本記事の目的 もともと本業でデータサイエンスやディープラーニングを扱っていたわけでもなく、ディープラーニング周りは「なんとなく知っている」という状態。ちゃんと勉強したいと思いながらもなかなか手が出ず、モデル実装の経験もない。 上記の状態から、この1年間くらいでやっと、初めてディープラーニング実装の経験をするところまでたどり着いた。とりあえずデータサイエンスの入口に立てた（かもしれない）ということで、整理のためここまで取り組んできたことをまとめてみた。 これから勉強を始める、誰かのために役立てば嬉しい。 ＜画像ディープラーニングの始め方＞ ◇ ステップ1. 画像系AIの全体像を把握する ◇ ステップ2. 画像分類を実装してみる ◇ ステップ3. 理論をフォローアップする ◇ ステップ4. 実装の経験を積む ステップ1．画像系AIの全体像を把握する とりあえず初心者向けの書籍や動画などを見て全
現在、野生のアフリカゾウは個体数が減少し、IUCN（国際自然保護連合）レッドリストでは絶滅危惧種の危急種に指定されている。 種を救うためには、正確な個体数や生息場所の監視が必要だ。このほど英バース大学の研究者らは、本来人間が行うモニタリング法よりも容易にできる衛星カメラとディープラーニングを組み合わせた監視方法に初めて成功したことを発表した。『C Net』などが伝えている。
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
2021-08-252021-01-21 花王と奈良先端科学技術大学院大学、ディープラーニング技術を用いた新素材開発手法を開発 商品開発を行なうには優れた素材の開発が必要である。たとえば、洗剤の場合は、界面活性剤が重要な素材のひとつとなる。しかし、今まで素材開発はトライアンドエラーを繰り返す方法で行なわれていたため、莫大な時間と費用が掛かっていた。 その問題を解決するため、ディープラーニングを用いてAIに大量のデータを学習させ、予測を行なうことで開発プロセスを短くする方法が検討されてきた。しかしながら、ディープラーニングには数万個のデータが必要であり、素材開発の現場で化学反応プロセスのデータを大量に取得するには多くの費用が掛かるため、実用化に至っていなかった。 花王株式会社マテリアルサイエンス研究所と奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科情報科学領域の金谷重彦教授は共同で、材料工学
半年後に将棋の神様が現れるかもしれない話──最強将棋ソフト開発者が語る“ディープラーニング勢の台頭による将棋ソフトの進化”
棋聖、王位と立て続けにタイトルを取った藤井二冠の次の標的は、前期も挑戦者決定戦まで進んで挑戦まであと一歩だった王将戦。 将棋界最難関といわれる王将リーグといえども、今の藤井二冠を止める者は誰もいない……そんな予想はしかし、意外すぎる形で裏切られます。 何と……トップ棋士が立て続けに、藤井二冠に対して振り飛車をぶつけ始めたのです！ しかもそれは、普段はあまり振り飛車を指さない、居飛車党の棋士たちでした。 結果的に、藤井二冠は王将戦の挑戦権を逃すどころか、リーグからも陥落……。 もともと将棋ソフトは振り飛車を『不利な戦法』と考えており、ソフトを研究に用いる藤井二冠はデビューから一度も振り飛車を採用していません。 そして藤井二冠以外のトップ棋士たちも、ソフトを使用して研究しているはず。 それなのにどうして、不利なはずの振り飛車を敢えて使い、しかも居飛車では止めることができなかった藤井二冠を倒すこ
やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita
オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将
AH-Softwareの読み上げ用音声合成ソフトのVOICEROIDは、自分で好きな言葉をソフトウェアに読み上げさせることができるため、動画のナレーションやロボットの発話によく使われています。しかし、VOICEROIDの設定はやや面倒で時間がかかるもの。そこで、マイクで録音した音声をVOICEROIDの「結月ゆかり」さんの声に誰でも簡単に変換できるボイスチェンジ技術を、Dwango Media Villageのエンジニアであるヒホさんがニコニコ動画で発表しました。 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声変換技術を作ってみた - ニコニコ動画 今回ヒホさんが開発したのは、高品質に誰の声でもゆかりさんの声に変換できるという技術です。 ムービー中では、実際にヒホさんの声をゆかりさんの声に変換したものを聞くことができます。 「声を変換する」ということは、入力された音声データを別の音
2年ほど前に、自分の声を結月ゆかりにする声質変換技術を作り、動画を投稿しました。この技術には利用者の音声データが大量に必要であるという欠点があり、ゆかりさんになりたいというみなさんの願いを叶えるのが難しい状態でした。そこで、この技術を利用者の音声データが不要になるように改良し、誰でも簡単に使えるようにしました。ここではその技術について解説します。 手法 音声を直接変換しようとすると、利用者の音声データが必要になってしまいます。そこで、音声を直接変換するのをやめて、①音声を構成する要素である音素と音高に分解し、②音素と音高を目標の声（ゆかりさん）に再合成することを考えました。 ①は、音素の抽出に音声認識とOpenJTalkとJuliusを、音高の抽出にWORLDを用いれば簡単に実現できます。そのため、②さえ実現できれば、利用者の声のデータを用意することなく、誰でもゆかりさんの声に変換すること
「誰でも」「高品質に」ゆかりさんの声になれる声変換技術を作りました。また一歩、結月ゆかりになるという夢に近づけた気がします。～Q&A～Q. 生放送で使える？A. 現状だと声変換に数十秒かかるので難しいです。生放送用途だとリアルタイムYukarinがおすすめです。sm35735482Q. ゆかりねっととの違いは？A. テキスト以外の情報も利用するので、笑ったり怒ったりできます。Q. 公開予定は？A. 声変換システムの配布予定はありませんが、技術解説はブログにて公開しています。また、声変換にご興味ありましたら、ツイッターなどでご連絡いただけるととても嬉しいです。-----------------------------------・ツイッターhttps://twitter.com/hiho_karuta・技術解説ブログhttps://blog.hiroshiba.jp/everybod
ディープラーニングによる時系列データ予測モデルの問題点を解消する
本稿では、NTTテクノクロスでAIエンジニアとして活躍する筆者が、実際にどのようなことを行っていて、どのような苦労があるのかを、実際に動かして試せる「時系列データの予測モデル作成」の題材を通して、4回にわたってお伝えします。最終回となる今回は、これまでに作成した予測モデルを振り返り、時系列データを用いた予測モデルを作成する際に起きやすい問題とその対応方法をお伝えいたします。（編集部） AIを用いた時系列データ予測－予測モデルの評価 本連載では、時系列データを用いた予測モデルの作成を題材に、その作成方法を前回まで紹介してきました。 AIを用いた新規サービス開発におけるPoC（概念実証）において、このように予測モデルをプロトタイプとして作成した際、AIエンジニアには作成した予測モデルが「どのくらい目標としているサービスに適用できそうか」「どのような特徴・問題があるか」「今後どのくらい拡張・改善
巨大なプラントをトラブルから守る点検業務。熟練の技術者に頼っていたこの領域に、ディープラーニングで道を切り開き、精度向上とコスト削減、時間短縮に成功したのが日立造船だ。同社は「第2回 ディープラーニングビジネス活用アワード」の大賞を受賞。2度にわたる挫折を乗り越えたその道のりを紹介していく。 プラント設備の約30％を占める熱交換器。この検査・診断にディープラーニングを活用して、業務効率改善とビジネスの拡大を実現したのが日立造船である。日立造船は、名称から想起される造船事業は現在では手掛けておらず、ごみ焼却発電施設、海水淡水化プラント、上下水・汚泥再生処理プラントなどのプラント設備や船舶エンジンなどの設計・製作を中心に事業を展開している。同社では、主力事業であるプラント設備の検査・診断に用いる「超音波探傷検査」にディープラーニングを適用して、不可能と思われた実務対応を可能にした。 そもそもの
世界で唯一(※１)、ディープラーニング(※)２を用いたAIで未知のサイバー攻撃を予測し防御する「Deep Instinct」販売開始のお知らせ
世界で唯一(※１)、ディープラーニング(※)２を用いたAIで未知のサイバー攻撃を予測し防御する「Deep Instinct」販売開始のお知らせ数億のマルウェアを自ら学習することで、未知の脅威も高い精度で防御し、業務負荷を増やさずセキュリティを強化。 サイバネットシステム株式会社（本社：東京都、代表取締役 社長執行役員：安江 令子、以下「サイバネット」）は、Deep Instinct Ltd.（ディープインスティンクトリミテッド、本社：米国ニューヨーク州、以下「Deep Instinct社」）の日本法人であるディープインスティンクト株式会社（本社：東京都、カントリーマネージャー 並木 俊宗）と日本における販売代理店契約を締結し、Deep Instinct社が開発・販売するディープラーニングによるサイバーセキュリティ「Deep Instinct（ディープインスティンクト、以下「Deep Ins
この記事はOpenCV Advent Calendar 2020の12日目の記事です。 他の記事は目次にまとめられています。 対象者 以下みたいな作業依頼を受けることのある人。 つまり、デザインに予算はつかないけど、ある程度の工夫を求められるやつ。。。 上長「部内とかで見せるちょっとしたデモをパパッと作って欲しい」 高橋「デザインは○○さんか、△△社さんにお願いします？」 ※○○さん：デザイン会社から派遣で来ているデザイナーさん ※△△社：デザイン会社 上長「今回、デザインに出すお金は無い」 高橋「What？」 高橋「それじゃ、見た目は気にしな」 上長「偉い人も見る可能性あるからソレっぽくしといてもらわないと困る」 高橋「短い間ですが、お世話になりました」 Flaskとか立てて、UI作る人とデザイナーと役割分担出来るようなプロジェクトは対象外 はじめに OpenCVとかPillowで出来る
JDLA認定プログラム第1号のスキルアップAIが、E資格対応の『ディープラーニング講座』の受講料を5万円に改定E資格対応『現場で使えるディープラーニング基礎講座』の受講料を30万円から5万円に改定し、学習機会の提供を拡大 AI導入・活用を成功させる人材育成のプロフェッショナルファームのスキルアップAI株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：田原眞一、以下スキルアップAI）は、2021年より、E資格対応の『現場で使えるディープラーニング基礎講座』の受講料を30万円から5万円に改定致します。多くの企業で導入され、高い合格率で400名以上のE資格合格者を輩出してきたディープラーニング講座を、日本ディープラーニング協会認定プログラムの中で最安値で提供することで、より多くの方に機械学習・ディープラーニングを学ぶ機会を提供して参ります。 ■背景 日本ディープラーニング協会（以下、JDLA)が実
2Dアニメーション ソフト ソフトウェア＆ツール-Software&Tool Toon Boom Studio Reel 2024 - 2Dアニメ制作ソフト「... 2024-05-04 2Dアニメーション向けソフトを幾つも開発・販売しているToom Boom Studioによる製品採用事例紹介リール『Toon Boom Studio Reel 2024』が公開されました。 続きを読む Blender アドオン プラグイン＆アドオン-Plugin&Addon True-Assets V4.5 - アセットライブラリへの登録＆管理を簡略化す... 2024-05-04 True-VFXとAmandeep氏によるコラボ開発のアセットライブラリBlenderアドオン最新アップデート「True-Assets v4.5」が公開されました！ 続きを読む
目次。 目次。 はじめに。 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 著者・雑誌名。 内容。 Sequence-to-Sequence Model with Attention for Time Series Classification 著者・雑誌名。 内容。 Temporal pattern attention for multivariate time series forecasting 著者・雑誌名。 内容。 Stock Price Prediction Using Attention-based Multi-Input LSTM 著者・雑誌名。 内容。 DSTP-RNN: A dual-stage two-phase attention-based recurrent neural ne
AI戦略室の椎橋です。弊社で取り組んでいるディープラーニングの活用事例を紹介します。 空飛ぶホームズくん 空飛ぶホームズくんとは、平面の間取り図から3Dの部屋を生成する技術を用い（※特許取得済み）、バーチャル内見できるVRサービスです。詳細は以下のリンクに書いてあります。 lifull.com 平面の間取り図から３Dの部屋を生成する技術では主にディープラーニングを使っていて、今回はその計算処理について紹介します。 先行研究 間取り図の画像解析の先行研究では"Deep Floor Plan Recognition Using a Multi-Task Network with Room-Boundary-Guided Attention"があります。 https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zeng_Deep_Floor_
TOP500、HPCG、HPL-AI、Graph500での世界1位獲得、新型コロナウイルス対策を目的とした試行利用など、話題に事欠かないスーパーコンピュータ「富岳」。そのディープラーニング処理を高速化するには、あるOSSの存在が必要不可欠でした。それが、サイボウズ・ラボ（株）の光成滋生氏が開発したx86/x64向けC++ JITアセンブラ「Xbyak」の設計思想をベースに、光成氏の助言のもと（株）富士通研究所が開発したArm向けのC++ JITアセンブラ「Xbyak_aarch64」です。Xbyak_aarch64は、富岳上でのディープラーニング処理を実現するキー技術のひとつです。 本記事では、Xbyakの開発者である光成氏を中心に、（株）富士通研究所の上席研究員であり、Linuxカーネルへのコアコミッターでもある小崎資広氏を聞き手役として、同研究所シニアリサーチャーの川上健
【ディープラーニング自由研究】LSTM+Transformer モデルによるテキスト生成｜tanikawa
Abstract• Transformer モデルをテキスト生成タスクで使用する場合、計算コストに難がある • 計算コストを抑えつつ Transformer の予測性能を活かすために、Positional Encoding を LSTM に置き換えた LSTM+Transformer モデルを考案 • 生成にかかる時間を Transformer の約 1/3（CPU 実行時）に抑えることができた はじめにTransformer は現在の自然言語処理分野における代表的な深層学習モデルの1つです。さまざまなベンチマークを総なめにした Google の BERT とその派生系 (XLNet, ALBERT, etc.) や、OpenAI の GPT-2 など、最近の研究のベースにあるのが Transformer です。 Transformer の特徴として、LSTM などの従来の RNN にあっ
ラズパイやディープラーニングを用いてハムスターの行動を監視するシステムを作ってみた【概要】 - Qiita
動機 ペットのハムスターの活動の様子を知りたい。 具体的には.. 外出時、ハムスターがちゃんと動いていることを知って安心したい。 夜行性のため、飼い主が寝ている時間帯にどれだけ動いていたかを知りたい。 → 手持ちのラズパイに物体検出ディープラーニングモデルを埋め込み、監視システムを作成。 ラズパイカメラをスマホアームで固定して飼育ケージをストリーミング撮影しています。 できたもの 3つの機能により、ハムスターの活動の様子を見守れるようにしています🐹 Githubにコード一式をまとめています（実装の詳細は作り方の記事にて解説）。 1. 飼育ケージをラズパイカメラで撮影しストリーミング 🐹が巣穴から出てきてカメラに映ったら物体検出モデルが働いてくれます(↓Gif) 使ったもの: Python(Flask), OpenCV, PyTorch, YOLOv5 ※ 夜行性なので、暗がりでも撮影で
ディープラーニングで儲けたい | denkigai
初心者がマジでゼロからディープラーニングを学ぶドキュメンタリーマンガ。
機械学習とディープラーニング（深層学習）の違いとは？
第3次AIブームといわれる昨今において、AIは多くの企業に注目され始めています。しかし、ディープラーニングと機械学習の違いまでは詳しくは理解できていないという方も多いのではないでしょうか。 AIを深く理解するためには、ディープラーニングと機械学習の違いをしっかりと理解しておかなくてはなりません。そこで今回は、「ディープラーニング」と「機械学習」の違いを分かりやすく解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。 ディープラーニングについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 ディープラーニングとは？仕組みやできること、実用例をわかりやすく紹介 AIにおける「機械学習」「ディープラーニング」それぞれの位置づけとは AIについて触れる中で目にする機会が多い「ディープラーニング」と「機械学習」は、それぞれどのような特徴があり、どのような位置づけになっているのでしょうか。まずは、それぞれ
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&
《日経Robotics》グーグル出身者が創業のドローンベンチャー、ディープラーニングで3次元地図、GPSなくても自在に飛ぶ
米グーグルの研究組織「X」でドローンのプロジェクト「Project Wing」注1）を主導していた技術者らが、今はグーグルを離れ、新たなドローンベンチャーを創業していることをご存じだろうか。 その名も米Skydio社。日本ではまだそれほど知名度はないが、2014年創業のシリコンバレーの企業で、これまでに約180億円（1億7000万米ドル）もの資金を調達している巨大ベンチャーだ（図1）。 「ドローンの分野は中国DJI社の一強であり、もはや勝負はついた」「いまさらDJI社には勝てない」─。そう思う向きも多いかもしれない。
AIoTの実現させるJetson Xavier NXのためのディープラーニング 推論プラットフォームソフトウエア開発サービスを強化
AIoTの実現させるJetson Xavier NXのためのディープラーニング 推論プラットフォームソフトウエア開発サービスを強化 コンピュータ・通信機器 AIoTの実現させるJetson Xavier NXのためのディープラーニング 推論プラットフォームソフトウエア開発サービスを強化 2020年10月14日、ポジティブワン株式会社（本社：東京都渋谷区）は、AIoTの実現させるJetson Xavier NXのためのディープラーニング 推論プラットフォームソフトウエア開発サービスを強化いたします。 Jetson Xavier NXは、NVIDIA Jetsonファミリーの組み込みシステムオンモジュール（SoM）であり、Tensorコアを備えた統合384コアVolta GPU、デュアルDeep Learning Accelerator（DLA）、6コアNVIDIA Carmel ARMv8.
【10月15日 AFP】不毛の大地にしか見えないアフリカのサハラ（Sahara）砂漠やサヘル（Sahel）地域に、これまで知られていなかった豊かな緑が点在していることが、高精細衛星写真とディープラーニング（深層学習）技術を組み合わせた研究で明らかになった。英科学誌「ネイチャー（Nature）」（電子版）に14日、論文が掲載された。 研究チームによると、西アフリカのサハラ砂漠やその南縁に広がるサヘル地域と乾燥半湿潤地域に、従来のイメージを覆す約18億本もの樹木が生えているのが分かったという。 論文の筆頭著者を務めたデンマーク・コペンハーゲン大学（University of Copenhagen）の地理学者、マルティン・ブラント（Martin Brandt）氏は、「サハラ砂漠にこれだけ多くの木々が生えていることに、とても驚いた」とAFPに語った。 「もちろん、一本も木がない場所は広範囲に及ぶ。
目次。 目次。 はじめに。 「株式自動売買」と「システムトレード（シストレ）」の違いをもう一度。 株式自動売買プログラムを自作するメリット。 プログラミング技術が身に付く。 幅広い知識（ネットワーク関連・機械学習など）が身に付く。 学術論文から最新の研究成果を取り入れることができる。 プログラムを自分好みに思いのまま改変できる。 楽しい。 株式自動売買プログラムを自作するデメリット。 膨大な時間がかかる。 幅広い知識（ネットワーク関連・機械学習・プログラミングなど）が必要。 信用取引口座の開設。 信用取引とは？ 空売り（売建）ができる。 レバレッジを効かせることができる。 ロング・ショート戦略：暴落リスクを回避することができる。 プログラム関連の準備。 プログラミングの勉強方法。 ニューラルネットワークの改良。 株式売買注文発注・訂正・取消、保有建玉・委託保証金維持率確認など、株式売買（信
・自己教師あり学習 ・半教師あり学習 ・転移学習 ・メタ学習 ・模倣学習 ・逆強化学習 ・能動学習（Active Learning） について 「概要」、「代表的アルゴリズム名」、 「各内容を学ぶためのおすすめチュートリアル動画」を解説しています 2020年9月25日 理系ナビ DLエンジニアトレーニングプログラム Read less
衛星画像の「影除去」から解析まで オンリーワンのAI・ディープラーニング技術（秋山文野） - エキスパート - Yahoo!ニュース
'''衛星画像の「影除去」から解析まで オンリーワンのAI・ディープラーニング技術 株式会社Ridge-i 柳原 尚史''' 災害発生時に「緊急で発生箇所を知る」ことができれば、その後の対応に大きな力になります。2019年にJAXAからの委託により、光学衛星画像からディープラーニングを活用した解析により、土砂崩れ箇所を自動で検出する技術を開発し、第4回宇宙開発利用大賞で経済産業大臣賞を受賞した株式会社Ridge-i（リッジアイ）。広域を1分前後で高速解析し、約80パーセントの高精度検出が実現しました。熟練の検査員が目視で行っていた作業を自動化、高速化するとその先にどんな世界が開けるのか。代表取締役社長の柳原尚史さんに伺いました。 －－災害箇所の検出を広域で1分前後、そして80パーセントの高精度で検出することができたとのことですが、広域というのはどのぐらいの広さですか？ 柳原：被災地域を含む
機械学習、ディープラーニングを行おうとするとPython一択というイメージがあります。たしかにフレームワークが豊富で、情報も数多いので一番手軽な選択肢に思えます。 しかし、ほかのプログラミング言語でもディープラーニング用のフレームワークが増えてきています。今回はそれらを言語別にまとめて紹介します。 JavaScript TensorFlow.js TensorFlow.js | JavaScript デベロッパー向けの機械学習 PythonのTensorFlowをJavaScriptにポーティングしたフレームワークになります。Pythonで作成したモデルを変換して利用できます。 Keras-js keras-team/keras: Deep Learning for humans KerasはTheano、TensorFlowが扱えるディープラーニング用ライブラリで、Keras-jsはその
Top > ビジネス > Audiostockの音声データを使ってディープラーニングに挑戦。AI開発コンテスト「Neural Network Console Challenge」参加者募集開始
【深層学習】Deeplabv3+を用いたセマンティックセグメンテーション 〜Googleが発表した最先端のディープラーニング技術〜 - 社会人博士の深層学習ブログ
今回は、セマンティックセグメンテーションで最も性能が高い手法の1つであるDeeplabv3+を、基本的な手法であるU-Netと比較しながら紹介します。 上の図にDeeplabv3+の構造を示します。従来のモデルとしてよく使用されるU-Netと同様に、エンコーダー/デコーダー構造を備えています。エンコーダーブロックは、高レベルの特徴を抽出するたたみ込みニューラルネットワークです。 Deeplabv3 +は、特徴抽出にXceptionモジュールを使用し、元のスペクトログラムの1/16のサイズの特徴マップを出力します。 U-Netとの最大の違いは、Xceptionモジュールの後に実行されるAtrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）と呼ばれる異なるレートの拡張畳み込み層を持つピラミッド構造です。拡張畳み込みは、定義されたギャップを持つ入力に適用される一種の畳み込みです
手っ取り早く、やられたシーンを抽出したい人向け OBSと連携するWebアプリを作成しました 詳細はこちらの記事をご参照ください。 スプラトゥーン3で、やられたシーンをOBSのリプレイバッファで自動保存する 以前のWebアプリ スプラトゥーン2 やられたシーン自動頭出しツール「iKut」 Dockerイメージ こちらでDockerイメージを配布しています。 はじめに スプラトゥーン2を発売日からやりこんで3年になります。2年かけて全ルールがウデマエXに到達しましたが、そこからXパワーが上がらずウデマエＸ最底辺で停滞しています。最近は自分のプレイ動画を見て対策を立てるのですが、すべての動画を見るのは大変です。そこで敵にやられたシーンは特に修正すべき自分の弱点があると考え、そこだけを自動で抽出するシステムを作ってみました。 ↑このシーンを切り出します。 画像の引用 この記事では任天堂株式会社のゲ
AIツールは多くの種類があって何を選んだら良いのかわからない方も多いのではないでしょうか。AIはデータの傾向から未来や現在を分析することができます。ツールの中でも何ができるのか、何を基準に選べば良いのかがはっきりすると選びやすいですよね。今回は、AI分... プログラミングが不要でAIを構築する機会が誰にでも提供される今、ディープラーニングの面白さをより手軽に感じることができるようになっています。 今回の記事では、ギリア株式会社 代表取締役社長兼CEOの清水亮氏の取材を通し、ディープラーニングの本来の面白さについて迫ります。 ノーコードのGUIツールが普及 ーわざわざ毎回プログラムを書くのは効率が悪い かつてAIを作るためにはプログラミング技術が必須でした。 AIベンチャーの多くは設立者がプログラミングの知見を持ちCEOとCTOを兼任しているケースが多いことが特徴です。まさにこのプログラミ
《日経Robotics》ラズパイ4の新GPUをハックしてディープラーニング推論を高速化、ベンチャーIdeinはなぜ開発できた？
IoT向けの安価な小型コンピュータとして注目を集める「Raspberry Pi（ラズパイ）」の全シリーズに、GPUが標準搭載されていることをご存じだろうか。 元は教育用途として始まった同デバイスだが、ユーザーが3次元グラフィックスに触れられるよう、米Broadcom社製のメインチップにGPUコア「VideoCore」が搭載されているのである。 IoTやAI技術を手掛ける日本のベンチャー、Idein（イデイン）は、このラズパイ1～3のGPUをディープラーニング（深層学習）推論のアクセラレータとして使えるようにしたことで知られる1）。このラズパイのGPUは米NVIDIA社のGPGPUと異なり、グラフィックス以外の汎用演算を行うための開発環境やツールがチップ開発元から提供されている訳ではない。 本誌が2019年3月号で解説したように、Ideinは当時、公開されている命令セットアーキテクチャ（IS
2020.09.08 ITニュース 2015年7月以来５年ぶり２度目となる、東京大学大学院工学系研究科教授で日本ディープラーニング協会理事長の松尾豊さんのインタビューをお届けする。 エンジニアtypeでは今年７月にも、AIテクノロジー企業ABEJA主催のオンラインイベント「DX2020」で行われたABEJA岡田陽介代表との対談「With/Afterコロナ時代におけるDXとAI」をレポートしている。 ＞＞【松尾豊×ABEJA岡田陽介対談】日本企業でDX、AI活用が進まない５つの理由とその処方箋 この記事では「日本企業でDXが進まない理由とその解決策」にテーマを絞るべく割愛したが、講演の中でディープラーニング研究の今を問われた松尾教授は「画像認識系の技術がだいぶ成熟して、アプリケーションもだいぶ出てきた。世の中には”出切った”雰囲気さえ出ている。ところが今（アカデミア方面では）かなり面白いこと
1.はじめに ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学／松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです（もちろん日本語です）。ウェブを利用した情報の利用と人工知能の可能性についてコンパクトにまとめています。ディープラーニングには触れていませんが、若々しい松尾教授の姿が見れて、内容も興味深いです。<おすすめです。>(15分) □2013年 02.ＩＴ融合シンポジウム ～企業・研究者に
Amazon SageMakerでのディープラーニング学習時における、GPUパフォーマンスチューニングのためのI/O最適化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMakerでのディープラーニング学習時における、GPUパフォーマンスチューニングのためのI/O最適化 GPUはディープラーニングの学習スピードを著しく向上させ、学習にかかる時間を数週間からほんの数時間へと短縮させる可能性があります。しかし、GPUを使用する恩恵を十分に得るためには以下の点を考慮する必要があります。 基盤となるハードウェアを十分に稼働させるためのコードの最適化 最新の高性能なライブラリとGPUドライバの使用 GPUの計算と一致する速度でデータがGPUに供給されるためのI/Oとネットワーク操作の最適化 マルチGPUもしくは分散学習の際のGPU間の通信の最適化 Amazon SageMakerは開発者とデータサイエンティストがあらゆる規模で迅速かつ簡単に機械学習（ML）モデルをビルド、学習、デプロイするためのフ
音声合成ソフト「VOICEROID」などの音声合成エンジンとして使われる「AITalk」の開発を手掛けるエーアイ（東京都文京区）は8月27日、ディープラーニングを活用した個人向け音声合成ソフトを2021年2月に発売すると発表した。 発売予定のソフトにはディープニューラルネットワーク（DNN）による音声合成に対応した新型エンジン「AITalk5」を搭載。ユーザーが入力した文章を基に、キャラクターの話し声を合成する。話す速度や音程、音量などはユーザー側で調整できるようにするという。 AITalkはこれまで、AIによる音声合成は行わず、事前に収録した音声を切り貼りして音声を合成する「コーパスベース音声合成方式」を採用していた。AITalk5ではDNNによる音声合成も追加し、利用シーンに合わせて合成方式を選択すれば、より人間らしく豊かな音声を合成できるとしている。 関連記事 VOICEROID「小
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画像ディープラーニングの始め方（画像系AIの概要理解からUdemy受講, E資格取得まで） - Qiita
宇宙の中心で象を数える。衛星カメラとディープラーニングを使用した画期的な個体数の調査法が開発される : カラパイア
花王と奈良先端科学技術大学院大学、ディープラーニング技術を用いた新素材開発手法を開発 | IoT NEWS
ディープラーニングで誰でも簡単に「結月ゆかり」の声になれる音声変換技術が開発される
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bRigNet - 注目のディープラーニングを用いた自動リギング技術！Blender向けにアドオン化した人が現れました！
論文版はてなブックマーク（その11：ディープラーニング×未来予測）の話。 - sun_ek2の雑記。
間取り図をディープラーニングで解析して3Dモデルをつくる - LIFULL Creators Blog
富岳のディープラーニング処理を支えるJITコンパイラ「Xbyak_aarch64」誕生秘話 | gihyo.jp
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！
「不毛の砂漠」に樹木18億本、衛星画像とディープラーニングで発見 アフリカ
ディープラーニングを使った株式自動売買プログラム稼働に向けた準備の話。 - sun_ek2の雑記。
NVIDIA JetBotの製作: ディープラーニングで自律走行 Kindle版
最近のディープラーニングのトレンド紹介_20200925
Python以外でもできる。言語別ディープラーニング用フレームワークまとめ – ピクアカインフォ
Audiostockの音声データを使ってディープラーニングに挑戦。AI開発コンテスト「Neural Network Console Challenge」参加者募集開始 | Ledge.ai
スプラトゥーン2のプレイ動画から、やられたシーンだけをディープラーニングで自動抽出する - Qiita
「AIの本当の面白さ」プログラムを書くよりまず試せ -ディープラーニングでのノーコードの重要性 | AI専門ニュースメディア AINOW
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