【期間限定】#今こそ学ぼう オンライン学習コンテンツ「無料公開」のご案内
新型コロナウィルス感染拡大に伴い不要の外出を控える社会人や学生のみなさまに向け、 JDLA認定プログラムを実施する事業者の協力を得て、一部のオンライン学習コンテンツを期間限定で無料公開いたします ＊2020年1月20日に「INTLOOP株式会社」の講座を追加しました ＊12月1日に「エッジテクノロジー株式会社」の講座提供期間を延長しました ＊5月19日に「スキルアップ株式会社」の講座期間定めなし、申込み方法追加しました ＊5月13日に「スキルアップ株式会社」の1講座を追加しました ＊5月1日に「Study-AI株式会社」の3講座を追加しました ＊4月27日に「NTTラーニングシステムズ株式会社」の1講座を追加しました ＊4月24日に「株式会社日経BP」の1講座を追加しました ＊4月17日に「エッジテクノロジー株式会社」の3講座を追加しました ＊4月9日に「株式会社キカガク」の1講座を追加し
AIが予測する、コロナショックで増益する企業、減益する企業
テキストマイニングを用いてAIで企業や経済の先行きを分析するxenodata lab.（東京都渋谷区）は、新型コロナウイルスの国内上場企業への影響予測を公開した。それによると、世界的に感染が拡大した際の影響は、各業界共通で部品サプライヤーへの減益影響が大きいと予測された。 世界的に感染拡大時のシナリオ 特に自動車業界は、「ディーラーによる対面販売機会の減少や、サプライチェーンの機能不全により、販売・生産ともに悪影響が生じることで、部品サプライヤーに大きな減益影響が予測された」（xenodata lab.）。 悪影響の最も高かった上場企業は、プラスチック製品を扱う「天昇電気工業（スコア-198）」。同社の株価は2019年9月に1089円を付けたが、その後下落。2月には500円台で推移し、コロナショックの影響か現在は266円まで落ちている。 そのほかxenodata lab.が算出したスコアが
ディープラーニングはもう難しくない | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のCaleb Kaiser氏は、エンジェル投資家とスタートアップを志望する求職者のためのWebサイトを運営するAngelListに勤務した後、機械学習向け開発環境Cortexの開発に携わっています。同氏がMediumに投稿した記事『ディープラーニングはもう難しくない』では、近年、機械学習アプリの開発の敷居が低くなっていることとこの事実から導かれる帰結が論じられています。 機械学習とディープラーニングが活用されるようになった第三次AIブームが始まった数年前においては、AIモデルの開発には大規模な学習データ、巨大なアーキテクチャ、そして多額の資金が必要だったため、Googleのような資本力のある企業しか開発できませんでした。 こうしたなか、AI開発の敷居を下げる技術が登場しました。その技術とは、事前学習済みのAIモデルを特定の目的に最適化する転移学習です。転移学習を使えば大規模な学習データ
Transfer Learning - Machine Learning's Next Frontier
Transfer Learning - Machine Learning's Next Frontier Deep learning models excel at learning from a large number of labeled examples, but typically do not generalize to conditions not seen during training. This post gives an overview of transfer learning, motivates why it warrants our application, and discusses practical applications and methods. This post gives an overview of transfer learning and
IC設計にもAIを、配置配線が機械学習で加速化する
Googleは、米国カリフォルニア州サンフランシスコで2020年2月16～20日に開催された「ISSCC 2020」において、機械学習（ML）を使用してIC設計で配置配線を行う実験を行ったところ、優れた成果を得られたと発表した。 AIを配置配線に活用 Googleは、米国カリフォルニア州サンフランシスコで2020年2月16～20日に開催された「ISSCC 2020」において、機械学習（ML）を使用してIC設計で配置配線を行う実験を行ったところ、優れた成果を得られたと発表した。これは、回路設計だけでなくAI（人工知能）分野にとっても、重要な成果である。 AIはここ数年間で、エレクトロニクス業界における最重要分野となり、膨大な量の半導体研究が行われ、ベンチャーキャピタルやメディアからの注目も集めている。ISSCC 2020は主題として、「Integrated Circuits Powering
AIきりたんの仕掛け人、森勢将雅准教授に聞く、AI歌声合成の世界で今起こっていること｜DTMステーション
すでにご存じの方も多いと思いますが、2月22日にAIきりたんなるものが登場し、大騒ぎとなりました。正確にはSHACHI(@SHACHI_KRTN)さんという方が開発したNEUTRINOというAI歌声合成ソフトがフリーウェアで公開されるとともに、それで歌わせた楽曲が、くろ州さんなどによって公開され、話題になったのです。2月22日は、ちょうどMIDI 2.0の日米合意があった日で、そのドタバタでネットをチェックできておらず、私が気づいたのは24日になってから。その歌声を聴いて驚愕しました。 実際どんなものなのかと、さっそくNEUTRINOをダウンロードし、手元にあったMusicXMLデータを元に歌わせてみると、従来のVOCALOIDなどとは別次元の人間的な歌声で、東北きりたんが歌ってくれてさらに驚いたのです。どういうことなのか知りたいと思い、開発者のSHACHIさんに連絡してみたところ「種々の
「AIきりたん」がすごい - すずしめにっき
ゆうべ、そろそろ寝ようかなと思っていたらものすごいものが投下され、興奮して結局3時半まで起きてしまいました。 ということで、昨晩公開された「AIきりたん」こと歌声合成エンジンNEUTRINO1について（今の興奮をあとで思い返すためにも）書いておきます。 AIきりたんとは とりあえずこれを聴いてみてください。 これが合成音声か！？と思ってしまうような仕上がりですが、これがAIきりたん……歌声合成エンジンNEUTRINOによって生成されたきりたんの歌声です。 NEUTRINOはSHACHIさん(@SHACHI_KRTN)によって製作されたフリーウェアで、昨晩公開されました。その標準の同梱ライブラリの1つが東北きりたんのものなので、そちらのことが「AIきりたん」または「AIシンガーきりたん」と呼ばれているというわけです。 ニューラルネットワークを用いた歌声シンセサイザー【NEUTRINO】を公開
エンジニアは読んでおくべき機械学習論文の探し方
AI(人工知能)の著しい発展に大きく影響している技術のひとつである機械学習にも近年、注目が集まっています。そして、AI(人工知能)や機械学習の最新情報を知る手法の1つとして、論文を読むという選択があり、自分の目で見て実際の内容を理解することが出来るのです。ですが機械学習の論文と聞くと、専門機関や企業に所属していなければ目にすることが出来ないと考える人も多いですよね。 しかし、身の回りには必ずインターネットがある世の中。昔と違い知りたい情報や新しい情報はインターネット上で簡単に入手出来る時代になりました。 ですから今日は、機械学習の論文に限らず、論文を自分の目で読むべき理由や、探すのにおすすめなサイトや、自分で初めから読むのは厳しいと言った方におすすめなブログについて、お伝えしましょう。
中国AI企業が開発した中国語学習サイトが凄い｜ばやし＠イマチュウ
大家好！イマチュウのばやし（@muraba1)です 今日は中国語学習に強力な力を発揮するサイトの紹介です これなら中国語を独学で学習できる 今までいろんな中国語学習サイトやアプリがありましたが、個人的にはダントツでこれがおすすめです 中国政府の教育局との協業サイトとのことでちょっと使えばその力の入れようが分かります 全球中文学習平台 このサイトは普通語を学習者向けのサイトで、地方出身者や外国人が普通語をマスターするためのあらゆるコースがあります。 とにかく完成度が高く、楽しく学習できるように工夫されていますので一度見てみてください。 なかでも日本人が中国語学習に使えるのは主に以下の3つです 1．段階式中国語講座（全43コース） クイズ形式ですすむ中国語レッスン 難易度は初級~中級程度ですが、発音やリスニングもあります。 2．中国語ケーススタディー 1000シーン 生活、学習、旅行に分けてケ
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
深層学習だけで作られたAIが信用できない理由
深層学習は万能薬ではない。ニューヨーク大学のゲイリー・マーカス教授（ウーバーAI研究所元所長）は、より広い視野を持って安全なAIを構築するべきだと訴えている。 by Karen Hao2020.01.31 117 75 30 27 ニューヨーク大学のゲイリー・マーカス教授は、深層学習に関する誇大広告を冷めた目で見ている。深層学習が人工知能（AI）の進歩に重要な役割を果たしてきたことは認めているものの、深層学習へ重点を置きすぎればAI分野に終焉をもたらすのではないかと憂慮している。 この記事はマガジン「AI Issue」に収録されています。 マガジンの紹介 AI研究の最前線を走ってきた神経科学者のマーカス教授は、技術面と倫理面の両面で懸念を示す。技術的観点からいえば、深層学習は画像や音声認識など人間の脳の知覚タスクを模倣するのに適している可能性がある。だが、会話や因果関係を理解するなど他のタ
機械学習モデルの判断根拠の説明（Ver.2）
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。Read less
AIを駆使してアニメや映画をヌルヌル動かしてくれるフレーム補間ソフト「Dain-App」
フレームレートが低い動画でもフレームを補間し滑らかに表現することが可能なソフト「Dain-App」がアルファ版として公開されています。フレーム補間技術としてはAMDのFluid MotionやSVPが知られていますが、Dain-Appでは「DAIN」と呼ばれる動画内の空間の深度を認識し、視聴者に近い物体を遠い物体よりも優先してサンプリングし中間フレームを補間するAIを使ってフレーム補間を実現しています。 Dain-App [Alpha 0.1] by GRisk https://grisk.itch.io/dain-app 同じ動画を半分に区切り、左側に元動画、右側にDain-Appによる処理を施した動画を並べて比較するとこんな感じ。 Interpolating Guldies animation to 60 FPS - YouTube 動画を停止してフレームごとに見てみると、Dain-A
「海外21拠点を1人でサポートし3年間残業ゼロ」を実践したネットワーク監視の匠が語る「AIOps」の効果とビジョン
「海外21拠点を1人でサポートし3年間残業ゼロ」を実践したネットワーク監視の匠が語る「AIOps」の効果とビジョン：特集：AIOpsとは何か（3）（1/2 ページ） システムの安定した稼働を守ることが求められる「IT運用」の現場において「AIOps」による業務の自動化、効率化への関心が高まっている。商社のインフラサポートエンジニアとしての職務経験の中で、自ら機械学習を応用した遠隔サポートシステムを開発した園山淳也氏に「AIOps」の有効性や未来像を聞いた。 さまざまな領域で注目を集める、機械学習やディープラーニングなどを応用した「AI」と総称される情報処理技術。これらが、最も早く適用され始めているのが、これまで「人間にしかできない」とされていたような判断や作業を、高速かつ高精度に行う「自動化」の領域だ。ビジネスとITとの関係が不可分なものになり、ITの重要性が高まり続ける中で、システムの安
Pythonで機械学習をするために必要な数学知識と勉強法 | フリーエンジニアのためのお役立ちコラム
機械学習とはどのようなものか 最近ではプログラミング言語としてPythonが注目されるようになり、機械学習、AI（人工知能）という言葉がよく聞かれるようになりましたが、これらの言葉を聞いて、皆さんはどのようなイメージを思い浮かべるでしょうか。 人それぞれ想像するものは違うでしょうが、一般的には「言葉を自動で翻訳してくれる」「画像を自動で識別してくれる」といったイメージをする方が多いのではないでしょうか。また一方で、「人間の仕事を奪ってしまう」といった悪いイメージを持つ方もいらっしゃるかと思います。こうした様々なイメージから、「機械学習やAI（人工知能）といったテクノロジーは、人間と同じように物事を理解している」と誤解されがちです。 しかし、機械学習の原理・理論をある程度していれば、これらの理解は間違いであることに容易に気づくことができます。実は機械学習やAI（人工知能）は、人間の言葉を理解
株AIを結構頑張ったら、儲かりそうな雰囲気が出ている - Qiita
ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ
Deep Learning論文紹介のカレンダー | Advent Calendar 2019 - Qiita
The Qiita Advent Calendar 2019 is supported by the following companies, organizations, and services.
｢最近、知識のアップデートができてない｣と思ったら読む記事
｢最近、知識のアップデートができてない｣と思ったら読む記事2019.11.25 11:00Sponsored by Udemy 編集部 知識のアップデートは思い立ったらすぐやらないとダメ（自戒）。 最近、新しい情報をちゃんと入れられてないなーと感じることが増えました。2019年を振り返ると、5Gのローンチ、AIを利用した高度な画像改変・ディープフェイクの問題化、Googleによる量子超越性の発表、折りたたみスマホの発売…自分たちの生活に今後影響してきそうなニュースがたくさんありました。重要な変化がとにかく多い！ それぞれのニュースは追いかけつつも、詳しいところまでは掘れてない…そんな状況になっていました。これ、加速度的に進化する世界に置き去りにされかけてるのでは…。 ほかのギズ編集部員たちに聞いてみると、理由はどうあれみんな何かしら今のうちに学んでおくべきだと思っていることがあるようでした
約67万倍の高速化と約10倍の高精度化を達成したAI技術を大阪大学が開発
大阪大学産業科学研究所・産業科学AIセンターの教授で副センター長を務める櫻井保志氏と同准教授の松原靖子氏らの研究グループは2019年11月20日、世界最高水準の革新的なAI（人工知能）技術を開発したと発表した。時系列ビッグデータの解析技術を発展させたもので、これまでの「深層学習に基づく技術」を超える高い精度での予測や最適化、リアルタイム学習と情報出力、要因分析や結果説明を可能にするとしている。 開発した技術を応用することで、例えば、自動車走行時の急なブレーキやハンドル操作、工場での装置故障といった兆候の検知などに向けた要因分析を、ビッグデータから自動的にリアルタイムで実施できる。 多次元の時系列データストリームから動的ネットワークモデルを構築 櫻井氏らのグループは、多次元の時系列データストリームから重要なパターンや動的な因果関係を自動的に抽出し、動的ネットワークモデルを構築し続けるようにし
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