0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、
要点 最先端機械学習モデル「Vision Transformer」に基づく、新たなレンズレスカメラの画像再構成手法を提案 提案した画像処理技術は高速に高品質な画像を生成できることを実証 小型・低コストかつ高機能であるため、IoT向け画像センシング等への活用に期待 概要 東京工業大学 工学院 情報通信系の潘秀曦（Pan Xiuxi）大学院生（博士後期課程3年）、陈啸（Chen Xiao）大学院生（博士後期課程2年）、武山彩織助教、山口雅浩教授らは、レンズレスカメラの画像処理を高速化し、高品質な画像を取得できる、Vision Transformer（ViT）[用語1]と呼ばれる最先端の機械学習技術を用いた新たな画像再構成手法を開発した。 カメラは通常、焦点の合った画像を撮影するためにレンズを必要とする。現在、IoT[用語2]の普及に伴い、場所を選ばず設置できるコンパクトで高機能な次世代カメラが
Google機械翻訳の仕組み&できるようになったこと/まだ難しいことについて、社内の機械学習勉強会で説明します - yasuhisa's blog
社内の機械学習勉強会で最近話題になった機械学習関連のエントリを取り上げているのですが、ここ一ヶ月ではGoogle Neural Machine Translation(GNMT)がとても話題になっていました。GNMTで使われているEncoder-Decoderやattentionのような仕組みを直近で使う予定は特にはないですが、機械学習を使うエンジニアとして知っておいて損はないし、技術的に何が変わったことにより何ができるようになって、何はまだできないのかを知ろう、というのが目的です。技術的な項目は興味ない人も多そうなので、最後に持っていきました。 Google Neural Machine Translation(GNMT)の最近の進化について できるようになったこと 定量的な評価 まだまだ難しいこと 技術的な詳細 Encoder-decoder Attention based encod
最新AIの描く絵が「ヤバすぎ」「個展開ける」と話題 文章から画像を生成する「DALL・E 2」、米OpenAIが発表
米AI研究企業OpenAIは4月6日（現地時間）、文章から画像を生成するAI「DALL・E 2」を発表した。2021年1月に同社が発表した「DALL・E」の後継に当たるAIで、生成した画像を掲載するデモサイトも公開している。Twitter上ではAIが生成した画像のクオリティーの高さに「最新のAIやばすぎる」「個展開ける」など、驚きの声が出ている。 例えば「An astronaut riding a horse in a photorealistic style」（写真のようなリアルに描かれた、馬に乗る宇宙飛行士）では下記のような画像を生成する。
最近はツイッターでいろんな人に普段どんな感じで勉強してるのかということを聞かれるのですが、ぼくはだいたいネットでPDFを拾ってきて読んでます。 そこでぼくが今まで読んだ中で良さげな機械学習系の本のリンクをまとめておこうと思います。 ちなみに全て英語ですので日本語じゃないとやだ〜〜〜って泣いちゃう方はタブを閉じるか日本語訳を書店で探してきてください。 PRML (Pattern Recognition and Machine Learning) Pattern Recognition and Machine Learnng www.microsoft.com まず1冊目はみんな大好きPRML。 機械学習の本というよりかはベイズの本と言っていいようなお気持ちもあるのですが、基礎力として非常にいい本だと思います。 特にグラフィカルモデルの章はめちゃくちゃ読み応えあるので個人的には大好きな一冊。
長文日記
乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
ひたすら楽してディープラーニング
Using AI in Software Design: How ChatGPT Can Help With Creating a Solution Architecture
「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]
「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学
![「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9449c9db4388eeb4c8c79bd8b9f8f8c89aee3743/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200809%2F20200809110655.jpg)
「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
リンク Craiyon, formerly DALL-E mini Craiyon, formerly DALL-E mini Craiyon is an AI model that can draw images from any text prompt! 45 users 5103
機械学習／Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ
Udemyで夏の大キャンペーン開催！ はてなブロガーも受講した、Python・機械学習・人工知能など最先端スキルを学べる講座を5つピックアップ - はてなニュース
お盆休みが明けてもう8月下旬。秋に向けて自分が学んでみたいことや身に付けておきたい技術などを見つけ始めるにはよいタイミングです。そこで、オンライン学習プラットフォーム・Udemy（ユーデミー）のオンライン講座をチェックしてみてはいかがでしょうか。 Udemy(ユーデミー)公式サイト Udemyの講座は一度購入すれば受講に期限はなく、PCでもスマートフォンでもデバイスを問わず見られるので、ちょっとした隙間の時間を有効に活用可能。必要な時に必要な講座を選べます。はてなブログを使って、受講内容のまとめや振り返り、学んだことのメモを書いている方も多くいらっしゃいます。今回はUdemyの数ある講座の中から、はてなブログユーザーさんの声も交え、おすすめの講座を5つピックアップしました。 Udemyでは8月30日（金）午後3時59分まで、対象の講座が1,200円から受講できる大セールが実施されています！
PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデモを作成した→こちら(ローディングに20秒程度かかります) アルゴリズム 今回実装したDCGAN(元論文)はGenerative Adversarial Networkというアルゴリズムの発展形です。GANの目標は、学習データセットと見分けがつかないようなデ
「ラーメン二郎」のラーメン画像をリプライすると、どこの二郎なのか答えてくれる――そんなTwitterのbotアカウントを、NTTコムウェアの技術者が趣味で開発した。正答率は約87％という。 ラーメン店「ラーメン二郎」のラーメン画像を送り付けると、どこの二郎なのか答えてくれる――そんなTwitterのbotアカウントを開発したと、NTTコムウェアの技術者が8月10日、NTTグループ有志が主催する技術交流会「NTT Tech Conference #2」で発表した。正答率は約87％という。 ラーメン二郎は、関東を中心に約40店舗を展開している。店舗ごとにラーメンの味や見た目が少しずつ異なり、ネット上では「常連は見た目で店舗を見分けられる」という声もある。botのTwitterアカウント（@jirou_deep）は、ラーメン二郎の画像をリプライすると、可能性が高い店舗トップ3を答えてくれる。 「
POSTD は、ニジボックスが運営する、エンジニアに向けたキュレーションメディアです。ニジボックスはWebサービスの企画、制作、開発、運用を一貫して担うリクルートの100%子会社です。 リクルートグループのオンラインサービスをはじめ、様々な業種・業界・業態のサービス開発を行っております。
この連載ではおなじみのキャラクター「明日来子さん」に右側からライトを当ててみた。左がIC-Lightを適用したもので、右がオリジナル。環境はWebUI Forge用の拡張機能を使用 5月8日に、「ControlNet」など画像生成AI関連の著名研究者であるイリヤスフィール（lllyasviel）さんが発表した「ICライト（Imposing Consistent Light、印象的な一貫的なライト）」が盛り上がりました。入力した画像をもとに、後から指定した照明効果を踏まえた画像を生成する技術です。 画像生成AIで照明効果がつけられる「ICライト（IC-Light）」 発表された学習済みモデルは、「ライトを指定すると、キャラクターのデータに合わせてテキストのプロンプトに合わせて独自に背景を生成するもの」「キャラクターとライトの影響を加味して、別の背景画像と合成するもの」の2種類があります。これ
学校図書館で子どもの読書や学習を支える学校司書の配置増を求める国会決議案に、与野党で唯一、日本維新の会が「近い将来、司書の仕事は人工知能（AI）で代替可能になる」と反対し、臨時国会（9日閉会）への提出が見送られていたことが19日分かった。 2015年施行の改正学校図書館法で「努力義務」とされた学校司書の配置は全体の半数程度にとどまっている。このため「文字・活字文化推進機構」が働き掛け、衆参両院で全会派が了承した形での決議案提出を目指していた。 維新の浅田均政調会長は取材に「人件費増に直結する『司書の配置促進』は『改革』の名に値しない」と文書で回答した。
【図解】コレ１枚でわかるゼロ・トラスト・ネットワーク・セキュリティ：ITソリューション塾：オルタナティブ・ブログ
「いつでも、どこでも働ける」環境を整えることは、いまや働き方改革の要件となっています。そうなると、社外に持ち出したデバイスで、社内システムやクラウドを活用して仕事をするのは当たり前となり、ネットワークにおける社内と社外の境界は意味を持たなくなります。また、ウイルスに感染したパソコンから社内ネットワークを介して感染を広げ被害をもたらす事故や、内部の悪意あるユーザーが機密情報を漏洩してしまうといった事件も後を絶ちません。 「社内は"善"、社外は"悪"」という前提に立ち、ファイヤーウォールで「社内外の境界を守る」従来の「境界防衛セキュリティ」は、もはや役に立たなくなってしまいました。 また、クラウドの利用拡大により、インターネットを介した外部へのアクセスは益々増大します。これらアクセスの全てを、ファイヤーウォールで守ろうとすれば、処理能力が追いつかずスループットの低下は避けられません。高速・大容
「今から10年後の2026年、AIは東大に入る程度の知能を有すると思いますか？」──ガートナー ITインフラストラクチャ＆データセンターサミット2016に登壇した新井氏は冒頭、会場に向けて1つの質問を投げかけた。 この問いに「Yes」と挙手した人は、全体の80％以上にのぼった。「この質問の次に、どうしてYesと思うのかを聞くと、多くの人がビッグデータを活用した機械学習、最近ではディープラーニングの例を挙げる」という。 今年はAIが人間に勝つには10年かかるといわれていた囲碁の世界で、グーグル傘下のDeepMindが開発した「AlphaGo」が世界チャンピオンに4対1で大きく勝ち越して、世間を驚かせた。東大は日本一難しい大学だが、それでも毎年約3000名が入学する。プロ棋士になるほうが難しい。そのプロ棋士にAIは勝った。 「だったら東大に入ることはそれほど難しくはないのではないかと皆さんは考
DeNAからZOZOテクノロジーズに転職しました
2018年12月に株式会社DeNAを退職し、2019年01月に株式会社ZOZOテクノロジーズに入社しました。 誰？瀬尾と言います。インターネット上では sonots (そのっつ) というIDで活動しています。 著名どころでは CRuby, Fluentd, Chainer といったOSSのコミッタをしています。 DeNAには2012年10月に入社し、6年弱勤めたことになります。 当初は mobage プラットフォームのインフラチームでWebインフラの運用、自動化を行うと同時に、Fluentdを用いたログ監視システムの開発、Railsアプリケーションの本番導入のための下周りの開発を行いました。 その後、分析基盤部に異動して、データエンジニアの経験を積むと同時に、分析用のウェブアプリケーション開発、AWS、GCPを使ったAI基盤の構築などを行いました。 最後の一年弱は縁あって、Preferre
中国全土でツアーを開催した香港の大スター張学友（ジャッキー・チュン）さんのコンサート会場で、次々と逃亡犯が逮捕されている。逃亡犯たちは会場の監視カメラによって発見。中国では公共施設などで顔認証システムのある監視カメラの設置が進み、「監視の目」が強まっている。 張さんは４月から７月にかけて中国大陸でのツアーを実施。スタート直後からコンサートを見に来た逃亡犯の発見、逮捕が相次いだ。５月２０日の浙江省嘉興市の会場では、入場ゲートに設置された監視カメラの顔認証システムが３年前から詐欺容疑で逃亡を続けていた男性を識別。男性がゲートを通過して数分後には会場の警察官が男性を見つけ、逮捕に至った。 ７月１３日の山東省威海市でのコンサートも含め、これまでに七つの会場で逃亡犯が逮捕された。中には５万人規模の会場から発見されたケースもあった。 中国メディアによると、「危ないと分かっていたがどうしてもコンサートが
Googleを解雇されたAI倫理研究者が指摘していた「大規模言語モデル」の危険性：Googleさん（1/2 ページ） 先週の金曜日、いつも巡回している米国のIT系メディアがいっせいに、GoogleのAI部門、Google AIのEthical Artificial Intelligence（倫理的AI）チーム共同リーダー、ティムニット・ゲブルさんがGoogleをクビになったと報じました。 ゲブルさんが2日の夜、自らのTwitterで、Googleがいきなり自分をクビにしたとツイートしたのです。 ゲブルさんは、AI研究分野では著名で尊敬されている研究者。黒人で女性。かつてMicrosoft Research在籍中、今の顔認識は学習データが白人男性の顔に偏っているので肌の色が白くないと認識率が下がるという有名な論文を共著で発表しました。著者名は覚えていなかったけれど、私もこの論文（の記事）は印
すでにご存じの方も多いと思いますが、2月22日にAIきりたんなるものが登場し、大騒ぎとなりました。正確にはSHACHI(@SHACHI_KRTN)さんという方が開発したNEUTRINOというAI歌声合成ソフトがフリーウェアで公開されるとともに、それで歌わせた楽曲が、くろ州さんなどによって公開され、話題になったのです。2月22日は、ちょうどMIDI 2.0の日米合意があった日で、そのドタバタでネットをチェックできておらず、私が気づいたのは24日になってから。その歌声を聴いて驚愕しました。 実際どんなものなのかと、さっそくNEUTRINOをダウンロードし、手元にあったMusicXMLデータを元に歌わせてみると、従来のVOCALOIDなどとは別次元の人間的な歌声で、東北きりたんが歌ってくれてさらに驚いたのです。どういうことなのか知りたいと思い、開発者のSHACHIさんに連絡してみたところ「種々の
あらすじ 本邦が終わっていることは周知の事実で、どこに行っても、開口一番「日本って終わってますよね」と言えば、その場におけるインテリの地位を確立できる。一方で、その言葉の裏には、長年の羨望――つまり、いつになったら日本は『一等国』になれるのか――があるのも事実だ。 この記事では、本邦がいかに終わっているかを概観し、その後、霞ヶ関が東京大学の新入生を洗脳して年収2000万の俸給で雇うことによって、日本がOECDの一員として恥ずかしくないレベルの先進国へと発展するだろうと論ずる。 本文 問題たち 四つの階層に四つの問題がある。 1 一つには、本邦の貧困化だ。総体として語れば、20年度の実質成長率はマイナス5.2%という悲惨な実情がある。もちろん、これはコロナ禍における経済成長なので、本邦の真の成長率とはあまり関係がない。信じた人は反省して欲しい。もっとちゃんとしろ。 ただ、Googleで少し検
エンジニアに読んで欲しい技術書90選 - Qiita
はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア と分けてまとめたので、参考にしてみてください。 技術書のススメ 技術書の紹介の前に、技術書で得られるものについて説明したいと思います。全然読み飛ばしてもらって大丈夫です。この章から本の紹介を行なっていきます。 技術書は体系的な構成となっているため、技術書を読むことで、 ・論理的な思考力が身に付く ・技術の歴史・背景を知れる ・技術の知識、手法を学べる これらを学ぶことができます。論理的な思考力、知識はわかるけど、技術の歴史・背景を知ってどうするんだと思う方もいるかもしれません。しかし、歴
「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、
機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル - paiza times
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
画像は『滋賀大学「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」講座PV～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では11月16日から、滋賀大学データサイエンス学部による「なるべく数式を使わない」という方針で構成した「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」が開講される。受講料は無料。 本講座では、機械学習の諸手法とその応用について説明する。まず「機械学習とは何か？」という説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学べるとしている。 次に、分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介する。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについても説明してくれる。また、本講座は、機械学習の分野のなかでも教
GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長：平将明衆議院議員）を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 2024年2月16日（金）8時〜9時 (＊25日英語版追加） テーマ：責任あるAI推進基本法（仮）について 昨年4月のAIホワイトペーパー発表以降、半年以上にわたり生成AIの法的ガバナンスのあり方について国内外のローメーカー、学者、実務家の方などと議論を重ねてきました。こうした検討を踏まえ、「フロンティアAIモデル」と呼ばれる特に強力な生成AIに対する我が国の新たな法的ガバナンスの一つの私案として、「責任あるAI推進基本法（仮）」を本日公表しま
我偽中国語翻訳機作成了 - Qiita
のように、日本語の文章から偽中国語を自動生成したい。 偽中国語とは 中国語のようでいて日本人でも意味を理解できてしまう漢字の羅列のこと。 通常「私はご飯が食べたい」を中国語では 我想吃饭 と書きます。一方で偽中国語は 我飯食希望 と「私はご飯を食べることを希望する」と読めなくもない表記で記します。 これが偽中国語です。以前からTwitterやLINEなど各種SNSで使われてきたユーモアあふれる記法です。 そこで、日本語の文字列を与えることで偽中国語に変換してくれる翻訳機を作りました。 サンプル 実行環境 macOS High Sierra 10.13.6 Python 3.5.1 方針 実装方法 偽中国語の慣例上 1 、 - 動詞「○○する」は「○○実行」と変換することが多い - 「明日お酒飲みに行かない？」のような提案する文章の場合、文末に「如何?」を付ける - 「私は◯◯したい」のよう
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
自然言語処理ってなに？課題は？ 研究者に聞く、エンジニアが学術論文を読み解くための技術 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
自然言語処理ってなに？課題は？ 研究者に聞く、エンジニアが学術論文を読み解くための技術 多くのサービスに実装される自然言語処理ですが、そもそも一体どのような技術なのでしょうか？東京工業大学で研究にあたる、西川 仁助教に自然言語処理の歴史と現在。そしてどのような課題があるかをうかがい、さらにエンジニアが学術論文を読み解き、役立つ情報を手にするための手法も聞きました。 技術に関する最新の情報を得るための手段は様々ですが、“学術論文を読む”とは、その有力な手段の一つでしょう。しかし、数多くある論文から、自分の目的とする情報をいかに探し出し、いかに読むのが効率的なのでしょうか。そして、日頃から論文にふれる機会の多い研究者の方はどのように論文から情報収集を読み解いているのでしょうか。 今回お話をうかがったのは、自然言語処理研究のフロントランナーとして、東京工業大学に所属し、自動要約の研究をされている
AI（人工知能）ベンチャーのPreferred Networks（東京都千代田区）は4月3日、ディープラーニングを活用し、アニメキャラクターを自動生成するサービス「Crypko」（クリプコ）を始めた。まずはアニメ、イラスト、ゲームなどの制作企業に提供する。 画像を生成するAIと画像を評価する別のAIを「敵対」させ、精度を向上させていく技術「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を活用した。生成したキャラには滑らかな動きをつけ、自然な表情を作ることも可能だ。パーツごとにユーザーの好みや意図も反映できるという。 関連記事 「このイラスト、価格はいくら？」 AIがプロ目線で見積もり AIがイラスト制作の見積り価格や工数を自動計算してくれる。 萌えキャラ生成AI、学習データを“ネットの海”からゲッチュするのはアリか？ 「萌えキャラを作れるA
データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版 - Lean Baseball
要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞いたり, （主にインターンの学生さんですが）一緒に仕事をしたりする機会もメッチャ多いです. 「ビジネスサイド強いマン」「サーバーサイドエンジニア」という視点からデータエンジニア兼データサイエンティストな自分が, そんな彼ら彼女らにオススメしている, データサイエンティストを目指すためのスキルマップ 各領域のスキルアップを実現するためにオススメしたい書籍 を紹介したいと思います. なお, 昨年も同様のエントリーを書いておりそのUpgrade版となります. shinyorke.hatenablog.com このエントリーの対象読者 データサイエンスに
世界で74万人以上が受講した海外講座を“日本語で”学ぼう！ Udemyで初夏のビッグセール開催＆大人気講座をチェック - はてなニュース
多くの企業から「人手不足だ」という話が聞こえてきます。なんでも、新しいビジネスを始めようとしたり、新規サービスを立ち上げようとしたり、はたまた事業規模を拡大したり、ということで人材を募集しても、なかなか集まらないんだとか。それも、大企業からスタートアップまで、会社の規模の大小や領域に限らず、ありとあらゆる分野の企業が当てはまっています。 特にIT業界は、ただでさえ業界全体が成長しているうえに、技術の進歩と陳腐化が激しいため、基礎的な技術や知識を持ちながら、新たな情報やトレンドもフォローしているようなエンジニアは、引く手あまた。さらに最近では、エンジニアでなくてもビジネス分野で活躍するためには、データを扱うことができる高度な知識と経験が求められるケースが増えてきていることもあって、人手不足に拍車が掛かっているのだそうです。 そんな社会の中で、自分を成長させ、新たな分野に踏み出していくためには
SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか？〜SSII
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画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ - Qiita
機械学習の進化が、「レンズ」というカメラの当たり前を覆す 次世代イメージセンシング・ソリューション開発を加速
無料で拾える機械学習系の本のPDFまとめ - とある京大生の作業ログと日々の雑記
Deep Learning リンク集 - 人工知能に関する断創録
AI・Python活用レシピ100選 - Qiita
「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」
AIに『ゴッホの唐揚げ』と『セザンヌの唐揚げ』を描かせてみた→唐揚げリクエストブーム発生
Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
「ラーメン二郎」全店舗“見分ける”bot NTTコムウェア技術者が趣味で開発
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画像生成AIに照明革命 日本と世界で同時に“神ツール”登場 (1/3)
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新井紀子教授が予見！ロボットで失業するのは「銀行の窓口」より「半沢直樹」
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ジャッキー・チュンさんコンサート会場、逃亡犯続々逮捕：朝日新聞デジタル
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霞ヶ関に東大生を洗脳させて年収2000万で雇わせることで日本を先進国にしろ
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自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム｜衆議院議員 塩崎彰久（あきひさ）
アニメキャラを無限に生成「Crypko」、PFNが提供
Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～