忘れないようなタイミングで忘れかかった問題を出してくれたり、ギリギリ解けるか解けないかの問題を出してくれるのも有り難いです。
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たった5分で完成！無料のAIメーカーを使いノーコードで画像分類モデルを作成してみた | Ledge.ai
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リアルタイムに議事録をテキストデータ化「AI GIJIROKU」提供開始 | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア
オルツテクノロジーズは、会議議事録を自動で文字起こしを行う「AI GIJIROKU（AI議事録）」の提供を開始した。 「AI GIJIROKU」とは、同社のグループ企業であるオルツの研究チームによるAI要素技術を駆使し、録音音声の書き起こしや手書きメモを再度手入力することが基本であった会議の議事録を、リアルタイムにテキストデータ化するサービス。 会議参加者の音声を自動で録音・記録し、音声認識によりリアルタイムで会議内容をテキスト化し、精度の高い話者分離機能を搭載しているため、会議参加者が増えた場合でもはっきりと発言者を判断するという。 会議終了後には、テキストデータを共有することも可能。 また、音声認識にミスがあった場合、その都度入力し直しの手間が発生していたが、「AI GIJIROKU」では、話者の音声データを蓄積し、機械学習の学習素材とすることで、オルツ研究チームの成果である、「パーソ
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AIで作曲できる電子キーボード「AWS DeepComposer」がAmazonから登場
by iLexx Amazonが、世界初の機械学習対応の電子キーボード「AWS DeepComposer」を発表しました。AWS DeepComposerを使用すると、音楽を通じて機械学習を体験することができるだけでなく、簡単なメロディを入力するだけでAIが複数の楽器を組み合わせた音楽を生成してくれます。 AWS DeepComposer https://aws.amazon.com/jp/deepcomposer/ AWS DeepComposer – Compose Music with Generative Machine Learning Models | AWS News Blog https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/aws-deepcomposer-compose-music-with-generative-machine-learning-
「IntelliCode」がさらに進化し、行全体を候補として提案。まるでAIとペアプロしているように
マイクロソフトは、AIによるコーディング支援機能の「IntelliCode」がさらに進化し、コーディング中の行全体を提案できる能力を備えるようになったことを明らかにしました。 下記は「Re-imagining developer productivity with AI-assisted tools」から引用です。 IntelliCode now provides whole-line code completion suggestions mined from the collective intelligence of your trusted developer knowledge bases. This is like having an AI-developer pair-programming with you, providing meaningful, suggestion
無料で始めるAIプログラミングオンライン講座11選 | Ledge.ai
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メディカルAI専門コース オンライン講義資料
News¶ 2019/12/06: 講義資料Ver 1.1を公開（2019年度版） 2018/12/17: 講義資料Ver 1.0を公開（2018年度版） 本講義資料について¶ 本ページは 日本メディカルAI学会公認資格：メディカルAI専門コースのオンライン講義資料（以下本資料） です． 本講料を読むことで，医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実践方法を学ぶことができます．本資料は全てGoogle Colaboratoryというサービスを用いて執筆されており，各章はJupyter notebook (iPython notebook)の形式（.ipynb）で以下のリポジトリにて配布されています（notebooksディレクトリ以下に全ての.ipynbファイルが入っています）： japan-medical-ai/medical-ai-course-materials 想定受講者¶ 受
大井競馬で帝王賞を機械学習で当てた話 - Qiita
概要 大井競馬場に行く機会があったので、機械学習を使って競馬の結果を予測できるかをやってみました。 その結果、帝王賞で一位を当てることができたので、記事を書きます。 かなり適当な予測なので、遊びとして見てもらえたらと思います。 証拠 当たったという証拠に、記念でとった馬券画像。 機械学習で予測したものと、パドックを見て予測したものと、２つ買いました。 (びびって複勝、しかも300円) 問題の設定 大井競馬場で行われる帝王賞の１位のみを当てます。 競馬には、色々な馬券の買い方がありますが、今回は簡単でシンプルな問題設定としたかったので、1位のみを予測することにしました。 データの取得 教師あり学習を行うので、過去の競馬結果のデータが必要です。 こちらのサイトからデータをクローリングしました。 南関東4競馬場公式ウェブサイト レース情報のページから、レースに出る馬の過去情報があるページへのリン
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AIが魚種を見分けるアプリ「フィッシュ」 約300万点の写真を人力でタグ付けて学習