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フェデレーテッドラーニング。分散型データ上での機械学習（Google I/O'19 (Federated Learning: Machine Learning on Decentralized Data (Google I/O'19))

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自然言語処理-トークン化（NLP ゼロからヒーローへ、その1 (Natural Language Processing - Tokenization (NLP Zero to Hero, part 1))

04:39

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JavaScriptアプリケーションのための機械学習の魔法 (Google I/O'19) (Machine Learning Magic for Your JavaScript Application (Google I/O'19))

39:02

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MLモデルをTensorFlow Liteに変換する方法 (TensorFlow Tip of the Week) (How to convert your ML model to TensorFlow Lite (TensorFlow Tip of the Week))

02:37

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ジェフ・ディーンがTF World '19で機械学習の未来を語る (TensorFlow Meets) (Jeff Dean discusses the future of machine learning at TF World ‘19 (TensorFlow Meets))

07:21

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GTAでオブジェクト検出モデルをテストする - Charles 2.0 part.3 (Testing object detection models in GTA - Charles 2.0 part. 3)

13:45

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ゲーム開発者のための機械学習（Google I/O'19 (Machine Learning for Game Developers (Google I/O'19))

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KerasでTensorBoardを使う（今週のTensorFlowのヒント (Using TensorBoard with Keras (TensorFlow Tip of the Week))

01:58

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博士号を持たないTensorFlowとディープラーニング、その1（Google Cloud Next '17 (TensorFlow and Deep Learning without a PhD, Part 1 (Google Cloud Next '17))

55:52

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PyCharm IDEを使ってTensorFlowプロジェクトをデバッグする (TensorFlow Tip of the Week) (De-bug your TensorFlow projects with the PyCharm IDE (TensorFlow Tip of the Week))

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KerasのデータセットにCSVを素早く取り込む（TensorFlow Tip of the Week (Quickly get CSV into datasets for Keras (TensorFlow Tip of the Week))

01:58

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TensorFlowの内部: サマリーとTensorBoard (Inside TensorFlow: Summaries and TensorBoard)

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展開モデル-ハライトⅡ 2017年人工知能競技会 p.7 (Deploying Model - Halite II 2017 Artificial Intelligence Competition p.7)

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イニング・シーの呪文を使ったスタイル・トランスファー (Style Transfer using Spell with Yining Shi)

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機械学習がロサンゼルスの道路の甌穴の特定にどのように役立っているか (How machine learning helps identify potholes on Los Angeles roads)

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Powered by TensorFlow: 機械学習を利用して医師が呼吸器疾患を検出するのに役立つ (Powered by TensorFlow: Helping doctors detect respiratory diseases using machine learning)

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2020年にビジネスインテリジェンスアナリストになる方法 (How to Become a Business Intelligence Analyst in 2020)

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Deep Q Learning w/DQN - 強化学習 p.5 (Deep Q Learning w/ DQN - Reinforcement Learning p.5)

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TensorFlowのハイレベルAPIを5分で使いこなそう｜Google I/O 2018 (Get started with TensorFlow's High-Level APIs in 5 mins | Google I/O 2018)

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NeurIPS 2024ガイド - 10の研究分野と注目論文をチェックしよう (A Guide to NeurIPS 2024 — 10 Research Areas & Spotlight Papers to Check Out)

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メイクなしのモデル (Models Without Makeup)

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BINARY CLASSIFIER WITH TENSORFLOW - CS50 on Twitch、EP.7 (BINARY CLASSIFIER WITH TENSORFLOW - CS50 on Twitch, EP. 7)

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変圧器の説明GPT、BERT、T5のモデルを理解する (Transformers, explained: Understand the model behind GPT, BERT, and T5)

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クリーンエネルギーはAIブームに対応できるか？ (Can clean energy handle the AI boom?)

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日本語 B1 中級

トレーニングモデル - ハライトAIコンテストでのディープラーニング p.5 (Training Model - Deep Learning in Halite AI competition p.5)

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コーディーチェ・レシオで。バチカン秘密文書館の機械転写 (TF Dev Summit '19) (In Codice Ratio: Machine Transcription in the Vatican Secret Archive (TF Dev Summit '19))

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感情的深層学習研究（TensorFlow Meets (Affective Deep Learning Research (TensorFlow Meets))

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強化学習エージェント - CarlaとPythonを使った自動運転車 p.4 (Reinforcement Learning Agent - Self-driving cars with Carla and Python p.4)

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インクリメンタルモデル（ファイサル・エル・シャミ） (Incremental Models (Faisal El Shami))

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TensorFlowの内部: tf.data - TF入力パイプライン (Inside TensorFlow: tf.data - TF Input Pipeline)

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Tensorflowを使ったディープラーニング - テンソル、変数、プレースホルダ (Deep Learning with Tensorflow - Tensors, Variables and Placeholders)

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ロールモデル｜ヒラリー・クリントン (Role Models | Hillary Clinton)

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TensorFlowを利用して：機械学習を利用した中世のテキストの転記を支援する古書家の支援 (Powered by TensorFlow: helping paleographers transcribe medieval text using machine learning)

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機械学習用のデータセットを準備する（TensorFlowのコーディング (Prepare your dataset for machine learning (Coding TensorFlow))

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ロールモデルには気をつけましょう。 (Be Careful of Role Models.)

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機械学習のこと。Googleのビジョン - Google I/O 2016 (Machine Learning: Google's Vision - Google I/O 2016)

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AMDの2024年Computex基調講演：12分ですべてが明らかになる (AMD's 2024 Computex Keynote: Everything Revealed in 12 Minutes)

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Google Colaboratory（TensorFlowのコーディング）を始めよう (Get started with Google Colaboratory (Coding TensorFlow))

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TFコミュニティに参加する (TF Dev Summit '20) (Getting involved in the TF community (TF Dev Summit '20))

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MLのためのデータを準備する｜テキスト分類チュートリアル Pt.1 (Coding TensorFlow) (Prepare your data for ML | Text Classification Tutorial Pt. 1 (Coding TensorFlow))

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7人のモデルが差別とトーケニズムについて明かす｜ザ・モデルズ｜ヴォーグ (7 Models Open Up About Discrimination and Tokenism | The Models | Vogue)

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大規模言語モデル入門 (Introduction to Large Language Models)

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MLを用いたコンピュータビジョンの基礎（MLゼロからヒーローまで、その2 (Basic Computer Vision with ML (ML Zero to Hero, part 2))

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完全なDevOpsロードマップ (The Complete DevOps Roadmap)

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訓練されたモデルで走る-ハライトAIコンテストでのディープラーニング p.6 (Running with Trained Model - Deep Learning in Halite AI competition p.6)

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16人のモデルが、どのようにして自分たちのスタートを切ったのかを説明する｜モデル｜Vogue (16 Models Explain How They Got Their Start | The Models | Vogue)

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