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デュアルブート構築の学習ポイント AI開発で標準的なUbuntu環境と、普段使いのWindows環境を1台のPCで両立させる「デュアルブート」。その構築手順と、最重要である事前準備のポイントを3つのステップで解説します。 🛡️ 事前準備とリスク管理 【最重要】デ...

学習のポイント：快適なAI研究環境の構築 パワフルなAI用PCは騒音・発熱・場所の制約といった課題を伴います。この章では、SSH技術を使った「リモート開発」によりそれらの壁を乗り越え、Macなど好きなPCから、どこでも快適に研究できるプロの仕事術を学び...

学習のポイント：AI研究の再現性を守る技術 AI研究の信頼性を支える「仮想環境」の重要性と、クリーンな環境にPyTorchをセットアップする基本手順を学びます。これは、誰が実行しても同じ結果を得られる「再現性の高い研究」を行うための必須スキルです。 ...

学習のポイント：UbuntuへのNVIDIAドライバ導入 本記事では、AI研究に最適なネイティブUbuntu環境の構築を目指し、NVIDIAドライバをインストールする際のプロの作法を解説します。将来のトラブルを避けるための賢いインストール方法（DKMS）の選択と、多く...

WindowsとLinuxで作る「二刀流」AI開発環境 この記事の要点は、WSL2を用いてWindowsの快適な操作性とLinuxの強力な開発環境を両立させ、GPUパワーを最大限に引き出す手順です。4つのステップで、あなたのPCを本格的なAI研究室へと変貌させましょう。 コン...

「自分だけのAIラボ」構築ロードマップ この記事の要点は、研究者が自身のPC上にAI開発環境を構築するメリットと、その実現に向けた4ステップのロードマップです。クラウドにはない「試行錯誤の自由」と「絶対的なデータセキュリティ」を手に入れ、研究を...

AI研究室 構築ロードマップ このガイドは、個人研究者が自分専用のAI研究室（GPUワークステーション）をゼロから構築するための3つのステップを解説します。計画から環境構築、快適な開発スタイルの確立まで、高速な研究サイクルを実現する全工程の地図で...

外科医が手術に臨む際、メスやガーゼが滅菌され、正確に配置されていることを確認しない、などということはあり得ないでしょう。万全に準備された環境こそが、手技の成功と患者の安全を支える基盤だからです。 実は、医療AIの研究開発もこれと全く同じです...

Git & GitHub 学習のポイント 煩雑なファイル管理から脱却し、研究開発の再現性と効率を劇的に向上させる「バージョン管理」の基本です。Gitはコードの歴史を記録するタイムマシン、GitHubはその歴史をチームで共有し、共同作業を加速させるためのプラット...