TensorFlowのチュートリアルがディープラーニングの勉強のスタートに良かったのでオススメしたい - Qiita
TensorFlowで機械学習の勉強を始める 機械学習（マシンラーニング）や深層学習（ディープラーニング）を始めるときに、TensorFlowのチュートリアルが勉強になるのでオススメしたい。 TensorFlowのチュートリアルのページには、以下のようなコードが載っており、実行すると、 「なにかデータを読み込んで、深層学習を始めて、正解率約98%でした」 という一連の流れを5分程度で味わえる。 import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf
ディープラーニングの学習や推論をGPUなしで行うと、とてつもなく時間がかかります。 GPUを導入すれば、モデルにより数倍から数十倍�の速度向上になります。 ここでは、個人でも買える価格のGPUの中から、コスパの良いおすすめのGPUを紹介します。 GPUのどのスペックをみるか チップメーカー GPUチップには、NVIDIA製とAMD製がありますが、2019年1月現在ではディープラーニングのライブラリがNVIDIAにしかほぼ対応していないので、NVIDIAから選ぶことになります。 シリーズ GPUコンピューティング用のチップもありますが、趣味や個人用途で予算が10万円前後かそれ以下の場合は、ゲーム用として販売されているGeForceシリーズを使用することになるかと思います。 GeForceでは一世代前のGTX10シリーズでは、仮想通貨マイニングに使われた関係で全体的に値段が高騰しています。 そ
歴史をたどってディープラーニングを学ぶ 第十九回 GPGPU入門 CUDAによる画像フィルタ編 - Sansan Tech Blog
こんにちはニューラルネット老人こと糟谷勇児です。 このようなブログをやっていてなんですが、私自身はほとんどディープラーニングを実務で使っていません。 ディープラーニングがはまるということは、学習データが豊富で、説明力はある程度弱くてもよく、GPUマシンを使っても元が取れるぐらいの価値がある案件です。このような場合、ディープラーニングを使おうが使うまいがある程度成功する案件ということになります。こういう案件なら若手に任せて、老人はみんながさじを投げた案件を頑張るのも役割分担かもしれませんね。 とはいえ基礎知識は重要ということで今回もGPGPUをしていきましょう。 今回はコンボリューショナルネットに必要不可欠な画像のフィルタをCUDAで行う方法について学んでいきます。 行列計算と同じ手は使えない。テクスチャメモリの使用 さて、前回はCUDAで行列の掛け算をやりました。 buildersbox.
「誰でも高品質にゆかりさんの声になれる声変換技術」がソフトウェアになりました。このソフトウェア、「Seiren Voice」を少し紹介しつつ、発売までの５年間の経緯に触れたいと思います。・Seiren Voice 製品ページhttps://seiren-voice.dmv.nico/・ツイッターhttps://twitter.com/hiho_karuta
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）と沖電気工業（OKI）は2019年9月9日、多様な分岐や合流のあるネットワーク構造を含むディープラーニングのモデルを軽量化する新技術を開発したと発表した。認識性能を維持しつつ、メモリの使用量や消費電力を低減できるという。エッジデバイスやIoT（モノのインターネット）機器など、演算性能や電力消費に制限がある機器にも高度なAI（人工知能）を実装できるようになる。 ディープラーニングは、脳内の神経細胞ネットワークの構造を模したモデルで構成するAIアルゴリズムで、画像や音声などの認識性能に優れる。中間層（隠れ層）を多層化することで認識性能をより高められる。しかし、中間層を多層化すると演算量が増え、演算性能やメモリといった演算リソースを多く必要とし、消費電力も高くなる。そのため、車載用途や組み込み機器、IoT機器など演算リソースが制限され
オークネットは、ディープラーニングを活用した粗大ごみ画像認識サービスを開発し、横浜市の粗大ごみ受付チャットbotに導入した。利用者が撮影したごみの画像から品目を判別して、適切な案内をチャットで返答する。
無料で受講できる「ディープラーニング講座」を開講 日本ディープラーニング協会：「AIとは何か」「ディープラーニングによって何ができるか」を知る 日本ディープラーニング協会は、新講座「AI For Everyone」を開講する。DeepLearning.AIが提供する非エンジニア向けのオンライン講座を基に、デジタルトランスフォーメーションの推進に向けたAI活用の重要性や、日本での活用事例などを盛り込んだ。
東北大が、乳房のエコー画像から乳がんを判別する新システムを開発したと発表。複数の画像を分析して腫瘤（しゅりゅう）を発見し、良性・悪性を識別する。乳がん診断の精度を高め、医師の負担軽減と患者の適切な治療につなげる狙い。 東北大学は12月20日、ディープラーニングの技術を活用し、乳房のエコー画像から乳がんを判別する新システムを開発したと発表した。複数の画像を分析して腫瘤（しゅりゅう）を発見し、良性・悪性を識別できる。乳がん診断の精度を高めることで適切な治療につなげ、医師と患者の負担を軽減する狙い。 乳がんのエコー検査ではこれまで、医師が勘と経験に基づいて画像を分析し、良性腫瘤を悪性だと診断する例があった。腫瘤を詳しく調べるために、乳房に針を刺して組織を抽出する検査を行うことも多く、患者の精神的・肉体的負担も増大していた。 新システムでは、ディープラーニングの一種「畳み込みニューラルネットワーク
ディープラーニングを使ったウェブアプリケーションをすばやく作る | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
こんにちは。データサイエンスチームのtmtkです。 NHN テコラス Advent Calendar 2018の1日目の記事です。 この記事では、FlaskとKerasを使ってディープラーニングのウェブアプリケーションをすばやく作る方法を紹介します。 なぜデータサイエンティストがウェブアプリケーションを作るのか 当データサイエンスチームには、社内外の企業が蓄積しているデータに対して機械学習を適用し、価値を生み出すという業務があります。たとえば、コムニコ様の事例では、コムニコ様のお持ちの画像データを活用し、Instagramでの「いいね！」の数を予測する機械学習モデルを作成しました。また最近では、社内のデータに対し機械学習を活用するプロジェクトが進んでいます。 データを収集して機械学習モデルを作るというのは、データサイエンティストや機械学習エンジニアの重要な役割です。しかし、せっかく苦労して
「ディープラーニングに依存しない」 米自動運転ベンチャーの挑戦 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
米ラスベガスで開催されたCES 2020では、自動運転や新時代のモビリティに関する話題が一際大きな注目を浴びた。そんななか、新興自動運転スタートアップとして注目を集めるブルースペース.AI（Bluespace.ai）のCCO、Christine Moon氏の興味深い発言が報じられた。 Moon氏は「ディープラーニングは万能のように思われているが限界がある。説明不可能な“ブラックボックス問題”などの側面がそれにあたる」と指摘。レベル5の自律走行（ドライバーが運転を行う必要が完全になくなる段階）を目指すにあたり、「ディープラーニングへの依存度を最小化した上で、周囲の環境を正確に認識できるソフトウェアを開発していく」と目標を語っている。 ブルースペースAIは、2019年4月に設立された大量輸送車両用のソフトウェアを開発するベンチャー企業。自動運転スタートアップは、主に低速車両や個人車両に焦点を当
日本ディープラーニング協会の理事長 松尾豊氏がTelexistenceのAI技術顧問に就任予定 「ロボティクスとAI領域で最高難易度の取組み」 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
Telexistence株式会社(以下、TX）は東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻教授 松尾豊氏がAI技術顧問に就任予定であることを発表した(現在、東京大学で最終承認手続中)。 松尾氏は人工知能、特にディープラーニングとウェブ工学の専門家であり、東京大学を拠点に研究開発・人材育成・社会実装を通じて社会に変革をもたらすことを使命として、各種研究活動を進めている。2017年には日本ディープラーニング協会を設立。理事長に就任し、情報発信や公的機関への提言、国際連携の促進などに取り組んでいる。 TX社は遠隔操作技術と人工知能を用いて、工場の外で、より人間の生活領域に近い場所でロボットを普及させることを目指している。これに際し、最も先進的なAI研究の第一人者であり、実社会においてAIの実践的な活用に高い意欲をもつ松尾氏を加えることが大きな力になると考えていた。一方
日本ディープラーニング協会は3月13日、 ディープラーニングを実装するエンジニア人材の資格試験である「E資格」の取得に受講が必要なJDLA認定プログラムの実施事業者から協力を得て、 期間限定でオンライン学習コンテンツを無料で公開すると発表した。 この取り組みは、 新型コロナウィルスの感染拡大により不要の外出を控える社会人や学生に、 人工知能(AI)の研究分野の1つであり産業活用が進むディープラーニングを学ぶきっかけを提供することを狙ったもの。 公開した学習コンテンツには、 データサイエンティスト育成コースやG検定対策に役立つ模擬試験のほか、 ディープラーニング入門講座、 Python入門講座などE資格取得に受講が必要なJDLA認定プログラムの一部も含まれている。 以下が、無料で提供される学習コンテンツ。 G検定模擬テストと公式例題解説(提供：Study-AI) G検定対策講座(AIドルと学
機械学習に使われる数学¶ 次章より 3 つの章にわたって、ディープラーニングを含む機械学習に必要な数学のうち、基礎的なものとして「微分」「線形代数」「確率統計」の 3 つについて、要点を絞り、簡潔に紹介していきます。 その前に、本章では機械学習 (machine learning) の考え方について大枠を掴み、どの部分でそれぞれの項目が登場するかを把握しておきましょう。 機械学習とは¶ 機械学習は、与えられたデータから、未知のデータに対しても当てはまる規則やパターンを抽出したり、それらを元に未知のデータを分類したり、予測したりする手法を研究する学術領域です。 機械学習は様々な技術に応用されており、例えば画像認識、音声認識、文書分類、医療診断、迷惑メール検知、商品推薦など、幅広い分野で重要な役割を果たしています。 教師あり学習の考え方¶ 機械学習の代表的な問題設定として、教師あり学習 (su
AIの基礎知識をカルタで学べる「AIカルタ」読上げはAmazon Alexa対応 日本ディープラーニング協会推薦 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
スキルアップAI株式会社は、2020年4月6日、遊びながら本格的に学習できる「AIカルタ」の販売を開始した。読み札の読み上げがAmazon Alexaに対応している。 AI人材の育成事業を展開する同社はこれまで、「現場で使える」をコンセプトに多くの教育プログラムを提供してきた。Pythonや数学、機械学習、ディープラーニングなど、AI人材が実務で必要とされる知識を習得できる。 AI及び先端技術への理解が浅いという課題に対して、「AIカルタ」は同僚や家族とのコミュニケーションを通して、より自然にAIや先端技術についての知識を身に付けることができるという特徴がある。新型コロナ対策で自宅学習にも最適、としている。 販売価格は2,600円(税別)。今回の発売記念として、4月10日(金)23:59まで10％OFFで購入できるクーポンコードを先着100名にプレゼントしている。 「AIカルタ」の特徴 「
はじめに ※このライブラリはGPUの使用を前提としているのでご注意ください※ 主はディープラーニングに関してド素人ですので, 誤りがある場合は優しく教えて頂けると幸いです。 Distillerとは Distillerとは, DeepLearningのモデルを軽量化するアルゴリズムを備えたintelがPyTorchベースで作成したライブラリです。モデルの軽量化の主な例としては, 量子化(Quantization), 枝刈り(Pruning), 蒸留(Distillation)など様々なものがあり, これらを簡単に使えるのがDistillerです。 さらに, チュートリアルではTensorBoardと連帯して学習の状況を確認できる機能までついていた(感謝感激) モデル軽量化について詳しく書かれたサイトがこちら https://laboro.ai/column/%E3%83%87%E3%82%A
KOT（Koopman Operator Theory）とは？ KOT（Koopman Operator Theory）は非線形なシステムに従う実験データ（制御状態、制御入力）を非線形な関数（エンコード関数）によって高次元空間へ写像することで、その高次元空間上では線形なオペレータ（クープマンオペレータ）に従い状態が変化していくと仮定する方法です。 発想としてはカーネル法に近いイメージになるかもしれません。 この方法で、ソフトロボット分野で今までのLSTMのモデリング以上に正確で高速にモデリング＋制御が可能になりました。具体的には100次元の写像によるモデリング＋50Hzの制御が可能になった例があります。 また、エンコード関数の行先の高次元空間が無限次元の場合、厳密に任意のシステムをエンコード関数とクープマンオペレータで表現できることが解っています。 先行研究は主に二つの方向に進化していて、
この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 近年さまざまな分野で成果を出しているニューラルネットワーク。神経細胞を模したニューロンの多層構造による深層学習（ディープラーニング）の仕組みについてのシリーズの第一回です。 誤字訂正 14:16 バイアスのベクトルの最後の添え字はnではなくkです 編集 シリーズ第1回のみ英語版で赤緑の色分けになっている箇所があり、日本語版では青緑の色分けに変更しています。 線形代数シリーズ https://youtube.com/playlist?list=PL5WufEA7WHQGX7Su06JzbPDXUQGOd0wlq&si=dnM07l6OnnAP6Phs Michael Nielsenの本 https://goo.
AIエンジニアを目指す方、機械学習やディープラーニングを学びたい方におすすめの本・書籍を紹介します。 機械学習やディープラーニングのおすすめ本を紹介するにあたって、私が勤務するITメガベンチャーで実際に機械学習・ディープラーニングなどのAI（人工知能）を業務でゴリゴリ活用しているサイエンティストやAIエンジニアにもヒアリングしてきました。初心者・未経験者の方はもちろん、実務で活用したいという人も読んでいただけると幸いです。 本記事の構成としては、①プログラミングもあまり経験が無い本当の初心者向け ②プログラミング経験はあるけど機械学習やディープラーニングをこれから学びたい人向け ③機械学習・AIの基礎知識はあり実践的なスキルを学びたい人向け ④その他AIの読み物や特に専門分野などの番外編 といった4部構成です。 単純に本を羅列するだけではなく、実際に本を読んだ人の感想や口コミも合わせて掲載
「天ぷらのイカを食べたかったのに魚だった」という悲劇を生む沖縄の「天ぷらイカ・魚問題」。今ならディープラーニングで解決できるのではないだろうか。 2021年は2月12日が旧暦のお正月、旧正月にあたります。また旧暦の1月16日はあの世のお正月と言われている十六日。このご時世だけに親戚一同が集まるようなことはなさそうですが、旧正月まわりの沖縄はわりと行事ごとが多い印象です。 そして、親戚一同が集まるような行事といえば「天ぷら」。沖縄の天ぷらは行事に供される行事食でもあるのです。 さて、天ぷらと言えば沖縄県民の悩みである「天ぷらイカ・魚問題」というものがあります。 天ぷらイカ・魚問題 沖縄の天ぷらは衣が厚く、似たような形状であるため「魚天ぷらを食べたかったのに、イカ天ぷらを取ってしまう」「イカ天ぷらが食べたかったのに、魚天ぷらを取ってしまう」という悲劇が起こること 我々DEEokinawaでも長
Cognexは、In-Sight工業向けスマートカメラに、ディープラーニングソフトウェアを内蔵した工業用スマートカメラ「In-Sight D900」を発表した。多様な業界の検査自動化に貢献するだけでなく、複雑な外観検査を迅速、容易にし、コストを削減する。 Cognex（コグネックス）は2020年4月20日、ディープラーニングを搭載した工業用スマートカメラ「In-Sight D900」を発表した。 In-Sight D900は、In-Sight工業向けスマートカメラに、同社のViDiディープラーニングソフトウェアを内蔵している。そのため、光学文字認識（OCR）やアセンブリ検査、欠陥検出といったさまざまなインライン用途において、複雑な外観検査を迅速、容易にし、コストを削減する。 堅牢性、一貫性を有するビジョンシステムに、人間の検査員の学習能力を加えたIn-Sight D900を用いることで、幅
やまかず on Twitter: "ディープラーニングを利用したWiFi信号による高密度の全身トレースで、画像ベースのアプローチに匹敵。複数人推定でき、低コストで、プライバシーを保護するセンシングアルゴリズム https://t.co/w5zjI8Rob8 https://t.co/OCKwV3yCF4"
ディープラーニングを利用したWiFi信号による高密度の全身トレースで、画像ベースのアプローチに匹敵。複数人推定でき、低コストで、プライバシーを保護するセンシングアルゴリズム https://t.co/w5zjI8Rob8 https://t.co/OCKwV3yCF4
ディープラーニングのパラメータを自動調整するライブラリ「Optuna v2.0」、パラメータの重要度を定量評価─PFN | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 新製品・サービス ＞ ディープラーニングのパラメータを自動調整するライブラリ「Optuna v2.0」、パラメータの重要度を定量評価─PFN AI AI記事一覧へ [新製品・サービス] ディープラーニングのパラメータを自動調整するライブラリ「Optuna v2.0」、パラメータの重要度を定量評価─PFN 2020年7月29日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト Preferred Networks（PFN）は2020年7月29日、ディープラーニング（深層学習）のパラメータを自動で調整するライブラリ「Optuna（オプチュナ）」の新バージョン「Optuna v2.0」を公開した。新版では、ハイパーパラメータの重要度を定量的に評価できるようにした。 Optunaは、ディープラーニングの各種のパラメータを自動で調
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Docker を使ってディープラーニング・フレームワークをインストールする - Qiita
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Docker を使ってディープラーニング・フレームワークをインストールする はじめに ウェブサービスのシステムなど一部の分野では Docker コンテナはかなり普及しているようです。そのようなところでは、Kubernetes などのコンテナ・オーケストレーション・システムと組み合わせて、システムのデプロイメントと運用を効率的に行うことが Docker コンテナ利用の主目的だと思います。 別の、 Docker コンテナ利用目的として、ソフトウェアのインストールを簡単に行うという側面もあります。たとえば、TensorFlow や PyTorch など、ディープラーニング・フレームワークは非常に多くのライブラリの土台の上に成り立っていて、インストールの際には、まず、それらのライブラリ群をインストールする必要があります。各ライブラリもディープラ
こんにちは、えびかずきです。 今回はGoogle Cloud Platform(GCP)でGPUを使う手順を順番に解説していきます！ こんな人におすすめ�： ・ディープラーニング用にがっつりマシンパワーが欲しい。 ・クラウドでGPUが使えることは知っているけど、複雑でよくわからない。 結論として、1時間あたり50円くらいでGCPのAIプラットフォームからGPUを使えます。 初期クレジットとして約3万円分の無料枠が貰えるので、お得です。 では順を追って手順を説明していきましょう！
やねうら王は通常のCPU探索以外にディープラーニングを使った思考ルーチンも利用できる。それが「ふかうら王」だ。名前の「ふか」はたぶん「ディープ」から来ているのだろう。 ディープラーニングはCPUでやらせると時間がかかるので、GPUを使うのが普通である。下記の記事では、ROG-STRIX-RTX3090-O24G-GAMINGというGPUカードを使っていて、このカードだけでも価格は２０万円を超える。合計約140万円とのこと。恐ろしい世界である。 “最強PC”を組めるヤツに会いに行く そして生まれた怪物のスペックは：プロ棋士向け最強将棋AIマシンを組む！（1/3 ページ） – ITmedia NEWS広瀬八段、将棋AIマシンで研究スタート 早速優勝も ソフト設定から広瀬流の研究方法まで：プロ棋士向け最強将棋AIマシンを組む！（1/3 ページ） – ITmedia NEWS 将棋専用機に140万
GDEP Advanceセミナー2019「ディープラーニングの今とこれから」 2019年10月23日にGDEPアドバンス社は、秋葉原UDXカンファレンスで無料セミナー「ディープラーニングの今とこれから」を開催。このセミナーでは、ディープラーニングにはもはや欠かせないNVIDIAのGPUに関する最新情報、そして実際にNVIDIA製品を活用した数多くのAIシステムの事例が紹介された。 ディープラーニングのブレークスルーによって、これまでできなかったことができるようになったものの、理論だけではビジネスには活かせない。実際に自社でAIシステム開発をしようとすると、必要な計算リソースや必要なデータ量、そして稼働後の維持管理など、開発・運用面でのさまざまな疑問が広がるからだ。このセミナーでは、ふだんはあまり見ることができない事例が多数紹介されたため、アルゴリズムやデータの工夫、コストの削減のヒントなど
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 東京大学松尾研究室が展開している無料のディープラーニング講座「DL4US（Deep Learning for All of Us）」は、2018年2月の第1期と2018年7月の第2期の2回開催され、両方合わせて3800名以上の応募があったとのこと。しかし抽選と受講テストがあり、各回の受講人数は100～300人程度と見られ、実際に受講するのは簡単ではなかった。 2019年5月14日、そのDL4USのコンテンツを無償公開された（※実際には、2019年2月23日に一時的に公開されたが、その後、非公開となり、内
台風の勢力推測76.8%に向上 琉球大学がAI開発 衛星画像4000枚をディープラーニング | 沖縄タイムス＋プラス
赤色部分がＡＩが判断する上で最も重視した領域。原画像はＡＩが台風の目からずれていたが、魚眼加工した画像では目に合っていた（琉球大学提供）
ディープラーニング向けGPUクラウド「GPU EATER」運営のPegara、シードラウンドでMIRAISEやA.L.I.らから104万米ドルを調達 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
左から：Pegara CEO 市原俊亮氏、CTO 中塚晶仁氏 Image credit: Pegara ディープラーニング向け GPU クラウド「GPU EATER」を開発・運営する Pegara は12日、シードラウンドで VC ファンドの MIRAISE、 A.L.I. Technologies（以下、A.L.I. と略す）、メルカリ創業初期メンバーの一人である胡華氏から104万米ドルを調達したことを明らかにした。Pegara は今年2月にも、MIRAISE から資金調達を行なっており、今回はそのラウンドへのフォローオンと見られる。Pegara の累積調達額は153万米ドル。 ディープラーニングプロダクトのデベロッパにとっては、高性能な GPU を搭載した AWS や Azure などの既存クラウドサービスを多用した場合、コストが非常に高くなる懸念があるが、GPU EATER ではエン
Jetson Nanoとディープラーニングを使って身体を楽器にする「Skeleton Sequencer」を作ってみた - 趣味TECHオンライン | 趣味のモノづくりを応援するオンラインメディア
Jetson Nanoとディープラーニングを使って身体を楽器にする「Skeleton Sequencer」を作ってみました。 <投稿者: からあげ @karaage0703> 愛知県のモノづくり系企業で働く闇のエンジニア。変なデジカメ作ったりブログ書いたり。好きな食べ物は、からあげ。 twitter.com karaage.hatenadiary.jp 身体が楽器になる！？「Skeleton Sequencer」を作ってみた 「Skeleton Sequencer」という身体を楽器にするシステムを作ってみました。どんな楽器かは、以下動画をご覧下さい（下手な英語のナレーションはご容赦下さい…）。 www.youtube.com Jetson Nanoのカメラとディープラーニングを使って体の骨格を検出し、その身体の形に応じたメロディーを奏でることができます。シーケンス部分は、YAMAHAさんの
画像は講座紹介ページより 【学生限定】深層強化学習講座の募集開始！11/10より毎週水曜日に全6回で開催します。強化学習の基礎から、sim2real、模倣学習、Control as Inference、世界モデルなどをカバーします。深層学習の基礎を習得済みの学生さんはぜひご応募を！（10/25（月） 10:00〆切）（1/2）https://t.co/oNMfDwpEw8 — 東京大学 松尾研究室 (@Matsuo_Lab) October 13, 2021 東京大学 松尾研究室は、ディープラーニング（深層学習）を用いた強化学習に特化した全6回のオンライン講座「深層強化学習 オータムセミナー2021」の受講生を募集開始した。対象は学生（大学院、大学、高専、専門学校、高校、中学など）。募集締め切りは10月25日（月）の10時00分まで。受講料は無料。 離散制御や連続値制御、モデルベース学習な
歴史をたどってディープラーニングを学ぶ第六回 M対Nのコンボリューションでカラー画像を扱う - Sansan Tech Blog
こんにちは、ニューラルネット老人こと糟谷勇児です。 今回は色について考えていきます。 色を扱うのは難しい 画像認識といえば色の活用が重要そうですが、実際は一筋縄ではいきません。 私が新入社員だったころのことです。 中国人の先輩が画像検索エンジンを作っていました。その際、色は使用せず、輝度の変化のみを使用していました。 私は「色は使わないんですか」と尋ねたところ、「Color is artificial」という答えが返ってきました。 なるほど、色の見え方は人間とそれ以外の動物では全然違うといわれています。 もちろん人間同士でも、人種や性別、色覚特性などによって色の見え方はかなり変わってきます。 色というものは人間の感性に大きく依存するもので、独立した物理現象としてみるのは難しいのかもしれません。 前職の別の案件で、顔検出を行う際に肌色領域に絞ることで高速化できないのかという検討が行われたこと
AIベンチャーのユーザーローカルは12月23日、ディープラーニングの技術を活用し、人の顔写真から被写体の感情と性別を判定する「ユーザーローカル 表情推定AI」を発表した。同日から公式サイトで一般公開する他、法人・外部サービス向けに組み込み可能なWeb APIも提供する。利用料は無料。 判定できる感情は「喜び」「怒り」「悲しみ」「驚き」「無表情」の5種類。デジタル広告を見た人の反応を分析したり、ゲームプレイヤーの感情の変化を把握したり、街中で困っている人を検知したり――といった用途を見込む。 施設の来訪者の満足度調査や、接客業に従事するスタッフの表情トレーニングにも活用できるとしている。 ITmedia NEWS編集部が、笑顔の女性とイライラしている男性の写真素材を読み込ませた結果、いずれも「女性 喜び」「男性 怒り」と正確に判定した。 関連記事 宿泊客の入退室、チェックアウトを顔認証で 道
一般社団法人の日本ディープラーニング協会（JDLA、東京・港）は1日、ChatGPT（チャットGPT）をはじめとする生成AI（人工知能）の利用ガイドラインを発表した。セキュリティーや著作権といった押さえるべきポイントを盛り込み、生成AIの導入を検討する企業や団体がルールを定める際の参考にしてもらう。ガイドラインはチャットGPTの急速な普及を受けて策定した。「第1版」とし、生成AIのバージョンア
NECは2019年8月19日、学習データ量が従来の半分程度でも高い識別精度を維持できるディープラーニング技術を開発したと発表した。ディープラーニングを適用するシステムの開発期間を短縮できるとしている。 中間層の特徴量を意図的に変える ディープラーニングは、入力層、中間層（隠れ層）、出力層という、大きく分けて3層構造を採る。そのうち中間層では、人工ニューロン（シグモイドニューロン）と呼ばれる脳の仕組みを模したモデルを複数組み合わせてニューラルネットワークを構成する。 NECが開発した技術は、この中間層で得られる特徴量を意図的に変化させることで、識別に失敗しやすい「苦手な学習データ」を集中的に人工生成して識別精度を高める。NECは、同社が開発した技術を「MNIST」と呼ぶ手書き数字認識に適用したところ、学習データ量が半分でも従来の技術と認識精度が変わらないことを確認したとしている。
ディープラーニングって聞いたことがあるけど、しっかり理解している人は少ないのではないでしょうか？ AIとか、機械学習とかいろんな単語が乱立していますし、分かりづらいですよね。実際にどんなことに活用できて、効果あるのかとか知らないですよね。 本記事では、ディープラーニング自体の説明から、仕組み、活用事例まで網羅的に解説しています。 ディープラーニングの事を初心者の方でもわかりやすく、解説しているので、最後まで読んでもらうと基本的な知識はつくはずです。 ぜひ最後までご覧ください。 ディープラーニングとは? 簡単にいうと… ディープラーニングとは人間が手を加えなくてもコンピュータが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する技術のことです。 以下の画像からディープラーニングの位置付けを理解できると思います。 人工知能＞機械学習＞ディープラーニングであり、ディープラーニングは機械学習の一技術
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[2019] 個人用ディープラーニングにおすすめのGPU！コスパのよいRTX2070。
ディープラーニングの力で誰でもゆかりさんの声になれるソフトを作ってみた
ディープラーニングの演算量を80％削減 NEDOとOKIが軽量化技術を開発
ディープラーニングを活用した粗大ごみ画像認識サービス、横浜市がチャットbotに導入
無料で受講できる「ディープラーニング講座」を開講 日本ディープラーニング協会
エコー画像から乳がん判別 東北大、ディープラーニング活用の新システム 医師の勘と経験に頼らず診断
東芝デジタルソリューションズ、ディープラーニングで手書き文字認識精度を向上させた「AI OCR文字認識サービスV2.0」提供開始
日本ディープラーニング協会、Python入門など学習コンテンツ無料公開
機械学習に使われる数学 — ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
ディープラーニングのモデル軽量化ライブラリDistiller - Qiita
クープマン作用素理論×ディープラーニング×非線形制御
ニューラルネットワークの仕組み | Chapter 1, 深層学習（ディープラーニング）
機械学習・ディープラーニングのおすすめ本11冊+α！(初心者〜中級者向け)
GeForce RTX 2080 Tiを4枚使ったディープラーニング向けワークステーション、価格は200万円ツクモでデモ中
ディープラーニングで天ぷら問題を解決したい - 沖縄B級ポータル - DEEokinawa（でぃーおきなわ）
ディープラーニング機能搭載の工業用スマートカメラ、外観検査を容易に
クラウドGPUをディープラーニング向けに安く使う方法【GCP/AIプラットフォーム】
M1 Macbook Air でふかうら王（やねうら王ディープラーニング版）を動かしてみた | ず’s 将棋
あらゆるシーンで活躍するAIを支える「NVIDIA×ディープラーニング」 | IoT NEWS
人気の東大松尾研「DL4US」ディープラーニング講座のコンテンツが無償公開
「コンピュータ技術最新トレンド」レポ―半導体プロセスの行き詰まりやディープラーニングなどを昨今のテクノロジー事情語る【CEDEC 2019】 | GameBusiness.jp
Amazon.co.jp: 物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門 PyTorch/TensorFlow2による発展的・実装ディープラーニング: チーム・カルポ: 本
松尾豊氏が企画、ディープラーニングを用いた強化学習を学べる無料講座 東大生以外も受けられる | Ledge.ai
人の顔写真を分析、感情を判定 ディープラーニング活用の無料サービス登場 「喜び」「怒り」など5種に対応
ディープラーニング協会、生成AI利用のガイドライン発表 - 日本経済新聞
「半分の学習データ量」で高い識別精度を維持するディープラーニング技術を開発 NEC
ディープラーニングとは【初心者必読】｜基礎知識からAIとの違い、導入プロセスまで細かく解説 | AI専門ニュースメディア AINOW