ディープラーニングを使ってプログラミングの構文エラーを自動で検知して修復する研究が進んでいます。本記事では、RNNを使った構文エラーを自動修復する技術の紹介をします。

TensorFlowの変数tf.Variableは、一般的なプログラミング言語の変数の使い方とは全く異なるものです。本記事では、作成方法やスコープの効果的な使用方法、保存方法まで解説します。

リカレントニューラルネットワークは、時系列データを扱うことのできるニューラルネットワークの１つです。本記事では、RNNについて、応用事例や仕組み・実装方法まで徹底的に解説しました。

ディープラーニングやロボティクスが注目されてから、人工知能によって人間の感情をシミュレートすることや、人間の感情を理解するような方面でも研究が盛んに行われています。本記事では、事例を交えて紹介します。

TensorBoardは、TensorFlowのあらゆるデータを可視化するデバッグツールです。本記事では、TensorBoardの使い方を徹底的に解説しました。

Backpropagation（誤差逆伝播法）は、ニューラルネットワークの勾配を計算する基本アルゴリズムです。この仕組を計算グラフを使って可視化しながらステップ・バイ・ステップで分かりやすく解説してみました。

Disney Researchの新しい研究成果は、スポーツの分析をAIを使って実現するものです。AIが特定のチームや選手を「ゴースティング」を試みることのメリットとは？

TensorFlow Foldは、静的な計算グラフしかサポートしておらず、TreeRNNなどの柔軟なネットワークを構築することが難しかったTensorFlowに動的な計算グラフの構築を出来るようにしたライブラリです。本記事では、Dynamic BatchingとTF Foldを利用するメリットのある実装例を紹介します。

AIの開発には、一般的なソフトウェア開発と違い、多くの人が注目していることでもあります。そのため、開発を始める方や、ビジネスに取り入れる方が知っておいたほうが良い原則をまとめました。