Using AI in Software Design: How ChatGPT Can Help With Creating a Solution Architecture
ひたすら楽してディープラーニング
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「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング＝最小二乗法」という解釈は異なるのではという指摘が相次いだ。19日には「ディープラーニング」「最小二乗法」といったワードがTwitterでトレンド入りし、波紋が広がっていた。 日経の記事では、慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説。「近年、驚異的な発展を見せているAIのディープラーニング（深層学習）は、原理的には単純な最小二乗法（誤差を最小にする近似計算の一手法）にすぎない」と言及し、「ディープラーニングは『最小二乗法』」と題する図版が掲載された。 最小二乗法は、測定で得られたデータの組を、1次関数など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、モデル関数の値と測定値の差
「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ？ 2018（前編） (1/3) - ITmedia NEWS
「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ？ 2018（前編）（1/3 ページ） 2017年夏に発売された「Splatoon 2」（Nintendo Switch向け）は、いわずと知れた人気シューティング対戦ゲームです。ゲームに勝つためには、インクを用いて敵チームのプレイヤーを倒したりステージの床を塗ったり、さまざまな要素を考慮する必要があります。発売後も、定期的にステージやブキの追加、新ルールの登場、ゲームバランスの微調整などがあり、とるべき戦略は日々変化し、今なおユーザーの熱狂が続いています。一方、熱中しすぎたユーザーの間では、負けが続くと「コントローラー投げた」「編成事故」「デボン改修はよ」（※）などと嘆く声も出ています。 （※）「編成事故」は、味方チーム4人のブキの組み合わせが悪いこと。「デボン改修はよ」は、「デボン海洋博物館」というステージの構成変更を望む声の
TOP > Article Theme > AI（人工知能）ニュース > 東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も 東京大学 松尾研究室は1月29日から、無料でディープラーニング（深層学習）や自然言語処理について学べる、短期間のオンライン講座の受講者を募集している。対象は学生（大学院、大学、高専、専門学校生、高校、中学など）。募集は2月8日（月）の10時00分まで。選考結果は2月15日（月）までに受講決定者にメールで連絡する。 今回、募集しているオンライン講座は「スプリングセミナー2021：深層強化学習」「プリングセミナー2021：深層生成モデル」「プリングセミナー2021：Deep Learning for NLP講座」の3つ。なお、人工知能（AI）研究の第一人者で、東京大学 松尾研究室を率いる松尾豊氏は企画・監修だけではなく、
機械学習・ディープラーニング・強化学習・ベイズを学べる無料講座 - HELLO CYBERNETICS
はじめに ここでは、機械学習、ディープラーニング、強化学習、ベイズを無料で学ぶことのできるオンラインリソースを項目ごとにまとめておきます。 機械学習 ITについて学べるオンライン講座「Udacity」は、基本的に有料で講座を受けるのですが、中には非常に中身の詰まったコンテンツで、かつ無料の講座も存在します。 以下の講座では、機械学習の各技術に関して広くカバーしており、決定木からサポートベクターマシン、ニューラルネットワークやベイズ、強化学習まで学ぶことができます。 かなりのボリュームなので興味のあるところを学んでいく感じでも良いと思います。 www.udacity.com s0sem0y.hatenablog.com s0sem0y.hatenablog.com ディープラーニング 同じくUdacityからディープラーニングに関する講座です。 多層パーセプトロンから畳み込みニューラルネット
「AI」や「機械学習」といった言葉を耳にすることが増えていますが、その仕組みを理解するのは難しいと感じる人もいるはず。ジョージア工科大学のAIに関する研究チームであるPolo Clubが、機械学習の代表的なモデルである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を視覚的に理解できるウェブアプリ「CNN Explainer」を公開しています。 CNN Explainer https://poloclub.github.io/cnn-explainer/ 実際にCNN Explainerを操作しているムービーは以下。 Demo Video "CNN Explainer: Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization" - YouTube CNNは機械学習における分類器のひとつで、ニューラルネットワークを用
そろそろニューラルネットやディープラーニングを「人間の脳を模倣してる」というのをやめませんか？ - 病みつきエンジニアブログ
最近(？)ニューラルネット(Neural Network)やらディープラーニング(Deep Learning; 深層学習)やらが流行ってきて、人工知能やらシンギュラリティやら言われるようになって、その中でよく言われるのが「ディープラーニングは人間の脳を模倣してる」とか「特徴量を選ばずに学習できる」とか、そんなことが言われるわけです。 けど、そういったキーワードが一人歩きして、「人工知能は危険だ」論とか、人工知能に対する過剰な期待論がはびこってしまっている気がする。そこで言いたいのが「ディープラーニングは人間の脳を模倣している」と言ってしまうのをやめましょう、という話。 ニューラルネットワークが「人間の脳を模倣」してる話 まず最初に、「ニューラルネットワークが人間の脳を模倣してる」論が、あながち間違ってないよ、ということを話しておきたい。あながち間違ってないんだけど、それでもやめたほうが良い
本稿は、2020年7月27日に公開した記事を、2022年7月5日の最新情報に合わせて改訂したものです。各項目の内容をアップデートし、無料ではなくなった『Deep Learning with PyTorch』をカットした代わりにベストセラーである『An Introduction to Statistical Learning』を追記しました。
これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2016年のディープラーニング論文100選[リンク] ディープラーニングにとっての2017年 2017年のディープラーニング技術は主に画像系技術で革新的な進歩がありました。それをけん引したのは敵対
連休中に「ディープラーニングの数学」と「身近な数学」と「Google Colaboratory（Python）」でじっくり数学を復習しました - karaage. [からあげ]
「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」「身近な数学」を読む GW（ゴールデンウィーク）中は日経BPさんから献本いただいた「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」（以降ディープラーニングの数学）と、ほけきよ（id:imslotter）さんから献本いただいた「身近な数学」と数学と名のつく本2冊をじっくり読みました。 全然違う繋がりで献本いただいた両本ですが、奇しくも同じ「数学」というキーワードがタイトルにあるということで、大胆にもまとめて書評を書いてみたいと思います（笑） また、両者とも付録として、内容の理解を深めるためのPythonコードがGitHubで公開されているのですが「Google Colaboratory」（以降Google Colab）を使うことで、Python環境を構築することなく、手軽にコードを実行できることが分かったので、その活用方法も合わせて紹介しようと
![連休中に「ディープラーニングの数学」と「身近な数学」と「Google Colaboratory（Python）」でじっくり数学を復習しました - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1eb74cedf2a908dd2b9ebff4e9cfec4ee41fc670/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190416%2F20190416010937.jpg)
ディープラーニングを小学生でも使えるようにしてみる
ディープラーニングを小学生でも使えるようにしてみる Trial to make easy to use deep learned neural network 2015.06.30 Updated by Ryo Shimizu on June 30, 2015, 06:59 am JST この一ヶ月で、ディープラーニングが急激に使いやすくなってきています。 Google傘下のディープラーニング研究グループDeep Mindでインターンをしているスタンフォード大学の学生はこんな台詞をツイートしています。 「ディープラーニングに関して、新しくクールな論文が発表される速度は、それを読める速度より速い」 それこそ毎日のようにディープラーニングに関する何らかの新しい話題が出てきます。 それくらい、ディープラーニングは盛り上がっているのです。 「人工知能は人間を超えるか」を記した東京大学の松尾豊先生に
これはFujitsu Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 掲載内容は個人の意見・見解であり、富士通グループを代表するものではありません。なお、内容の正確性には注意を払っていますが無保証です。 はじめに この記事では先月今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2016年開催またはジャーナル掲載が2016年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2015年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2017年のディープラーニング論文100選 DeepLearning研究 2016年のまとめ 2016年の深層学習を用いた画像認識モデル foobarNet: ディープラーニング関連の○○Netまとめ NIPS2016実装集 ディープラーニングにとっての2016年 20
Intelが激安1万円以下のUSB型ディープラーニング用端末「Movidius Neural Compute Stick」を発売
IntelがUSB接続タイプのスティック型ディープニューラルネットワーク処理用アクセラレータ「Movidius Neural Compute Stick」を発表しました。画像処理やAI技術をクラウドではなくローカル環境で手軽に開発できることが期待されています。 Movidius | Intel Newsroom https://newsroom.intel.com/press-kits/movidius/ Intel Democratizes Deep Learning Application Development with Launch of Movidius Neural Compute Stick | Intel Newsroom https://newsroom.intel.com/news/intel-democratizes-deep-learning-application
グーグルのAI研究者による「ディープラーニング」無料教育コースがスタート （ニュースイッチ） - Yahoo!ニュース
ディープラーニング（深層学習）が無料で学べます！ 米グーグルは、脚光を浴びる深層学習をテーマにした3カ月間の無料オンラインコースを始めた。教育サービスをインターネット経由で提供する大規模公開オンライン講座（MOOC＝ムーク）の一つで、グーグルやフェイスブックといったテクノロジー企業と協力して講座を提供し、ネット上の「シリコンバレーの大学」とも言われる米ユダシティー（Udacity）上で提供される。世界中どこからでも英語で受講できる。 すでにグーグルは、深層学習ソフトの「テンソルフロー（TensorFlow）」を2015年11月にオープンソース化し、無償提供に踏み切っている。こうした一連の活動で、深層学習の知識や考え方を広く行き渡らせるのが目的という。 このコースは初心者向けではなく、エンジニアやデータサイエンティストなどの中上級者向け。インストラクターはグーグルの主席科学者で、「グーグ
Large Scale Jirou Classification - ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別
ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗のラーメン画像識別を例に、学習および利用時のインタフェース(Slack、Twitter)に関するノウハウや失敗事例を共有します。 また、ディープラーニングを色々と試した際のノウハウをツール(mxnet-finetuner)としてまとめましたRead less
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ディープラーニングを用いて「写真の見た目の特徴」を別の写真に転送してしまう「Deep Photo Style Transfer」
ディープラーニングを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイル(見た目の特徴)を付与することで、新しい画像を生成することができる「Deep Photo Style Transfer」が、ソフトウェア開発プロジェクトの共有プラットフォームであるGitHub上で公開されています。 GitHub - luanfujun/deep-photo-styletransfer: Code and data for paper "Deep Photo Style Transfer" https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer これまでも、ディープラーニングなどを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイルを転送する、という試みが存在したそうです。しかし、ベース・スタイルの両方に写真を使っても、出力した画像が写真っぽくない「絵のようなゆがみ」をも
ディープラーニングの仕組みと応用
脳の神経回路の構造を模倣 ディープラーニングは、大量のデータを学習するために、人間の脳の神経回路の構造を模倣（モデル化）した情報処理の仕組みであるニューラルネットワークを用いる。図3のニューラルネットワークは、「入力層」「隠れ層」「出力層」という3層で構成している。また、学習データは入力データとなる手書き文字の画素データと、正解データがセットになっている。 このニューラルネットワークのモデルを学習させるには、まず手書き文字画素データをピクセル単位に分割した上で、各ピクセル値を入力層に入力する。図3のモデルでは縦横28ドットで分割していることから、784個が入力層に並ぶ。 入力データを受け取った入力層は、受け取った値に「重み付け」をした上で、後段にある隠れ層のニューロン（神経細胞。CPUのような役割を担う）に伝達する。 同様に隠れ層の各ニューロンは、入力層から受け取った値をすべて加算し、その
ディープラーニングで福沢諭吉を勉強させたら、こうなった。
なんというか、この結果を見たときは衝撃だった。 時は東京都知事選の結果が世を沸かせ、小池百合子氏が圧勝しメディアで話題になっていた時、ディープラーニングで文章を生成するという人工知能システムのテストのために試行錯誤をしていた、私のコンピュータ端末にこれが現れた。 若者もあり、あるいは才智｜逞《たくま》しゅうして役人となり商人となりて天下を動かす者もあり、あるいは智恵分別なくして生涯、飴《あめ》やおこし［＃「おこし」に傍点］四文の銭も、己《おの》が職分の何ものたるを知らず、子をばよく生めどもその子を教うるの道を知らず、いわゆる恥も法も知らざる馬鹿者にて、その子孫繁盛すれば一国の益はなさずして、かえって害をなす者なきにあらず。かかる馬鹿者を取り扱うにはとても道理をもってすべからず、不本意ながら力をもって威《おど》し、一時の大害を鎮《しず》むるよりほかに方便あることなし。 これすなわち世に暴政府
目次 （背景）自分の声を結月ゆかりにしたい。前回はあまりクオリティが良くなかったので、手法を変えて質を上げたい。 （手法）声質変換を、低音質変換と高音質化の二段階に分けてそれぞれ学習させた。画像分野で有名なモデルを使った。 （結果）性能が飛躍的に向上し、かなり聞き取れるものになった。 （考察）精度はまだ改善の余地があり、多対多声質変換にすることで精度が向上すると考えられる。今回の結果を論文化したい。 デモ動画 背景多くの人が可愛い女の子になりたいと思っている。 ＣＧ技術やモーションキャプチャ技術の向上により、姿は女の子に仮想化できるようになってきた。 しかし、声に関してはまだまだ課題が多い。 声質変換は「遅延」「音質」「複数話者」などの難しい課題がある。 今回は、自分の声を結月ゆかりにするための、低遅延で実現可能な高音質声質変換を目指した。 手法大きく分けて３つの工夫をした。 画像ディープ
ドワンゴがディープラーニングを用いたアニメの中割り実験の結果を公開しました。原画を直接中割りするまでには至らなかったものの、動画の枚数を増やすことには部分的に成功。スローモーション演出などへの利用に可能性があるとしています。 YouTubeで公開された動画 同手法は、早稲田大学の研究チームが2016年に提案したラフスケッチの自動線画化手法（関連記事）を出発点とし、中割りができるよう変更を加えたもの。アニメ「アイドル事変」の製作委員会やMAGES.協力の下、実際の動画とセルのデータを使用し、実験により自動生成された映像はYouTubeに投稿、実験結果をまとめた論文はコーネル大学図書館が運営する「arXiv（アーカイヴ）」上で公開されています。 実験に用いられたカット（画像はarXivより） 「中割り」とは原画と原画の間を補完する動きを描いた絵のこと。「動画」は「中割り＋原画をトレースした絵」
ディープラーニングの仕組みを理解するための一番のポイントは「損失関数」と「勾配降下法」の考え方です。本講演では、線形回帰モデルを題材に、この2つの考え方についてPythonのコーディングも含めた形で説明します。講演者の著作「最短コースでわかるディープラーニングの数学」からエッセンスをお届けします。
皆さんネコがお好きですが、ネコのフンが好きな人はいませんよね。 そこで、NVIDIAのエンジニアであるロバート・ボンド (Robert Bond) は、ディープラーニングとNVIDIAのJetson TX1開発プラットフォームを利用し、ネコを認識すると家のスプリンクラー・システムのスイッチが入る仕組みで、敷地内のネコを優しく追い払っています。 システム・ソフトウェア・エンジニアとしてNVIDIAに8年以上勤め、65歳になるボンドは言います。「ガーデニング好きの妻が、庭をきれいに清潔にしておきたいんだ」 ボンドは、ネコに罠を仕掛けるというアイデアをすぐに却下しました。それでは隣人として友好的とはいえません。そこで、より技術的な解決策を利用しようと決めました。 ボンドは、ディープラーニングやJetsonの素人ではありません。昨年、台所の床を時折小走りするアリに、無害の5ミリワットのレーザ・ビー
ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT：AIモデルやアルゴリズム作成の民主化に貢献 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが開発した確率的プログラミングツール「Gen」を使えば、初心者でも簡単にAIに触れることができ、専門家は高度なAIプログラミングが可能になる。ディープラーニングよりも適用範囲の広いことが特徴だ。 【訂正：2019年7月4日10時50分 記事タイトルの一部に誤解を招く表現があり訂正しました。 訂正前：ディープラーニングを超える汎用AIツール→訂正後：ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール】 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、2019年6月下旬に米アリゾナ州フェニックス市で開催されたカンファレンス「Programming Language Design and Implementation」で、新し
ディープラーニングで翻訳プログラムを0から作った人がその仕組みを複雑な数式ではなく図で解説するとこうなる - GIGAZINE
テクノロジーが発達することで、専門家でなくてもニューラルネットワークを使って翻訳プログラムを作ることが可能になりました。とは言っても、全く知識がない人にその仕組みを理解するのは難しいもの。そこでライターのSamuel Lynn-Evansさんが自分で情報を調べつつ0から翻訳プログラムを作成し、その時に理解した仕組みを数式を使わずに説明しています。 Found in translation: Building a language translator from scratch with deep learning https://blog.floydhub.com/language-translator/ 言語は非常に複雑で、これまで機械翻訳を行うには何人もの専門家が必要でした。しかし、人工知能(AI)の発達により、もはや専門家でなくても機械翻訳を行うことが可能になりました。これまで専門家
ディープラーニングが活かすIoT
Interop2015 セミナーでの講演資料 デモリンク：https://www.youtube.com/watch?v=a3AWpeOjkzw RNN, VAE, 深層強化学習, PFNの取り組みについて
今や毎日のように人工知能に関するニュースが飛び込んできますが、その中でも特に注目を集めているのが“ディープラーニング”です。 研究開発を進める企業として最も有名な例はGoogleでしょうか。最近もGoogleがディープラーニングによる画像認識を体験できるWebインタフェースを公開し、話題を集めました。（参照リンク） では、ディープラーニングとは一体何なのでしょうか。本稿ではこのディープラーニングについて、そのイメージをつかむことに重点を置いて説明していきたいと思います。 人間の神経構造を模したニューラルネットワークの発展版 ディープラーニングの考えのもととなっているニューラルネットワークは、人間の脳神経回路を真似することによってデータを分類しようというアイデアに基づくアルゴリズムです。 人間の脳はニューロン（神経細胞）のネットワークで構成されていて、あるニューロンはほかのニューロンとつなが
紅枝しとみ🌟 @Nicole_Menteuse 【補足】 ちらほら指摘がありますが、こちら大学で有名なカリフォルニア州スタンフォード(Stanford)ではなく、東海岸コネチカット州の方のスタンフォード(Stamford)です。 アメリカには合計13か所ものスタンフォードがあります。 2021-08-17 21:35:58 Hiroki Akiyama @akiroom Stanford Universityにこんな高い建物あったっけ？と思って調べたら、西海岸のスタンフォード大学じゃなくて東海岸のStamford Stationという駅だった（nでもmでもスタンフォードではある） twitter.com/nicole_menteus… 2021-08-17 21:03:42
2015.07.08 スキル 大企業からスタートアップまで。BtoBサービスからエンターテインメントまで。日々取材をしていて、いまや人工知能という言葉を聞かない日はない。過去2度のブームと冬の時代を繰り返してきた人工知能研究に、3度目の春が訪れている。 その主役は「ディープラーニング」と呼ばれる新しい機械学習の手法だ。 2012年に行われた画像認識技術を競う世界的なコンペティション「ILSVRC」で、トロント大学の研究チームがこの技術を用いて、それまでの常識を覆す圧勝を記録。同じ年に発表された有名な「Googleのネコ認識」と呼ばれる研究も、ディープラーニングを用いたものだった。 東京大学大学院工学系研究科・准教授の松尾豊氏も、まだ「ディープラーニング」という名前がなかったころからこの技術に注目し、研究を続けてきていた。松尾氏は著書『人工知能は人間を超えるか』の中で、ディープラーニングを「
今日は、今話題のAI(人工知能)技術「ディープラーニング」を使い、誰でも簡単にモバイルアプリの画面自動テストスクリプトが作成できるWebサービスのお話です。 ※2017年7月24日よりオープンβ版を提供開始しました！ AppiumやSeleniumのような画面を自動操作するテストツールはとても便利ですが、一方で、こうしたツールを利用していないプロジェクトもたくさんあります。何がツールの導入を妨げているのでしょう? 筆者は、次の2つがとりわけ大きな問題だと考えています。 システムの内部情報をある程度理解しないと、テストスクリプトを書くこと・読むこと・編集することが難しく、それなりのスキルが必要。 テストスクリプトの作成に時間がかかりすぎる。特に、読みやすく変更に強いスクリプトを作成しようとすると、かなりの手間がかかる。 これらの問題を、ディープラーニングによる画像認識を使って解決しようとして
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、 人工知能研究用に無償提供を開始 | 株式会社ドワンゴ
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、人工知能研究用に無償提供を開始2015.09.17 株式会社ドワンゴ 株式会社ドワンゴ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：荒木隆司）は、ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築し、一部の研究機関を対象に人工知能研究用として無償貸出をすることとなりました。 Maxwell世代のCUDAコア搭載したGPUサーバを採用このたびドワンゴで開設したGPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」は、現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成される予定です。 サーバーファームの名称の「紅莉栖（くりす）」は、グループ企業の株式会社MAGES.が手がけるゲーム作品「STEINS;GATE」のヒロインである牧瀬紅莉栖（まきせくりす）と、ニコニコ生放送の大型企画
ディープラーニング技術などを手掛ける企業や研究者が中心となり、同技術の推進団体「日本ディープラーニング協会（JDLA：Japan Deep Learning Association）」が発足した。理事長は東京大学大学院工学系研究科 特任准教授の松尾豊氏。ディープラーニング技術の人材不足解消や産業界での活用促進などを目指す。
ラズパイでディープラーニングと筋電位センサを用いた筋電義手（プロトタイプ）作りました - もう疲れたので電子工作します
最近、以前から興味のあった筋電位センサを触っています。 また、ディープラーニングの勉強も始めたのですが、 ディープラーニングの仕組みを理解する中で「ディープラーニングって筋電位センサに応用できるんじゃ？」と閃きました。 そこで色々試してみたところ、簡単な動作推定を行うことに成功したので、まとめてみます。 タイトルにある通り、ラズパイを使ってます。 実際の動作 筋電位センサ（自作） 筋電位センサ（市販：MyoWare） 回路 ディープラーニング入門 ディープラーニング（データ解析） ディープラーニング（データ取得） ディープラーニング（学習） ディープラーニング（推定） システムまとめ 感想 実際の動作 実際に動いているときの動画です。 手を握った時、反った時、屈曲した時の３パターン（厳密には無動作時を併せて４パターン）における筋電位パターンをディープラーニングを用いて分類し、分類結果に応じ
Raspberry Pi上でTensorFlowで簡単にディープラーニングを試せるツール「tensorflow-pi」でロボホンの幻の顔認識機能に挑戦してみた - karaage. [からあげ]
Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニング開発環境 以下の記事でRaspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境の構築方法を紹介しました。 記事の最後の方に、自前データの学習から、学習したニューラルネットワークで判別まで実施できる自前のパッケージ「tensorflow-pi」を紹介させていただきました。 ただ、READMEだけ見ても、意味不明な英語で良くわからないと思いますので、今回は実例を交えながらこのソフトの使い方を紹介しようと思います。 例題ですが、以前ネットで話題になった「ロボホン」の幻の顔認識機能があります。詳しくは以下参照下さい。 開発決定！というニュースは話題になったものの、その後続報がとんと聞かれません。そもそも技術的に不可能なんじゃという噂も聞こえてきたりしました。 奇しくもロボホンとRaspberry Pi
![Raspberry Pi上でTensorFlowで簡単にディープラーニングを試せるツール「tensorflow-pi」でロボホンの幻の顔認識機能に挑戦してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/10adf88ff1495f3fbce26be21cda9215a10d1a47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20170726%2F20170726015040.jpg)
実装ディープラーニング
はじパタLT資料です。ディープラーニングのライブラリの使い方が知りたい方は15ページからご覧ください。
ディープラーニングなどの成果を活用したAPI一覧 個人の整理用なので、分類や説明は大雑把です。 画像解析 IBM Watson AlchemyVision 機能・特徴 画像内で見つかった物体・人・文字を返す 試してみる IBM Watson Visual Insights（2016年6月末廃止予定） 機能・特徴 消費者の興味、活動、趣味、ライフイベント、製品に関連した洞察を抽出するためにオンラインの画像、ビデオを分析する 試してみる IBM Watson Visual Recognition 機能・特徴 画像中に映った代表的なものの関連する分類のスコアを返す 試してみる GOOGLE CLOUD VISION API 機能・特徴 画像からさまざまな情報を引き出す 画像を数千のカテゴリ(たとえば、「ヨット」「ライオン」「エッフェル塔」など)にすばやく分類する 画像に映る個々の物体や人物の顔を
ソニー開発のディープラーニングによる世界最高の音源分離技術を利用できる、音楽制作サービス、Soundmain｜DTMステーション
ソニー・ミュージックエンタテインメント（以下SME）によるSoundmain（サウンドメイン）というプロジェクトをご存知でしょうか？ ソニーが研究・開発する最新の音楽関連テクノロジーをいち早く機能として実装し、クリエイターが利用できるようにするプラットフォームとなっており、将来的にはブロックチェーン技術と権利処理のノウハウを組み合わせたサービスや、後述の音楽制作サービスにAIを用いた機能の実装が予定されるなど、これからも進化を続けていくユニークなプロジェクトとなっています。そして、その中にSoundmain Studioというサービスがあり、これはブラウザ上で使える音楽制作ツール、つまりインストールすることなく使えるDAWとなっています。 そのSoundmain Studioにおいて、現在の目玉となる機能が、ソニーが開発した世界最高峰という音源分離技術。簡単にいうと、これは2mixの音源を
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「ディープラーニングは最小二乗法」で物議 東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」
東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も | Ledge.ai
ディープラーニングの手法「CNN」の画像識別処理がアニメーションで理解できる「CNN Explainer」
無料で読める「機械学習／ディープラーニング」の有名書籍！ 厳選4冊
2017年のディープラーニング論文100選 - Qiita
2016年のディープラーニング論文100選 - Qiita
ディープラーニング－畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | POSTD
データ収集からディープラーニングまで全て行って競馬の予測をしてみた - Qiita
ディープラーニングの力で結月ゆかりの声になってみた
ドワンゴがディープラーニングを用いたアニメ中割り実験の論文を公開 スローモーション演出などへの活用に期待
Pythonで理解するディープラーニング入門
あるNVIDIA社員によるディープラーニングの活用――ネコに庭でフンをさせない方法 | NVIDIA
ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT
ディープラーニングとは何なのか？ そのイメージをつかんでみる
アメリカ・東海岸のスタンフォードにある駅の圧倒的な千葉感「千葉をディープラーニングさせたAIが出力した画像みたい」
「エンジニアは今すぐディープラーニングを学べ」松尾豊氏が見据える、日本がシリコンバレーを追い越す日 - エンジニアtype | 転職type
ディープラーニングで簡単に自動テストスクリプトが作れる「Magic Pod」 | 品質向上ブログ
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
日本ディープラーニング協会が発足、資格試験で技術者3万人育成
ソニーがディープラーニング用“コアライブラリ”をオープンソース化
(主に)ディープラーニングの成果を利用したAPI集(自分用) - Qiita