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AI（人工知能）を有効に活用できる人材の育成を目的として日本ディープラーニング協会が主催するもので、ゼネラリスト向けの「G検定」とエンジニア向けの「E資格」に分かれる。

日本ディープラーニング協会は、G検定の試験実施レポートを公開した。どのような年齢層や業種、職種の人が受験しているのか。どのような目的で受験を決めたのか。

ディープラーニングで学習したAIモデルは、「なぜそのような出力結果になるのか」が説明できないのが弱点だ。それに対して、人間と機械（AI）が対話を繰り返しながら機械制御に役立つモデルを導き出し、出力結果を明確に説明可能にするのが「バイラテラルAI」だ。いったいどんな仕組みで、何に役立つのだろうか？

ディープラーニングを中心に盛り上がってきた第3次AIブーム。ディープラーニングを活用したAI企業システムが汎用（はんよう）化される日は来るのだろうか。

日々、日進月歩で進化するAIも、現状では熟練者の「職人ワザ」を再現することは難しいといわれています。AIを活用しても現場の完全無人化は難しいのです。では、今AIを導入する価値とは何なのでしょうか。

ディープラーニングを画像認識に活用するためには、学習の段階でどのようなステップを踏む必要があるのしょうか。必要な画像データ数や、画像の種類は？　具体例で説明します。

ディープラーニングを使った画像認識は、従来の方式と何が違うのでしょうか。現場の技術レベルや認識対象の特長といった項目ごとに、表で説明します。さらに、ディープラーニングを使うべきではないケースについてもお伝えします。

従来の機械学習に比べて、圧倒的な精度を誇る深層学習。しかし、なぜそれが可能なのでしょうか。その仕組みを知ると、深層学習の「できること」「できないこと」が見えてきます。

新型aiboで注目されるソニー、実は2010年からディープラーニングへの取り組みを開始している。aiboにも搭載されているそのツールの特徴とは？

2017年末の性能ランキングで高順位をマークしたプライベートスパコン「MN-1」。汎用GPUが開く、ディープラーニングの新機軸とは？

SAS Institute Japan株式会社

ディープラーニングを実業務へ展開する上で障壁となるのが、データ処理に用いられる「ニューラルネットワークアーキテクチャ」の複雑さだ。その仕組みを解説するとともに、モデル作成を支援するソリューションを紹介する。

アプライド株式会社

ディープラーニングの製造業現場での活用事例が出始めている。特に画像認識技術を活用した検査では、目視検査の柔軟性とコンピュータシステムの繰り返し性、高速演算能力を組み合わせた対応により、自動化を実現する。

ソフォス株式会社

AI、機械学習などとともに知られつつある「ディープラーニング（深層学習）」。昨今ではその仕組みが、エンドポイントセキュリティに活用されはじめている。ディープラーニング機能を統合したセキュリティ対策の特徴やメリットを紹介する。

株式会社データダイレクト・ネットワークス・ジャパン

AIやディープラーニングの中核はワークフロープロセスにある。だが、採用したフレームワークや戦略、機能によって、プロセスの規模と複雑さは際限なく拡大する。その負荷を解消し、迅速に処理するためにはストレージの選択が重要だ。

日本ヒューレット・パッカード合同会社

国内でのAIに対する理解はいまだグローバルスタンダードには程遠いが、その中でディープラーニングをビジネスに結び付けるにはどうすればよいのだろうか。デジタル変革後の世界や日本の姿について、東京大学大学院教授の松尾豊氏に聞く。