SIGNATE、東京大学Learn.aiの「実データで学ぶ人工知能講座」を提供
SIGNATE（シグネイト）は14日、東京大学Learn.aiが開講する「実データで学ぶ人工知能講座」（AIフロンティアコース）を、同社のDX人材育成サービス「SIGNATE Cloud」に実装して、4月から導入を希望する企業に提供開始したと発表した。 同講座は、人工知能（AI）分野の人材不足に対応するために、「新エネルギー・産業技術総合開発機構」（NEDO）が、東京大学と大阪大学に委託して開講しているもので、深層学習を含む機械学習を取り込みつつ、AI全般を理解して、データの利活用を推進できる人材を育成する。 受講者は、AIの基礎、知能表現と論理、探索と推論、学習と認知などの学びを通じて、コンピュータが人間に近い知的な振る舞いをするには、どのようなメカニズムを必要とするのかを理解する。 具体的には、「人工知能基礎」「統計的機械学習」「自然言語処理」「コンピュータビジョン」といったテーマに関
東京書籍、「クラウド版デジタル教科書」共同実証研究の報告書を公開
東京書籍は27日、つくば市教育委員会、東北大学大学院 情報科学研究科 堀田龍也研究室、Lentranceと、2021年10月からGIGAスクール構想による学習者用端末と学習者用デジタル教科書の普及に対応し、学習者用デジタル教科書から得られる学習履歴の活用による指導改善や評価への活用の実現に向けた実証研究の報告書を公開した。 それによると、学習者用デジタル教科書使用開始直後(10月)と4カ月後(2月)に実施した英語力の調査(Reading、Listening)では、全ての指標で2回目が1回目を上回る結果となった。 また、合わせて実施した英語学習に関するアンケート調査の結果からは、「英語の学習方法(学習方略)」「教科書観」などの項目については、前後で大きな変化は見られなかったものの、「英語の学習方法(学習方略)」の項目で、「英語の発音練習をする」における肯定的な回答の割合が上昇していることがわ
ChatGPTは株の値動きを予測できるか？：ニュースの見出しのセンチメント予測にて
3つの要点 ✔️ ChatGPTに株式市場の値動きを予測する能力が備わっているかを調査 ✔️ ニュースの見出しからその会社の株価にとっての影響（センチメント）を予測するタスク ✔️ ChatGPTのセンチメント予測は既存の手法より優れており，ChatGPTの出力に基づいた取引戦略はベースライン戦略よりも高い性能を叩き出した Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models written by Alejandro Lopez-Lira, Yuehua Tang (Submitted on 15 Apr 2023 (v1), last revised 22 Apr 2023 (this version, v2)) Comments: Previously po
AI を活用して外観検査の課題を解決！撮影した画像に異常が含まれているか判定して DX を推進しよう | SBテクノロジー (SBT)
DX station AI を活用して外観検査の課題を解決！撮影した画像に異常が含まれているか判定して DX を推進しよう 印刷する こんにちは。データサイエンスチームの藤 (トウ) です。 工場の生産ライン上で発生する不良品のチェックを自動化できていますか？目視によるチェックは人件費が増え、作業員の経験に左右されるでしょう。一定の基準で選別して AI による効率化を目指し、作業員の時間を作っていきたいものです。また AI による制御に取り組んだものの精度が満たせず、 AI 活用プロジェクトが頓挫した経験はありませんか？ PoC (ビジネスとして利用できるか検証する) からシステム化まで検討する上で何が必要になるのか洗い出すのも簡単ではないです。 この記事では不良品のチェックの自動化を目的とし、ディープラーニングを活用して、撮影した画像に含まれる異常箇所を検知してみます。また AI 活用プ
論文募集要項 | 統計データ分析コンペティション
2024 論文募集要項 データサイエンス時代を迎え、統計リテラシーの向上と公的統計の利活用を推進し、我が国の次代を担う高校生、大学生等の統計データの利活用マインドと分析技術のかん養を図るため、教育用標準データセット（SSDSE : Standardized Statistical Data Set for Education）を広く一般に提供しています。 この教育⽤標準データセットを用いた統計データ分析の論文を募集し、その分析力を活用した課題解決のアイデアを競うコンペティションを、総務省統計局、独立行政法人 統計センター、大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所及び一般財団法人 日本統計協会の共催により開催しています。 令和6年度に開催する「第7回統計データ分析コンペティション」の論文を以下のとおり募集します。 論文募集要項の全文（PDF：275KB） 本ページに掲載し
徹底解説！SIGNATE とは？コンペ参加の流れや Kaggle との違いも！
データサイエンスや機械学習に興味のある方 データサイエンスコンペティションに参加してみたいが、方法がわからない方 実装力を高めたり、知識を深めたい方 こんにちは、機械学習講師の竹内です。 皆さんはデータサイエンスのコンペティションに参加したことはありますでしょうか。コンペティションでは世界中のデータサイエンティストが精度や実装力を競い合い、好成績を残した方は賞金や実績、名声を得られます。 今回はデータサイエンスコンペティションサイトとして有名な SIGNATE についてご紹介します。世界的に有名な Kaggle との違いも解説。ぜひ御覧ください！ DX を推進する AI ・データサイエンス人材育成コース プログラミング未経験から、AI やデータサイエンスを学ぶことのできる 6 ヶ月間のコースです。転職実績も豊富で、自走できる AI人材を多く輩出しています。
ワードで差し込み印刷する方法
パソコンで作成した文書を多人数に送付する場合、宛名だけなど一部のデータだけを変更したいことがありますが、そんな時に差し込み印刷が便利です。 パソコンではがきの印刷をする場合などには、縦書きにしたいことが多いはずです。そして、差し込み印刷機能を使って縦書きの宛名印刷をしようとした場合には、差込印刷で番地などを漢数字に変換することが出来ないのか？とか、差込印刷で数字を漢数字にする場合には、元のデータを変更しなければならないのか？といった疑問が湧くかも知れません。 例えば、住所が「東京都渋谷区神泉3-9-4」といった場合、これを縦書きの文書にそのまま差し込み印刷すると「3-9-4」が右回りに90度回転した状態になってしまいます。また「－」（ハイフン）が全角である場合には、縦書き文書に差し込むと「｜」とはならず、縦書き文書なのに「－」と横向きの全角ハイフンになってしまいます。これを縦書きらしく漢数
「Pythonで作るIoTシステム プログラム・サンプル集」 - ボクにもわかる電子工作のブログ
本書の概略 本書では，実際に動作するIoT機器を製作し，IoTシステムへと応用するためのプログラムを紹介します．ハードウェアには主に Raspberry Pi を、プログラミング言語には Python を使用し，IoT用プログラミングの手法を学びます． 本書のタイトル： ラズベリー・パイでI/O制御 & Pico，micro:bit，STM32でクラウド通信 Pythonで作るIoTシステム プログラム・サンプル集 本書の目的 これからIoT用プログラミングをはじめようとされている方や，これまでC言語などでIT機器用のプログラムを開発されていた方が，IoTシステムの製作手法をPythonで学習するための参考書となるように執筆しました．プログラミングの入門書でありつつ，IoTシステムを構築するための知識を得ることが出来ることを目指しました． 本書の内容・目次 全12章（176ページ）にわたり
PyQt(PySide)で画像処理その3（OpenCVとの連携） - tata色々な備忘録
前回の続き。 PyQt(PySide)で画像処理その2（GUI動作設定の基本） - tataboxの備忘録 今回はExecuteボタンを押すと1)表示画像をOpencvにてエッジ検出し、 2)GUIにて元画像と重ねて表示するコードを作成する。 OpenCVにて画像処理する下記のコードを作成し、opencv_test.pyという名前で、他のファイルと同じフォルダに保存する。 main_setup.pyを下記のように編集して、先ほどのopencv_test.pyと連携させる。 実行結果 （ファイル選択後にExecuteボタンを押す） このように、Opencvにてエッジ検出した画像が表示される。 参考 python - How to configure color when convert numpy array to QImage? - Stack Overflow
アンケートにおける5段階評価（リッカート尺度）の活用方法 - 【公式】| 市場調査・マーケティングリサーチ会社のアスマーク
評定尺度法とリッカート尺度 下記のように、選択肢で同意の程度を問うようなアンケートを見たことはありませんか？ Q.あなたはご自身の収入についてどのくらい満足していますか。（１つ選択） 1.非常に満足している 2.やや満足している 3.どちらともいえない 4.あまり満足していない 5.全く満足していない このように、あらかじめ設定された明確な評価段階（スケール）に従って、ある特定の事物や事象を判断させる方法のことを「評定尺度法」といい、その評価段階（スケール）のことを「リッカート尺度」といいます。 リッカート尺度は、アメリカの社会学者であるレンシス・リッカートに由来しており、いまや回答者の意見・認識・行動の程度を測定する代表的な手段のひとつとなっています。 リッカート尺度では、回答者にとって明確な事実を回答するものではないので、白黒はっきり回答しづらい質問でもその程度や振れ幅を聴取することが
動画コンテンツ｜2021 | 映像情報メディア学会
映像情報メディア学会では，学会誌の原稿内容の理解促進につなげることを目的に、その内容に関連した動画コンテンツを著者からご提供頂き、ホームページ上で一般公開しております。また、年に一度、読者アンケートによる投票を基に「動画コンテンツ優秀賞」のコンテストを実施しております。 学会誌の内容にご興味を持たれた方は、是非、当会への入会をおすすめいたします。 ＊動画やリンク先のページは、著者が作成・用意したものですので、閲覧に関して不具合が発生した場合は、お手数ですが著者本人に直接お問い合わせください。
研究会 - Attentionを付与したYOLO-v3による電動機コイルの不具合判定
2021-03-05 14:05 ［ショートペーパー］Attentionを付与したYOLO-v3による電動機コイルの不具合判定 ○加藤瑞希・岩本祐太郎（立命館大）・杉本敏孝・饗場 徹（草津電機）・陳 延偉（立命館大） 物体検出技術は工場での製品に対する外観検査において多く応用が検討されている. しかし, 検出対象や問題設定により検出モデル改良の余地が大きく, 細かなパラメータ調整や新たな特徴抽出器の導入等が必要である. 本研究では, 物体検出技術を用いた電動機コイル不具合品の自動検出を目的とする. 既存の物体検出手法YOLO-v3に画像中の不具合領域の位置情報を強調させることを目的として空間Attention機構を導入し, 検出精度の向上を図った. Object detection has been widely applied to the visual inspection of fa
深層学習入門：画像分類（5）Attention 機構 | SBテクノロジー (SBT)
こんにちは、データサイエンスチームの白石です。 前回は、マルチタスク学習を試してみて、犬猫分類器の精度向上を試みました。 結果としては、明確に改善した、と言い切れるほど大幅な改善はありませんでしたが、マルチタスクの導入によって精度が向上するケースも確認できました。 今回は、Attention 機構と呼ばれる仕組みを導入し、犬猫分類器の精度向上を試みます。 「機械学習導入支援サービス」の詳細はこちら Attention 機構とは何か Attention 機構は、現代の深層学習の花形と言える仕組みです。 Attention 機構というと、自然言語処理などでよく使われる技術だ、と思われる方もいらっしゃるかもしれません。歴史的には、Seq2Seq と呼ばれる自然言語処理などで使用されるリカレントニューラルネットワークベースのモデルに対して組み込まれ、大きな注目を集めました。近年では、機械翻訳のため
MetaLifeヘルプセンター
あなだたけのオリジナルのスペースやアバターを制作することも可能です！ 詳細は以下のページをご確認ください。
【手作りパーテーション】飛沫感染対策用パーテーションの作り方 | 【飛沫感染対策プロジェクト】- 飛沫感染防止の専門店
通常タイプ（高さ78cm） 簡易デスクタイプ 円卓・アクリル・カウンタータイプ スタンドタイプ（高さ120cm） 防水ラウンジタイプ 小倉縞縞シリーズ 吊り下げタイプ（ビニール） その他パーテーション パーテーション一覧を見る handy（ハンディ）/フェイスシールド 光触媒・空間除菌 AIサーマルカメラ/検温 アルコール除菌/消毒/洗浄 マスク ノベルティ/名入れ/販促 その他の飛沫防止商品 その他商品の一覧を見る スタンダードな高さ78cmの飛沫防止パーテーションです。幅90cmから180cmまで多数の品揃えがございます。 通常タイプの商品一覧を見る デスク用の飛沫防止パーテーションです。オフィス内での飛沫防止対策におすすめです。幅120~157cmまで豊富な品揃え。幅140cmまでは無料オーダーも承ります。 簡易デスクタイプの商品一覧を見る 円卓/カウンター/アクリルの卓上パーテーシ
①格安ドローンTello×ORB-SLAM3×ROS-noeticでVisual-SLAM自律飛行する — 真面目にhandaru
今回使うドローンについて DJI製のドローン「Tello」です。どことなく物騒な名前ですが、なかなか完成度の高い高性能なドローンです。 写真は予備のバッテリーやプロペラがセットになったCOMBOモデルです。本体や性能は同じです。 スペック 重量: 81.6g飛行時間: 最大13分カメラ: 単眼720p 腹の裏にToFっぽい距離センサがついていて、地面からの高さをセンシングすることができます。 このドローンは基本的にスマホアプリなどから操作することが前提で、専用のコントローラなどは付属していません。 操作するためのSDKが公開されているので、サードパーティ性の操縦アプリもたくさんあります。 Scratchでプログラムできるものから、カメラ画像を利用した人物追従機能を備えたものもあります。 今回はそのようなSDKを利用してこいつを飛ばしていこうと思います。 この記事で取り組む内容 概要 格安ド
第1回 ROSとは？基本的概念とROS2が必要になった背景
出典："What is ROS exactly? Middleware, Framework, Operating System?" https://answers.ros.org/question/12230/what-is-ros-exactly-middleware-framework-operating-system/（参照 2020/12/18） では、上記のそれぞれの要素について見ていきましょう。 ＜通信＞ ROSは、オペレーティングシステムと言いながら、その基本部分は分散コンピューティングのための通信ミドルウェアです。なぜそれほど通信部分が重視されているのでしょうか。 ロボットにはセンサーやモーターやアクチュエーターがたくさんついていて、それらを異なる周期で実時間制御しなければなりません。それらの制御を1つのプロセッサ、1つのスレッド、1つのループで実現すると、ソフトウェアが
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