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レッジは2019年12月にAIのスペシャリストを招き「AI TALK NIGHT vol.14」を開催した。今回のテーマは「自然言語×音声×画像のオムニAI活用~2020年に持つべきAI戦略~」だ。 多くの企業でAIが使われ始めている。特に昨年頃から、AIに対する期待感などが徐々に現実的な目線になってきたといえるかもしれない。身近な存在になりつつあるAIに、どのように向かい合っていくべきなのだろうか。これからAIを導入しようとする企業には何が必要で、どういったアクションを起こせばいいのだろうか。 今回のAI TALK NIGHTには、構文解析技術を活かした自然言語処理を得意とする株式会社Insight Tech(インサイトテック)から代表取締役社長 CEO 伊藤友博氏、コールセンター向けに音声から感情を解析する株式会社Empath(エンパス)からCo-founder and CSO 山崎は
12月19日、キヤノンは、ディープラーニング(深層学習)を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発したと発表。あわせて、この技術を搭載した映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」を12月下旬から発売する。(外部サイト) キヤノンに価格を問い合わせたところ、システム構成によって大きく変わる可能性があるものの、XProtect版の場合はおおよそ100万円~(サーバー、カメラ、ライセンス含む)だそうだ。 キヤノンによれば、 「2018年に開催されたラグビーの国際試合での実証実験では、キヤノンの群衆人数カウントの技術によって約6千人を数秒でカウントできました。実証実験後の画像を人手で確認した人数と、ソフトウェアによるカウント人数の差は5%以内に収まり、ほぼリアルタイムで、群衆人数を正確に把握することに成功し
膨大な資金をもとに積極的なAI導入を進める中国。 オフィス受付や改札、監視カメラに人物一致が導入され、すでに画像認識技術が日常のいたるところで使われています。 そして、画像認識技術において中国で頭ひとつ抜き出ているのがMegviiが展開するプラットフォーム「Face++」。 Face++の顔認識技術は、中国公安当局にも採用され、犯罪捜査において、指名手配犯5000人の逮捕に貢献しているといいます。 今回は、Face++が提供するジェスチャー認識「Gesture Recognition」と目線の認識「Gaze Estimation」の精度を実際に試してみました。 「Gesture Recognition」 ── 19種類のジュスチャーに分類するジェスチャーを認識するGesture API。19種類のジェスチャーに対応した学習モデルから、画像のジェスチャーが何であるか判定します。 さっそく、こ
2018年、韓国科学技術院から音の発生源を推測するAIが提案された。画像上の音の発生場所と考えられる物体をヒートマップとして可視化できるものだ。 説明だけではあまりピンとこないかもしれないので、次の動画を数秒ほどご覧頂きたい。 動画では、馬車に対して強いヒートマップが出ており、音の発生場所を上手く捉えられていることがわかる。 この研究の強みは、教師なし学習が用いられていることだ。アノテーションされていないただの動画データを学習するだけで、音声発生源を推測できることがわかる。 論文名:Learning to Localize Sound Source in Visual Scenes 学会:CVPR2018 作者:Arda Senocak, Tae-Hyun Oh, Junsik Kim, Ming-Hsuan Yang, In So Kweon 所属:KAIST, MIT CSAIL, U
2019年6月12日、ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社は、機械学習を用いた予測分析サービス「Prediction One」の無償提供を開始した。 過去の実績データから将来の結果を予測するAI技術により、営業や業務管理、人事など幅広いビジネスへの適用が可能だ。 無償提供で企業の予測分析導入の第一歩に 企業が予測分析AIを導入する際、 の2つが必要になる。 多くの企業は「実績データ」を蓄積している。しかし、「機械学習」を扱える専門性を持つ人材の不足が障壁となっている。 そこで機械学習の専門知識がなくても簡単に操作できるのが「Prediction One」だ。本サービスの無料提供により、企業は簡単に予測分析ツールを導入できる。 シンプルで簡単な操作で高精度予測「Prediction One」には4つの特徴がある。 シンプルで簡単まずは、操作が簡単なことだ。学習から分析まではたった6
「機械学習を誰でもアクセスできるようにしたい。そのために世界中をこうして講演して回っています」 その少年は、若干15歳とは思えない口ぶりで聴衆に語り始めた。 インド生まれの天才少年タンメイ・バクシ。5歳からコードを書くようになり、9歳でiOSの時刻表アプリを開発。プログラミングに取り憑かれた。 そのときの経験をもとにプログラミング言語「Swift」についての本も出版。YouTubeチャンネル「Tanmay Teaches」を立ち上げ、アプリ開発、数学から科学に至るまでの情報を発信し、現在はIBMチャンピオン(IBMのソリューションやソフトウェアに対し、年間を通してそのテクニカル・コミュニティーに優れた貢献をしてきた支持者)として世界中を飛び回る生活を送る。 「将来は10万人がプログラミングを学べるように助けたい」と語る少年が、2019年3月14日、15日にかけて開催されたビジネスカンファレ
そのソニーが、もともと社内開発用だったNeural Network Consoleをサービスとして展開し、ディープラーニングの基礎からNeural Network Consoleのハンズオントレーニングまでの研修サービス「Neural Network Console スターターパック」の提供を開始しました。 さっそくLedge.ai編集部で参加してきたので、本記事ではポイントを絞ってお伝えします。 講師:小林 由幸氏 ソニー株式会社 ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社 / シニアマシンラーニングリサーチャー 2003年より機械学習技術の研究開発を始め、音楽解析技術「12音解析」のコアアルゴリズム、認識技術の自動生成技術「ELFE」などを開発。近年は「Neural Network Console」を中心にディープラーニング関連の技術・ソフトウェア開発を進める 「ディープラーニング
2018年、日本のテクノロジー業界でもっとも話題となった出来事の1つ、元グノシー最高技術責任者(CTO) 松本勇気氏のDMM.com CTOへの就任。DMMは松本氏就任後、プログラミングスクール「WEBCAMP」を運営するインフラトップを買収するなど、早くも大きな動きを見せています。 AIがバズワードのように使われる中、40以上の事業を持ち、膨大なデータを保有し、2,000億円以上の売上を出すDMM.com。同社はCTO 松本氏を新たに迎え、どのような事業戦略を策定し、どのようなビジョンを目指すのか。 その全貌を、松本氏に聞きました。 マシンラーニングを前提に、DMM.comをアップデートする――起業を含め多くの選択肢があった中で、なぜDMM.com CTOのポジションを選択したのでしょうか? ――松本 「もともとFintechやファンド、VR周りなどいくつかの領域で起業を検討していたんで
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