1. はじめに 前回に引き続きPyTorchを用いたarXiv実装の2回目になります。今回紹介する論文はVISUALIZING THE LOSS LANDSCAPE OF NEURAL NETSになります。 扱う内容は前回と同じニューラルネットの可視化です。ただし前回は中間層の可視化でしたが、今回は出力層の可視化です。本論文ではディープラーニングのロス関数を可視化する手法を提案しています。 ディープラーニングの学習においては、SGDやAdaGradなどのアルゴリズムを用いてロス関数を最小とするパラメータの探索を行います。凸関数は局所最適化を繰り返すことで大域的最適解が得られますが、非凸関数ではその保障はありません（参照ページ）。そしてディープラーニングのロス関数は一般に凸関数とは限らないため、学習により適切なパラメータが求まる保障はありません。 しかし、適切なバッチサイズ・フィルタサイズを
![[論文実装_その2] ディープラーニングのネットワークモデルを3次元で可視化してみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/26da7c5e5b4148328e45f21a91228dcc25186dde/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwb2tuLXl1JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0xOTNhYTUyZjM2M2YyODE5MWJlNzY0NWVlMjE5YTYxNQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D7ee8857f7711c58f74c421bbf2d580a6)
2022年1月8日紙版発売 2021年12月24日電子版発売 岡野原大輔 著 A5判／304ページ 定価2,948円（本体2,680円＋税10%） ISBN 978-4-297-12560-8 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 初学者の方々に向けた，ディープラーニングの技術解説書。 2012年に一般画像分類コンテスト（ILSVRC）で衝撃的な性能を達成したAlexNetの登場以来，急速な進化を遂げているディープラーニング。現在の人工知能/AIの発展の中核を担っており，スマートフォンからIoT，クラウドに至るまで幅広い領域で，画像，音声，言語処理をはじめ
AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)の学習方法とマシンラーニング・ディープラーニングの基礎知識が学べる学習リソースの紹介 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」とは 「AWS 認定
Googleは2020年2月25日、Webメールサービス「Gmail」でフィッシング詐欺やマルウェアを阻止するための対策として、ディープラーニング技術を使って不正を検出する仕組みを新たに導入したと発表した。 Googleによると、Gmailではマルウェアスキャナーを使って週に3000億通以上の添付ファイルをスキャンすることで、有害コンテンツを阻止している。だがそうした有害ドキュメントのうち63％は日々変化する。それに対抗する目的で、ディープラーニングを使って検出能力の向上を図る新世代のドキュメントスキャナーを導入した。 新しいスキャナーの効果
ＡＩ＝人工知能がみずから学習するディープラーニングと呼ばれる技術を使って、脳の画像から病気を見つけるシステムを東京のベンチャー企業が開発し、医療機器として承認されました。ディープラーニングを活用したＡＩのシステムが国の承認を受けたのは国内で初めてです。 システムではＡＩに、くも膜下出血にもつながる脳動脈りゅうの患者と健康な人の脳のＭＲＩ画像を読み込ませることで、ＡＩがディープラーニングの技術でみずから学習し、病気の画像で見られる特徴を把握します。 そして、脳のＭＲＩ画像から脳動脈りゅうの疑いがあるかどうか判定し、医師の診断を支援します。 画像から脳動脈りゅうを見つけられたのは、専門の医師だけだとおよそ68％でしたが、システムでは77％ほどに精度が上がったということで、先月、医療機器として承認されたということです。 厚生労働省によりますと、ディープラーニングを活用したＡＩのシステムが医療機器
チョムスキーとディープラーニング
チョムスキーとディープラーニング 2021.01.23 Updated by Ryo Shimizu on January 23, 2021, 10:12 am JST ノーム・チョムスキーはアメリカ合衆国の哲学者、言語学者、認知科学者、政治哲学者である。 チョムスキーは人間は生まれながらにして言語を理解するための能力が備わっており、その能力を駆使することで短期間にどんな国の言葉でも学習することができると説く。別の言い方をすれば、あらゆる言語の根底には本質的に同じ性質を持つ「普遍文法(Universal Grammer)」が存在し、英語や日本語、ドイツ語、スワヒリ語などは普遍文法から生成された表現形に過ぎないのだという。 チョムスキーの主張するところでは、全ての言語は生成文法(generative grammer)に基づく。 筆者がなぜ全く専門外に思える言語学に興味を持ったのかといえば、こ
【2022】注目のAIスタートアップ・ベンチャー企業まとめ114選【国内・海外別】。IT大手のディープラーニングの最新動向。 | 【テックジム】自習型・定額制の格安プログラミングスクール
HOMEコラム注目企業・注目ベンチャー【2022】注目のAIスタートアップ・ベンチャー企業まとめ114選【国内・海外別】。IT大手のディープラーニングの最新動向。 【東京本校】テックジムAIエンジニア養成コース・体験会「自習で学ぶ高速プログラミング」（平日19:00-22:00） ディープラーニングに関わる海外大手企業の動向Google：DeepMind買収劇から本格化2013年、カナダのAI（人工知能）研究所「DNNresearch」を買収。 2014年、人間を破った囲碁AIを開発した英国のスタートアップ「DeepMind」を4億ドルで買収しました。 さらに2015年に、人工知能・機械学習ソフトウェア TensorFlow をオープンソース化。TensorFlowはGitHubでもっともダウンロードされたフレームワークとなりました。 2018年には、AIの学習サイト「Learn with
畳み込みネットワークの「基礎の基礎」を理解する ～ディープラーニング入門｜第2回 - アイマガジン｜i Magazine｜IS magazine
ディープラーニングにはいくつかの手法が存在するが、そのなかで最も成功しているのが、畳み込みネットワークである。畳み込みネットワークは主に画像認識で用いられ、その圧倒的な精度ゆえにディープラーニングが注目される1つの要因を作り出した手法でもある。 畳み込みネットワークによる画像認識は応用範囲が広く、自動運転、監視カメラ、オンラインショッピングの商品検索など、さまざまな分野で活用が進んでいる。また少し変わったところでは、アルファ碁の碁盤の局面認識にも利用されており、その認識精度の高さがアルファ碁の強さの一因にもなっている。 連載第2回では、この畳み込みネットワークを取り上げる。 ImageNet 2012で注目を 集めた畳み込みネットワーク 世界中のコンピュータビジョン関連の研究者たちが集まる「ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge」
画像は「スマートエスイー「深層学習」講座PV ～ gacco：無料で学べるオンライン講座」より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では7月20日の15時から、早稲田大学を中心に35以上の大学、企業、業界団体が手がける社会人教育プログラム「スマートエスイー」の一環として、オンライン講座「深層学習」が開講される。受講料は無料。 本講座では、AI（人工知能）におけるディープラーニング（深層学習）の理論と技法を理解することを目的として、予備知識と畳み込みニューラルネットワーク（入門レベル）、実践上の留意点とテクニック、ビジネス適用事例について学べる。 講師・スタッフは『ITエンジニアのための機械学習理論入門』（技術評論社）や『プロのためのLinuxシステム構築・運用技術』（技術評論社）などの著書で知られるグーグル合同会社 中井悦司氏のほか、早稲田大学 理工学術院 専任講師 シモセラ・エド
エンジニアコラム 広い技術領域をカバーする当社の機械学習エンジニアが、 アカデミア発のAI＆機械学習技術を 紹介＆解説いたします。 株式会社Laboro.AI リード機械学習エンジニア 内木 賢吾 2020.2.13公開 2022.4.25更新 概 要 ディープラーニングは、機械学習の中でもとくに研究が盛んに行われているテクノロジー分野の一つです。アカデミアでの研究だけでなく、企業がAIを導入・活用するにあたってもディープラーニングを採用したAIモデルの開発が多数行われていますが、とくにエッジAIの分野では、デバイスの能力に制約がある中でいかにAIが持つ可能性を最大限に引き出せるかが、重要な検討ポイントのひとつです。 このコラムでは、モデルと呼ばれる入力に対して何かしらの処理をした結果を出力する処理を軽量化するための技術「モデル圧縮」について、その概要を紹介します。まず、モデルの軽量化が必
今井健男さんの「計算機科学から見たディープラーニング」 - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
id:bonotake（今井健男）さんから、「こんな論説を書きました」と連絡をいただきました。 計算機科学から見たディープラーニング この論説を紹介し、僕の感想を述べたいと思います。「計算機科学から見たディープラーニング」は、『n月刊ラムダノート〈エヌゲッカンラムダノート〉』の Vol.1, No.2 に掲載された記事です。関連するブログ記事もあります。 ちなみに、この号（Vol.1, No.2）には、他に次の記事もあります。 LISP 1.5の風景 by 川合史朗 Q#で始める量子プログラミング by 田中孝佳 三つとも面白そうですね。 内容： プログラムとしてのディープラーニング 従来のプログラムとは著しく異なったパラダイム ホーア論理とプログラム意味論 しかし、それでも意味論は必要 プログラムとしてのディープラーニング この論説においてbonotakeさんは、ディープラーニングの現状
《日経Robotics》グーグル系AI企業が作った3次元空間を解釈するディープラーニング技術、物体の裏側も“想像”
3次元空間を自在に解釈し、想像するディープラーニング技術が登場した。 何らかの物体が置いてある部屋などの空間について、任意の地点の座標を指定すると、そこから見える光景をディープニューラルネット（DNN）が正確に“想像”。まるでカメラで撮影したかのように画像として生成する技術「neural rendering」である（図1）。 文字通り、CG（computer graphics）のレンダリング（rendering）に相当するような処理を、3次元モデルの作成などをすることなく、機械学習によって実現する技術といえる。2次元画像の情報のみから、その空間の3次元的な構造を類推する技術である。 neural rendering技術を使うと、ある空間を描画した2次元RGB画像を数枚例示するだけで、その空間の3次元構造をDNN（ディープニューラルネット）が類推し、空間内の全く別の任意の地点の光景を生成でき
画像／動画データのディープラーニングの本質が視覚的に分かる「スカラ」「ベクトル」「行列」「テンソル」の基礎知識
画像／動画データのディープラーニングの本質が視覚的に分かる「スカラ」「ベクトル」「行列」「テンソル」の基礎知識：「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門（11） AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回は「スカラ」「ベクトル」「行列」「テンソル」について、数式を使わずに図版とPythonコードで解説します。 AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す本連載『「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門』。前回は「ベイズの定理」を学びました。今回のテーマ「スカラ」「ベクトル」「行列」「テンソル」は、数学でよく出てくる用語であり、AI（人工知能）が行う計算でもたびたび使われます。「ベクトルやテンソルとは何か」を数式を使わずに説明します。 スカラ、ベクトル、行列 まずは、スカラ
「学ぶ意志さえあれば年齢は関係ない」を実践する15歳の若きエンジニアがディープラーニング、そしてWatsonにたどり着くまで
「学ぶ意志さえあれば年齢は関係ない」を実践する15歳の若きエンジニアがディープラーニング、そしてWatsonにたどり着くまで：Go AbekawaのGo Global！～Tanmay Bakshi編（前）（1/2 ページ） 15歳の若さで8つの肩書を持つTanmay Bakshi（タンメイ・バクシ）氏。単なる夢物語ではなく、今必要とされているものを作り続ける同氏を突き動かすものとは何だろうか。 世界で活躍するエンジニアの先輩たちにお話を伺う「GoGlobal！」シリーズ。今回は「Sansan Innovation Project 2019」に登壇した若きエンジニアであるTanmay Bakshi（タンメイ・バクシ）氏にご登場いただく。IBM Champions for Cloud ＆ Honorary Cloud Advisor（IBM 主任クラウド研究員兼名誉クラウドアドバイザー）、AI
【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで日経平均株価予測を行うプログラムを書いてみた話。 - sun_ek2の雑記。
目次。 目次。 先にこちらを読んでください。 はじめに。 再帰的ニューラルネットワーク (RNN)の改良版：Long Short-Term Memory (LSTM)って？ 株価チャートと再帰的ニューラルネットワーク (RNN)。 再帰的ニューラルネットワーク（RNN）からLong Short-Term Memory (LSTM)へ。 損失関数の勾配消失・爆発問題。 入力データ長が長くなるほど（RNNの層が深くなるほど）、最初のデータを忘れてしまう。 入力重み衝突・出力重み衝突。 ソースコード（プログラムコード）。 結果。 損失関数の値の変化。 日経平均株価予測の結果。 予測値平均絶対誤差と株価平均絶対変化率。 最後に。 この文章を読んで、面白い！役に立った！...と思った分だけ、投げ銭していただけると嬉しいです。 ofuse.me 【宣伝】ギターも歌も下手だけど、弾き語りをやっているので
iCAST 2020 Invited Talk: Fairness in AI Service and Awareness for Computational Social Science
GitHub - YutaroOgawa/pytorch_advanced: 書籍「つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング」の実装コードを配置したリポジトリです
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何が何だかわからないタイトルですが、次のような3Dのレンダラーをディープラーニングで模倣してみようということです。左側が訓練データ、右側がディープラーニングした結果でレンダリングしたものです。 まず、私はディープラーニングの専門家ではありませんので、この記事は自分の学習過程を記録したものになります。 今回はディープラーニングというかニューラルネットワーク一般の理解を深めるため、全てをフルスクラッチで実装してみました。行列の掛け算から誤差逆伝搬法まで。このため学習過程を可視化するGUIを作りました。 これは全て CPU で動作するので速度は期待しないでください。 リポジトリはこちらです。 ブラウザ上で動作する WebAssembly 版もありますが、ファイルから画像をロードする機能はありませんし、ネイティブ版より遅いです。 ニューラルネットワークの基本 ニューラルネットワークおよびディープラ
NumPy 入門¶ 本章では、Python で数値計算を高速に行うためのライブラリ（注釈1）である NumPy の使い方を学びます。 本章の目標は、単回帰分析と重回帰分析の章で学んだ重回帰分析を行うアルゴリズムをNumPy を用いて実装することです。 NumPy による多次元配列（multidimensional array）の扱い方を知ることは、他の様々なライブラリを利用する際に役立ちます。 例えば、様々な機械学習手法を統一的なインターフェースで利用できる scikit-learn や、ニューラルネットワークの記述・学習を行うためのフレームワークである Chainer は、NumPy に慣れておくことでとても使いやすくなります。 それでは、まず NumPy の基礎的な使用方法を説明します。 NumPy を使う準備¶ NumPy は Google Colaboratory（以下 Colab
この記事について DXに取り組む企業が増える中、AIやディープラーニングを学ぶ人も増えている。ディープラーニングを中心とする技術により、日本の産業競争力向上を目指す 「日本ディープラーニング協会」は、高等専門学校生が日頃培った「ものづくりの技術」と「ディープラーニング」を活用した作品を制作し、その作品によって生み出される「事業性」を企業評価額で競うコンテスト「第3回全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2022（DCON2022）」を開催した。日本ディープラーニング協会による寄稿。 企業の間で活用が広がっているディープラーニングは、学生の研究対象としても大きな盛り上がりを見せている。日本ディープラーニング協会（JDLA）が4月28日から29日にかけて開催した「第3回全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2022（DCON2022）」では、高専生が技術・ビジネス面の両面で完成度の
本書は、ディープラーニングのトレーニングコースを提供するサイトfast.aiの創始者らが、PyTorchとその上に構築されたライブラリfastaiを用いてディープラーニングを行う方法を解説するものです。特別な訓練や数学の深い知識がなくても実践できるように、平易な言葉と数多くの図でていねいに説明しています。本書で扱うトピックは非常に幅広く、コンピュータビジョン、自然言語処理、協調フィルタリングによるモデルの訓練、精度、速度、信頼性の向上、実用アプリケーションの作成のほか、データ倫理、性能改善のための最新テクニックについても網羅します。サンプルコードはすべてJupyterノートブックで提供されており、簡単に試すことが可能。元Kaggleトップの起業家、ジェレミー・ハワードと教育のプロ、シルヴェイン・ガガーによる渾身の一冊です。 序文 まえがき 第Ⅰ部 ディープラーニングの実際 1章 ディープラ
11月27日、日本ディープラーニング協会（以下JDLA）会員企業向けの内部勉強会が催された。「AI導入を阻害する要因」と題したパネルディスカッションでは、数多くのAI開発プロジェクトを進めている2社の担当者が、各々の立場から複数のテーマについて語った。 AI開発者のウラ話のほか、自社へのAI導入を考えている非技術者の学びになるであろうパートもあった。本稿では、「ディープラーニングの弱点」「AI導入を成功させる秘訣」の2つのパートの様子をお届けする。 関連記事：ディープラーニングとは｜AI・人工知能・歴史・仕組み・学習手法・活用事例 パネラー 花田賢人氏（画面中央） 株式会社Liaro 代表取締役CEO 南野充則氏（画面左） 株式会社FiNC Technologies 代表取締役CTO/JDLA理事 ファシリテーター 井﨑武士氏（画像右） NVIDIA合同会社 エンタープライズ事業部長/JD
書籍『最短コースでわかる ディープラーニングの数学』を読了。【AI書籍の良著】 - 有給医のライフハック記録
『最短コースでわかる ディープラーニングの数学』 概要 章立て とくに重要なのが「導入部分」 学習フェーズと予測フェーズ 出てくる数学 機械学習 個人的見解 最近買った書籍、というか、年末年始にかけて唯一買ったモノのご紹介。すごく低出費なのです・・・。 今までご紹介してきたPythonなどの技術関係の書籍とは少し毛色が変わり、ここ最近になって人工知能とディープラーニング関連の書籍を読んでいます。 書籍を買うときには、必ず中身を書店で確認してから選ぶようにしています。そこで「人工知能やディープラーニングをPythonで実装しよう」と思い立ち、理工学ブースで立ち読みしても、出てくる概念や数式やPythonのコードが難解すぎてワケが分かりませんでした。意味不明な微積分の連打で、「あ、あかん・・・」と思い、その場から退散しました。 基本的な数学、統計関連の知識が全くございませんので、表題の書籍を買
HOME/ AINOW編集部 /ディープラーニングの活用はこれから。産業ごとにバーティカルに変化 -JDLA理事長 松尾豊氏の特別講義レポート
Netflixなどに使われているレコメンデーション技術によって、私たちは自分が思いもよらない作品に出会うことが可能になり、天候や顧客データを加味した商品の需要予測によって、欲しい製品を高い確率で手にすることが可能になった。AI技術はすでに、生活の「屋台骨」としての機能を持ち始めている。 今回インタビューしたAIと量子コンピュータを組み合わせたソリューションを提供する株式会社グルーヴノーツ 代表取締役社長の最首英裕氏は「AIが量子コンピュータと組み合わさることで、『より人間らしい温かみと豊かさを持つ社会』になる」と語る。 同氏へのインタビューを、前後編にわたってお届けする。今回は後編。 前編はこちら：「人間の本能としての多様性」が顕在化しつつある
Cerebras Systemsは300mmウェハの中で取り得る215mm角という最大サイズのチップ(chipの語源から、これをチップと呼ぶのは違和感があるが)のAIアクセラレータ「Wafer Scale Engine(WSE)」を開発した。次の写真で、右側のAndy Hock氏が持っているのがそのチップである。 2019年末、東京エレクトロン デバイス(TED)が代理店契約を結び、CerebrasのAIアクセラレータである「CS-1」を日本でも販売するという発表を行うため、Cerebrasの幹部2人が来日した際に、詳しく話を聞く機会をいただいた。 Cerebrasのウェハスケールエンジン(WSE)を搭載するCS-1システムの発表のために2019年末に来日した、同社の創立者の1人でチーフテクニカルオフィサー(CTO)のGary Lauterbach氏(左)とプロダクトマネジメントディレクタ
機械学習＆ディープラーニング入門（概要編）
機械学習専門家の藍博士と素人のマナブが会話形式で、AI・機械学習・ディープラーニングの基礎の基礎を分かりやすく紹介する連載。 全3回【完結】 （ 1時間30分） 必須条件： 知識ゼロから誰でもスタートできます。 こんな方にお勧め： AIや機械学習の概念や基本用語について、まだ自信がないという方 教師あり学習、強化学習、回帰、分類、クラスタリング、CNN、RNNとは何か？と聞かれて、その内容を答えられない方 機械学習モデルは、どのようなステップで作成していくのか？と聞かれて、その内容を答えられない方 学習内容： 機械学習の概要、ディープラーニングで実現できること、AIの基本用語が理解できる 機械学習の基礎用語から、ディープラーニングの代表的な学習方法とアルゴリズムが理解できる 機械学習／ディープラーニングの作業フローの基礎が理解できる はじめに ― 本連載の読み方 機械学習専門家の藍博士と素
ディープラーニング実践ガイド
本書では、ディープラーニングの研究で受賞歴のある3人の著者が、アイデアを現実世界の人々が使用できるものに変換するプロセスをステップバイステップで丁寧に解説します。構築するのは、クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けの実用的なディープラーニングアプリケーションです。一部の章ではその章で扱うトピックの専門家をゲスト執筆者に迎えてさまざまな手法を解説しているので、読者のニーズにマッチするアプリケーションがきっと見つかるでしょう。対象読者は、ディープラーニングの世界にこれから参入したいソフトウェアエンジニアやベテランのデータサイエンティストから、AIを搭載した独自のアプリを作りたいけれど何から始めればいいのかわからないホビーストまで。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 1章 人工知能の概観 1.1 おわび 1.2 ここからが本当のイントロダクション 1.3 AIとは 1.3.1 きっか
はじめに 去る2018年9月29日，JDLA主催のディープラーニング検定E資格（以下，E資格）の試験が一斉に行われました． 私も受験し合格したのですが，周りからよく 「この資格って，結局なんなの？」 「役に立ってるのか？」 「必須の講座も高いし，それほどの対価があるの？資格ビジネスでは？」 と言われることが多く，E資格の実態があまりにも不透明であると感じたので，自身の思考の整理も兼ねて，いま，改めて振り返ってみたいと思います． 結論から述べますと，E資格はとにかく費用がかかりますが，それでもそんなに悪くないんじゃないかなって思っています． これから受験される方，すでに受験された方，教育用のカリキュラムに取り入れようとしている方など，本記事が多くの方々の参考になれば幸いです． 目次１， ディープラーニング検定とは ２， 私の経歴・スキルと，受験の動機 ３， 講座の受講（必須）について ４，
最終更新日： 2019年9月6日 ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指す日本ディープラーニング協会（以下、JDLA）が、「ディープラーニング開発標準契約書」（以下、本契約書）を策定し、2019年9月6日に公表しました。 ディープラーニング開発における契約はなかなか進まない ディープラーニングの技術はビジネスでの活用、社会実装に向けた開発・検討が進みつつあり、その開発を担うスタートアップと業務の委託者である大企業との間で多くの議論がなされています。 多くのユーザやデータを保有する大企業と、ディープラーニングの技術力を持つスタートアップの提携の事例も多く生まれ、ディープラーニングの産業活用を大きく進めるきっかけになっているといえます。
今回、ライブラリの導入にNuGetを利用しました。 UnityではVisualStudioのNuGetパッケージマネージャーは使えないので以下の2手法を利用します。 NugetForUnity Assetの利用 AssetStoreからNuget For Unityをインストールして利用します。 公式ドキュメント記載の方法 公式ドキュメント 「NuGetからUnity プロジェクトにパッケージを追加する」を参照してください。 どちらの手法でもパッケージ同士の依存関係は手動で特定する必要があります。 参考： Unity であらゆる C#(.NET) パッケージを使う（例：opencv） https://qiita.com/kingyo222/items/11100e8f7be396b98453 手法一覧 Onnx形式で学習済みモデルを扱う Onnx Runtime OpenCVSharp C
転移学習(Transfer Learning)とは、ある領域で学習したこと(学習済みモデル)を別の領域に役立たせ、効率的に学習させる方法です。 今回は、人工知能（AI）分野で欠かせない、転移学習のメリットとアプローチ手法、ファインチューニングとの違いについてお伝えします。 転移学習とは？：学習の効率化を実現 転移学習(Transfer Learning)とは、ある領域で学習したこと(学習済みモデル)を別の領域に役立たせ、効率的に学習させる方法です。 人間に置き換えると、「友達がまとめたテスト勉強用ノートを借りる」「姉が実践してうまくいったダイエット法を真似する」というイメージです。 ただし、転移学習では、人でいうところの「友達がまとめた理科のノートを国語の勉強に活用する」「姉のダイエット方法を弟の婚活に応用する」といったことが可能となります。つまり、例えば画像認識なら「魚の種類に関する学習
ディープラーニングでテルミンみたいな音を奏でる楽器「Deep Theremin」を作ってみた - karaage. [からあげ]
第2回ディープラーニングガジェット品評会で発表してきました ディープラーニングガジェット品評会で「ディープラーニングで テルミン作ってみるミン 〜 Deep Thereminの調べ〜」というタイトルで発表してきました。 作ったものの動画はこちらです。 やりたいことは単純なのに、お金ばっかり（約5万円）かかってしまい、あまりレスポンスがよくないという地獄のような楽器です。ディープラーニングの使いどころを間違えてしまった感があります。 発表した資料は以下です。興味ある方は是非。 ディープラーニングで テルミン作ってみるミン 〜 Deep Thereminの調べ〜 from karaage0703 資料に出てくる、昔作ったテルミンっぽい楽器は以下になります。 作り方は以下です。Deep Thereminの10分の1くらいの材料費でできます（笑） ディープテルミン関係情報 ソフトはGitHubで公
![ディープラーニングでテルミンみたいな音を奏でる楽器「Deep Theremin」を作ってみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f47ae5f7e54c6d3caed26d946670cce1e530a61f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200204%2F20200204013425.jpg)
Blender アドオン プラグイン＆アドオン-Plugin&Addon Grainy - ワンクリックでリアルで高品質なフィルムグレインを生成し合成可能... 2024-05-06 SceneFillerによるワンクリックでリアルで高品質なフィルムグレインを生成出来るBlenderアドオン『Grainy』がリリースされました！ 続きを読む アセット-Asset モデル アセット ASAN2024 - 徳島県三好郡東みよし町にある『阿讃サーキット（あさんサーキ... 2024-05-04 KILIN-1.5YTA氏（@kilin_rc）が徳島県三好郡東みよし町にあるサーキット『阿讃サーキット（あさんサーキット）』をドローン撮影しフォトグラメトリーを行い3Dデータ化！そのデータをFBX形式で無料配布しています！ 続きを読む 2Dアニメーション ソフト ソフトウェア＆ツール-Software&
PyTorchを用いて画像処理から自然言語処理など、様々なDeepLearningの実装手法を学習する方法を解説します(Part 1)。( I introduce how to learn PyTorch Implementation for Japanese people). 本シリーズの内容[1] 機械学習そのものが初心者の方へ [2] これからPyTorchを学びはじめる方へ [3] 画像分類の転移学習とファインチューニング [4] 物体検出（SSD） [5] セマンティックセグメンテーション(PSPNet) [6] 姿勢推定(OpenPose) [7] GANによる画像生成(DCGAN、Self-Attention GAN) [8] GANによる異常検知(AnoGAN、Efficient GAN) [9] 自然言語処理による感情分析(Transformer) [10] 自然言語処理
はじめに 年末年始に少し時間があったので，趣味で書いているコードを動かすGPUのインスタンスについて調べていました．以前はちゃんとGPU持っていたのですが，あまり使っていなかったので全部売っていました．買い直しも検討しましたが，未だにGPUは高いですし，我が家の冬は暖房等の使いすぎでブレーカーがよく落ちるので，何か適当なクラウドサービスを使おうかなと思っていました． AWSの安いGPUインスタンスであれば1時間100円ぐらいなので悪くはなさそうでしたが，時間課金はソワソワしちゃうので辞めました．そこで日本でも使えるようになった月額1000円程度のColab Proを使い始めました． この記事ではMacbook Pro (M1 Pro)とColab Proを使ったディープラーニングの開発に関して，そのワークフロー，ベンチマーク，Tipsを簡単にまとめたので共有します． Colabはこれまで簡
マシンは人間の知能にどこまで近づいたのか、創造性を発揮できるのか。ディープラーニングはどこが画期的だったのか。これからの課題とは。新型コロナとデータサイエンティストの関係とは。日本ディープラーニング協会の産業活用促進委員会が2020年5月19日にオンライン開催した「JDLA内部勉強会」で、丸山宏氏、森正弥氏、石山洸氏、佐藤聡氏の4人の論客が、AI／ディープラーニングの現在と新型コロナの関係について、白熱した議論を戦わせた。 丸山宏氏 Preferred Networks PFNフェロー。日本アイ・ビー・エム、キヤノンを経て、情報・システム研究機構統計数理研究所の教授に就任。その後Preferred Networksに最高戦略責任者として移籍。2018年4月より、PFNフェロー。ソフトウェア科学会の理事長も務める。 森正弥氏 元楽天の執行役員で、現在はデロイトトーマツコンサルティングの執行役
OpenVINO™で始めるディープラーニング
2019/11/27 update OpenVINO™で始めるディープラーニング どうも、ディープなクラゲです。 今回から「OpenVINO™ でゼロから学ぶディープラーニング推論」シリーズを掲載してゆきます！ このシリーズは、ディープラーニング概要、OpenVINO™ツールキット、Neural Compute Stick、RaspberryPiの使い方、Pythonプログラミングをゼロから徹底的に学び、成果としてディープラーニング推論アプリケーションが理解して作れるようになることを目指します。 今回は、どのような環境が必要なのか？ ディープラーニングとは？ OpenVINO™ツールキットとは？ について説明します！ 【 目次 】 何が出来るようになるのか？ 必要な機器について 必要なスキルについて ディープラーニングの種類と用途 CNN画像認識技術 学習フェーズと推論フェーズ AIの正体
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[論文実装_その2] ディープラーニングのネットワークモデルを3次元で可視化してみる - Qiita
ディープラーニングを支える技術 ——「正解」を導くメカニズム［技術基礎］
ディープラーニングで不正メール検出率向上、Googleが成果発表
ＡＩのディープラーニングで脳の病気を発見 医療機器に初承認 | NHKニュース
グーグルや早稲田大学の講師らが担当、ディープラーニング講座が開講 | Ledge.ai
ディープラーニングを軽量化する「モデル圧縮」３手法 – 株式会社Laboro.AI
日本ディープラーニング協会主催 NeurIPS 2021 技術報告会講演資料
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評価額10億円！ 高専生が考えたディープラーニング活用事業の完成度
PyTorchとfastaiではじめるディープラーニング
ディープラーニングはコスパが悪い？AI開発企業が語る、導入プロジェクト成功のノウハウ | Ledge.ai
Amazon.co.jp: ディープラーニングと物理学 原理がわかる、応用ができる (KS物理専門書): 田中章詞, 富谷昭夫, 橋本幸士: 本
ディープラーニングの活用はこれから。産業ごとにバーティカルに変化 -JDLA理事長 松尾豊氏の特別講義レポート | AI専門ニュースメディア AINOW
量子コンピュータとディープラーニングで、人間は救われる | Ledge.ai
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【合格体験記】ディープラーニング検定E資格とはなんだったのか｜iwashi
JDLA、ディープラーニング開発における契約書のひな形を公表 | AI専門ニュースメディア AINOW
Unityでディープラーニングする方法調べた - Qiita
転移学習とは？ディープラーニングで期待の「転移学習」はどうやる？｜Udemy メディア
RigNet - ディープラーニングを活用しモデルへのスキニングを自動で行う技術のソースコードが公開！
PyTorchを用いたディープラーニング実装の学習方法 (Part 1)
MacBook Pro（M1 Pro）とColab Proでディープラーニング - The jonki
AIは蜃気楼か、ディープラーニングの功罪から新型コロナまで、白熱した議論の中身