている通貨の種類、特徴 Nxt アルトコインのNxt（ネクスト）がProof of Stake（PoS）を採用しています。 PoS単体方式のため保有しているだけで利子がつくような形で報酬を獲得することができます。時価総額は20158年2月現在で280億円程度となっています。ただし、最大供給量の99%以上のコインが供給済みです。また、後継のアルトコインにArdorというコインが存在しますが、最大供給量の100%のコインが供給済みとなっています。 Reddcoin ReddcoinはCoin Ageの冷遇とProof of Stakeの組み合わせ方式を採用しています。 Reddcoinが採用している方式を、PoSv（Proof of Stake Velocity）と呼びます。 Reddcoinは最大供給量を年間約数%づつ小出しにしていくという特徴を持っています。ただし、2014年のリリース後、開発が思うように進んでいないという注意点も存在します。 Ethereum Ethereumでは今後、PoSが導入される予定です。現在のEthereumでは、Ethashと呼ばれるPoWアルゴリズムを使用しています。今後、Casperと呼ばれるPoSアルゴリズムを採用する計画があります。以上、PoS（Proof of Stake）について解説しました。 PoWとの違いなどマイニングの文化が違うので、知っておきましょう。田島悠介同じPoSでも、その形式によって仕様が少し異なってくるのが分かるね。大石ゆかりそれまでPoWだったものが、PoSになるという可能性もあるわけですね。田島悠介 PoSには51％攻撃のリスクが減るという点もある一方、場合によっては新規の参入が難しくなるという面もあるんだ。PoWの特徴についても復習しておこう。大石ゆかりそうですね、見直してみます。ありがとうございました！また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、ブロックチェーンオンライン講座を開催しています。ブロックチェーン技術の仕組みを理解し、実際に分散型アプリケーションを開発することができます。現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、最短4週間で習得することが可能です。この記事を監修してくれた方中本賢吾（なかもとけんご）アジマッチ有限会社　代表取締役社長開発実績：PHPフレームワークを利用した会員制SNS・ネットショップ構築、AWSや専用サーバー下でLinuxを使用したセキュアな環境構築、人工知能を利用したシステム開発、店舗検索スマホアプリ開発など。その他にも地域の職業プログラマー育成活動を行い、2018年には小学生がUnityで開発したオリジナルAndroidアプリをGooglePlayでリリース。ゲームで遊ぶより作ろうぜ！を合言葉に、小学生でも起業できる技術力を育成可能で有ることを証明し続けている。

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ディープラーニングにはPythonが適している理由【初心者向け】

ディープラーニングとPythonについて解説します。そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。田島悠介今回は、Pythonに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介 Pythonのディープラーニングについて詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！ディープラーニングとは AIとは、コンピュータに人間の行動を模倣させることです。機械学習はAIのサブセット(一部)で、コンピュータがデータに基づき物事を判定するための技術です。さらにディープラーニングは機械学習の実装の一つで、コンピュータが何らかの複雑な問題を解決するための技術です。包含関係としては、AI > 機械学習 > ディープラーニングとなっています。ディープラーニングにPythonがよく使用される理由いくつか理由がありますが、一般に認知されていると思われるものをとりあげます。ライブラリが充実しているため特に機械学習では頻出の、行列計算を支援するNumPyライブラリの存在が大きいです。教育機関でよく利用されるため文法上の特性(コードの可読性や保守性が良い)からPythonは大学の理数系教育でよく採用されます。卒業生もそのままPythonを利用し続ける傾向があるので、自然とコミュニティが拡大します。 CやC++のプログラムを呼び出せるため大量のデータ処理では、1処理あたりの時間短縮が重要になります。少しでも高速にするため、CやC++といった機械語に近い言語の有利なケースがあります。 Pythonではこれら言語で作成したプログラムを呼び出し、局所的な処理の高速化を図れます。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはディープラーニングに適したPythonのライブラリ（NumPyなど） NumPy 科学技術計算のライブラリ。多次元行列を用いる演算にたいへん便利です。 SciPy 前述のNumPyも含めた、ライブラリというよりはオープンソースツール群。科学技術計算の広範な分野をカバーし、統計処理、線形代数、微積分なども扱えます。 Pandas データを構造化し、データ解析を支援するライブラリ。数表や時系列データを扱う場合に頻繁に利用されます。 Matplotlib グラフ描画ライブラリ。ディープラーニングにとどまらず、理数系ではデータ視覚化の標準的な手段です。 Seaborn 前述のMatplotlibをベースとし、統計データの視覚化に特化したライブラリ。複数のデータの相関を示すのに利用されます。 Scikit Learn 機械学習のライブラリ。前述のNumPy, SciPy, Matplotlibなどに依存しています。データ分析、データマイニングを得意とします。 TensorFlow Googleが社内で開発し公開したことで有名になった、機械学習のライブラリ。数値解析やニューラルネットワークに対応しています。 TensorFlowとScikit Learnの違いですが、TensorFlowはどちらかというと低レイヤのライブラリで、機械学習を実装するための部品を提供します。一方でScikit Learnは機械学習で一般的なアルゴリズムを組み込んでいて、一般的な処理ならばライブラリを呼び出すだけでほぼ完結します。ディープラーニングの学習を始めてみよう（おすすめの書籍、講座など） Web上のサイト・Pythonによる機械学習入門～Deep Learningに挑戦～学会での講演資料で、Pythonでの機械学習の入口をわかりやすくまとめています。・ニューラルネットワークライブラリTensorFlow／Kerasで実践するディープラーニング (1/3) @ITの記事で、機械学習、ニューラルネットワークの概要に触れています。サンプルコードもあるので、気軽に試すのにも適しています。書籍ライブラリの使い方や、処理の流れを忘れてしまった時、すぐに見られる資料が手元にあると心強いです。この分野は進歩が早いので、ライブラリのバージョンアップなどにより、情報が古くなりやすいのが難点です。・ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装・はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション- (Machine Learning) ・Pythonで動かして学ぶ! あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで (AI & TECHNOLOGY) オンライン講座動画閲覧とコーディングを並行して進められる、オンラインの講座もあります。わからない点や、忘れてしまった点を、いつでもさかのぼって調べられるのが利点です。・ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能（AI）と深層学習の原理・【4日で体験しよう！】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座研修、セミナー、勉強会など TECH PLAYやconpassといった、IT系勉強会サイトで検索するとよいでしょう。機会学習は流行りのテーマなので、企業によるセミナー、有志による勉強会が多数開催されています。監修してくれたメンター橋本紘希システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。大石ゆかり内容分かりやすくて良かったです！田島悠介ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！大石ゆかり分かりました。ありがとうございます！ TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

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Pythonのディープラーニング用フレームワーク Chainerとは【初心者向け】