[B! AI] mc22_90のブックマーク

ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？

回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。エキスパートシステム　これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。ファジーシステム　どこ行ったんでしょうね？ニューラルネットでした。

mc22_90 2019/09/24

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AIの不安、第一人者の答えは（時論） - 日本経済新聞

急速に進歩をとげた人工知能（AI）技術。フロントランナーとして開発をけん引してきたのがトロント大学のジェフリー・ヒントン名誉教授だ。人の神経細胞にならった「ニューラルネットワーク」研究の第一人者で、「AIのゴッドファーザー」と呼ばれる。脅威論も出始めたAIの今、そしてこれからをどうみているのか聞いた。「判断」に説明責任なし――今のAIのレベルをどう見ていますか。「想像以上のことが起きている

mc22_90 2019/07/10

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記事を要約するAI、富士通が試験公開　言葉の表現を変えて54文字以内に

富士通は7月8日、AI（人工知能）を使って新聞などの記事本文を要約するシステムを開発し、企業向けにWebサイト上で試験公開したと発表した。要約したい文章を入力すると、180文字以内と54文字以内の2通りで要約文を作れる。 AIを使った自動記事要約システム。開発したのは、入力した記事全文から重要度の高い文章を抽出して文体を変えずに180字以内の要約を作る「重要文抽出システム」と、重要な文章を抽出した上で、言葉の表現を変えて54文字以内の要約を作る「生成型要約機能」の2つ。重要文抽出システムは、従来のシステムに比べて人手と同等の精度で要約文章を作れるようになったという。生成型要約機能は、約8万件の記事と要約のデータから単語の削除、語順の変更、言い換えを学習したAIが、文中の単語や接続詞などをつなぎ合わせて要約文を作る。同社は、新聞記事を人力で要約して他のメディアに配信する新聞社やオウンドメ

mc22_90 2019/07/09

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深層学習は画像のどこを見ている！？ CNNで「お好み焼き」と「ピザ」の違いを検証 - Platinum Data Blog by BrainPad

こんにちは、AI開発部の伊藤です。今回のブログは、「深層学習はいったい画像のどこを見て判断しているのか」という素朴な疑問に答えてくれる技術として、昨年提唱された「Grad-CAM」という技術を紹介します。目次目次 1. はじめに 2. Grad-CAMの紹介 Grad-CAMの仕組み： 3. 適用例 3-1. 画像キャプション生成（Image Captioning） 3-2. VQA（Visual Question Answering） 3-3. 学習用データのバイアス 4. 実施例（お好み焼きとピザを分類） 4-1. 画像データについて： 4-2. CNNの構築： 4-3. Grad-CAMの実装： 4-4. 実施結果の評価お好み焼き画像でCNNの判定が当たっているケース：ピザ画像でCNNの判定が当たっているケース：お好み焼き画像でCNNの判定が外れているケース：ピザ画像で

mc22_90 2018/08/16

CNN可視化

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【深層学習入門】画像処理の基礎(画素操作)からCNN設計まで｜はやぶさの技術ノート

こんにちは。コンピュータビジョン(『ロボットの眼』開発)が専門の”はやぶさ”@Cpp_Learningです。最近は、PythonとOpenCVを使った画像処理にハマっています！ OpenCV便利ですよね～画像処理に関する知識があまりなくても、関数をレゴブロックのように繋げるだけで目的の処理ができますからね～ただ、OpenCVが便利すぎるせいで『画像処理の基礎』を学ぶ機会を失っている人が多いような気がしています。。

mc22_90 2018/08/15

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https://http//www.itmedia.co.jp/news/articles/1806/18/news052.html

mc22_90 2018/07/12

AIで絵画鑑定　光源氏の顔で流派見抜く

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【LINE Bot x AI】顔認識を利用したAI Bot「スケベ博士」をPythonとGoogle Apps Scriptで作ろう｜Dai｜note

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