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。
こんにちは、画像生成AIでひたすら猫のイラストを生成している じょじお（＠jojio‗illust）です。 この記事にStable Diffusionのモデルをぼちぼちとまとめています。随時更新予定です。
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
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
「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
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ベンチャーのPreferred Networksが、アニメキャラクターを無限に生成できるというサービス「Crypko」の提供を始めた。 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。
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
出典：日経クロステック、2020年2月7日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味がある
たのしい機械学習 Part1
(原文：Machine Learning is Fun! by Adam Geitgey より許可を得て翻訳) (訳者注：難解な機械学習のコンセプトを平易に説明している素晴らしいブログを見つけ、ぜひ日本の皆さんに伝えたい！と思い文章化しました。共感いただいた方、文章末尾の❤️マークからいいね！お願いします。一緒に機械学習勉強してくれる人も募集中です。=>Email:dai@jenio.co) 機械学習の事を人々が話しているけど、 あなたは言葉の意味はわかっていない。 そんな場面に遭遇した事はありませんか？ 同僚の言葉に相槌を打つのに疲れた。。 そんな状況を変えましょう！ このガイドは機械学習に興味があるけど、 何から勉強したらいいのかわからない人に向けて書かれました。 多くの人がWikipediaを見ると思いますが、 ストレスがたまり、 誰かがレベルの高い説明をしてくれるのを望みますよね？
はじめに この記事は、Life is Tech ! アドベントカレンダー2016 18日目の記事です。 はじめまして！iPhoneメンターのにっしーです。 「時間があるときに勉強しよう」と人工知能／機械学習／Deep Learning／認識技術といったトピックの記事の見つけてはストックしてきたものの、結局2016年は何一つやらずに終わろうとしているので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 本質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということで画像認識技術に触れてみることにしました。 画像認識とは? 画像認識とは、画像データの画像内容を分析して、その形状を認識する技術のことである。 -- Weblio辞書 画像認識では、画像データから対象物となる輪郭を抽出して、背景から分離し、その対象物が何であるかを分析するのが基本になります。 しかし、人間なら無意識化に行われていることですが、コンピュ
【悲報】元東大最年少特任准教授 大澤昇平氏、保守SNS設立に向けてクラウドファンディングを募り「(運営は)３年後には全員金持ちになってるから」と豪語していたものの、遂にプロジェクト無期限中止を宣言し鍵アカ雲隠れ 出資者は激怒か 真相不明 - Togetter
椎路ちひろ @ChihiroShiiji 元東大最年少准教授の人、落ちるところまで落ちましたねぇ。 元々技術面の話が上っ面だけで実がなく、技術力が感じられない人ではあったので開発できないことに驚きはないですが、クラウドファンディング資金持ち逃げですか…。 twitter.com/japonistan/sta… 2021-02-16 05:40:05
Chainer を振り返って
2015 年 4 月 12 日に Chainer の最初のコードをコミットしてから，およそ 4 年半と少しが経ちました．はじめのはじめは軽い気持ちで書きはじめたコードでしたが，今では一線級の研究を立派に支えるまでになりました．深層学習フレームワークの世界も当時とは様変わりして（当時は TensorFlow も PyTorch もなかったわけですから，本当に変わりました），思えば遠くにきたものです． 今日，PFN は社内の研究開発に用いる主なフレームワークを PyTorch に移行すると発表しました．会社にとってももちろんですが，業務としてはこの 4 年半，Chainer 一筋でやってきた自分にとっては特に，大きな転換点です． まず率直な感想として，Chainer の開発は本当に楽しかったです．書きはじめた頃は，深層学習フレームワーク競争の真っ只中で，Theano の上に乗っかるフレームワー
実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級8冊＋テーマ別11冊（2020年2月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
この記事ははてなデベロッパーアドベントカレンダーを始めます - Hatena Developer Blogの最終日の記事です。昨日は id:ichirin2501 の MySQLでINSERTのデッドロックに嵌る人を1人でも減らすために - ichirin2501's diary でした。 こんにちは、id:stanaka / @stanaka です。今年のはてなデベロッパーアドベントカレンダーも最終日です。 2015年もSwiftのOSS化から、JavaScriptでデスクトップアプリを書けるElectronや、 Chainer, TensorflowなどのDeep Learningライブラリ、AWS RDSのAuroraの東京リージョンでのリリースなどなど、 大小様々な技術が登場しました。 はてな社内でも新しい技術の採用方針については時々議論になるのですが、 社内向けに書いた技術選択を
まぎるぅ @yusumimi 世界規模ではブームが移り変わっているのに、新しいブームにうまく乗れないことがあるのが日本（クラウド→機械学習） pic.twitter.com/7FWNK4p2JB 2018-12-24 08:57:25 リンク Wikipedia 機械学習 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。 センサやデータベースなどから、ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。なお、データ集合を解析するので、統計学との関連が深い。 そのアルゴリズムは、第一にそのデータが生成した潜在的機構の特徴を捉え、 27 user
なぜすぐに救急車を呼ばないのか…業務中の死亡事故が相次ぐ「アマゾン物流センター」の異様な実態（プレジデントオンライン） - Yahoo!ニュース
アマゾンの大量の商品は、どのように管理されているのか。アマゾンの小田原物流センターに潜入したジャーナリストの横田増生さんは「複数の社員から『物流センターで業務中の死亡事故が何度も起きている』という証言を得た。その中には、倒れてから救急車が到着するまで1時間かかったケースもあった」という――。(第1回/全2回) 【写真】横田増生氏の著書『潜入ルポ アマゾン帝国の闇』(小学館新書) ※本稿は、横田増生『潜入ルポ アマゾン帝国の闇』(小学館新書)の一部を再編集したものです。 ■「何でもかんでも隠し通そうとする姿勢に嫌気がさしたんです」 私のアマゾンでのアルバイトの最終勤務日が終わった後の夕刻、平塚駅前の個室居酒屋で西川正明(仮名)に会った。アマゾンの小田原物流センターが稼働したときから働いている古参社員だった。 席に着くとまず、西川の社員証を見せてもらった。アマゾンの正社員であることを表すブルー
こんにちは。だだっこぱんだです。 今回は、AIイラスト界隈で最近話題のControlNetについて使い方をざっくり紹介していきます。 モチベが続けば随時更新します。 StableDiffusionWebUIのインストール今回はStableDiffusionWebUIの拡張機能のControlNetを使います。 WebUIのインストールに関してはすでにいろんな解説記事や動画があると思うのでそちらをご参照ください。 一応僕が作った簡単にWebUIを起動できるソフトも紹介しておきます（せんでん）
将棋ソフトPonanza開発者「人工知能はいまのところ論理的な思考はほとんどできない。むしろ『直感』を得意としていることはあまり納得されていない」
Issei Yamamoto🚗創業メンバー募集中🌔 @issei_y 人工知能はいまのところ論理的な思考はほとんどできない、むしろ所謂「直感」のほうを得意としているという話、あまり納得されてない。確かにコンピュータは論理的に動いている、でもそれはハード・ソフトウェアエンジニアが一生懸命作った論理であったコンピュータが発案した論理ではない。 2018-05-11 15:59:03 山本一成🌤️TuringのCEO @issei_y 🚙完全自動運転EVの量産を目指すTuringのCEO turing-motors.com ☗名人を倒した将棋プログラムPonanzaの作者 🧑🏫愛知学院大学特任教授 🚑カジュアルDM大歓迎 🚒CTO:@aoshun7 COO:@daisukeman note.com/issei_y Issei Yamamoto🚗創業メンバー募集中🌔 @iss
予算30万円台の深層学習用PCの買い方｜shi3z
深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 武漢大学と湖北工業大学からなる中国の研究チームが開発した「AnimeGAN: A Novel Lightweight GAN for Photo Animation」は、現実世界で撮影した写真をアニメ風の画像に高速変換する技術だ。深層学習を用いた軽量なフレームワークで、宮崎駿監督や新海誠監督の作品のようなアニメ風の高品質画像に仕上げることができる。 高品質なアニメ作品を制作するためには、線や質感、色、影などを入念に考慮する必要があり、制作に手間と時間がかかる。現実世界の写真を自動的に高品質なアニメ画像に変換できる技術があれば、効率化の観点から重要視されるだろう。 今回の手法では、実写からア
AI＝人工知能で「モザイク」を除去するという技術を使って加工したアダルトビデオのわいせつな画像をインターネット上に掲載したとして、サイトの元運営者が著作権法違反などの疑いで警察に逮捕されました。 逮捕されたのは、兵庫県高砂市に住むインターネットサイトの元運営者、中本正幸容疑者（43）です。 警察によりますと、中本容疑者はことし1月、AIの技術を使って、アダルトビデオのモザイク部分を加工してわいせつな画像10枚をみずからが運営するサイトに掲載したとして、著作権法違反とわいせつ電磁的記録媒体陳列の疑いが持たれています。 専用のソフトウェアを使ってモザイクの部分をAIに推測させモザイクがないように再現した動画を1本2300円ほどで販売していて、警察のサイバーパトロールで、発覚したということです。 警察の調べに対し、中本容疑者は「金銭目的でやった」などと話し容疑を認めているということです。 これま
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 23日目。 ここまでデータをどういう風に処理したり、どういうタスクをこなしていくかについて勉強してきたが、 一度基礎的な事項に戻ってみたいと思う。基礎だから簡単というわけではない。基礎だからこそ難しく、また本質的な内容。 データ分析で使われている手法などをまとめて集約して、簡単な説明を付け加えていく。 しかし、このあたりの数学*1は苦手なので、なるべく直感的に自分のイメージを書いていく。 われわれが生きている空間や、距離は"正しい"のか ユークリッド空間/ユークリッド距離 点の距離 分布の距離 wasserstein計量 カーネル(再生核ヒルベルト空間) Topological Data Analysis(TDA) 次元削減/Embedding PCA(principal component analysis) t-SNE(t-Distributed
深津 貴之 / THE GUILD @fladdict THE GUILD。行動・認知・体験のデザイナです。 ネットを知の高速道路として復活させたい。 note.comもお手伝いしています。 書き物 → note.com/fladdict theguild.jp
機械学習概論 講義テキスト
2015/04/14 初期バージョン 2015/04/16 ver1.4（参考資料追加、k平均法の解説追加など） 2015/04/20 ver1.5（最大対数尤度関数の評価、混合分布によるクラスタリングを追加） 2015/04/21 ver1.6（EM法のアルゴリズム説明を追加） 2015/04/24 ver1.7（その他の性能指標を追加） 2015/05/19 ver1.8（ギリシャ文字ベクトルフォントの修正、その他リファクタリング） 2015/05/25 ver1.9（EM法の初期データ画像を追加） 2015/06/07 ver2.1（セミナー用に修正） 2015/06/24 ver2.2（EM法の説明を追加） 2016/09/01 ver2.3（誤字修正） 2016/12/27 ver1.0 タイトルを変更 2016/07/07 ver1.4 Update
Point ■韓国のNCSOFT社によって、顔写真を二次元アニメ風に自動変換することのできるAIが開発される ■画像翻訳技術には、顔の中の注目すべき特徴を抽出し、不要な部分は無視するための「CAM技術」が使用されている ■今回は開発されたAIはアニメ像への変換だけでなく、ごく普通の風景写真を絵画の巨匠風にアレンジすることも可能 最近、顔をルネッサンス絵画風に変換してくれるAIアプリが話題となりましたが、今度はアニメです。 韓国のオンラインゲーム会社「NCSOFT」が、人の顔写真を二次元アニメキャラクターに変換してくれるAIを開発しました。 AIには「敵対的生成ネットワーク（GANs）」というディープ・ラーニングが用いられ、膨大な数の顔写真とアニメキャラの顔をAIに学習させることで、全く新しい画像サンプルを作り出すことができます。 この技術によって本人の顔の特徴を捉えたアニメキャラ像を生成す
Googleの並列ログ解析向け言語「Sawzall」が公開されたので使ってみた | Preferred Research Blog
Rapidly Realizing Practical Applications of Cutting-edge Technologies
大澤昇平 :: AI 救国論 🇺🇳 on Twitter: "「なんでこの発言が燃えてるの？」と疑問の奴もそこそこいると思うが、今回の炎上騒動の黒幕は「シバキ隊」だからな。シバキ隊は警察でも知られている著名な左派系デモ団体で、過去に集団リンチ事件でカタギをボコボコにしてる。正式名称は対レイシ… https://t.co/kOncCoFCs6"
「なんでこの発言が燃えてるの？」と疑問の奴もそこそこいると思うが、今回の炎上騒動の黒幕は「シバキ隊」だからな。シバキ隊は警察でも知られている著名な左派系デモ団体で、過去に集団リンチ事件でカタギをボコボコにしてる。正式名称は対レイシ… https://t.co/kOncCoFCs6
深層強化学習アルゴリズムまとめ
はじめに 深層強化学習の分野では日進月歩で新たなアルゴリズムが提案されています. それらを学ぶ上で基礎となるアルゴリズム(というより概念に近い？)はQ学習, SARSA, 方策勾配法, Actor-Criticの4つだと思われるので, これらを軸としてまとめてみたいと思います. 以下の4点はあらかじめご了承ください. コードは書いていません. 概念のみの説明です 他のアルゴリズムの基礎となりうる重要な概念については詳しく書きました. その他については簡潔に書きました 深層学習についてはある程度理解している読者を想定しています 書いているうちに規模がどんどん大きくなってしまったので, どこかに必ず間違いや不足があります. 「この式がおかしい！」「このアルゴリズムも追加するべき！」などコメントがあればぜひお願いします 全体像 扱うアルゴリズムを相関図にしてみました(私のイメージです). まず,
# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw
word2vec（Skip-Gram Model）の仕組みを恐らく日本一簡潔にまとめてみたつもり - これで無理なら諦めて！世界一やさしいデータ分析教室
久しぶりの記事更新です。 今回はかねてより書いてみたかったword2vecについて。 word2vecはとても面白い考え方なのですが、個人的には仕組みがちょっと捉えづらく、理解するのに結構時間がかかりました。 そこで今回は、過去の自分を救えるように、word2vecをできるだけ簡潔に、そして直観的に理解できるように解説していきます。 なお、word2vecについては以下書籍でよくまとまっているので、よろしければ是非！ Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者: 梅津雄一,中野貴広出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る ※追記※ スマホのAMPだと、行列や数式がうまく表示されない可能性がありますので、こちらのリンクかPCから購読頂けますと幸いです。 word2vecを使うと何ができる
個人アプリ開発者という職業柄？ 2chに悪口を書かれることがたまにあるので 書き込みをした人をAIで特定してみようと思います。 まず、ツイッターの内容がリアルタイムに書き込まれているので 犯人はフォロワーであることは間違いないと思います。 夢を奪ってごめんよ… pic.twitter.com/vhbAHhPobE — ちょいちょい🎢 (@ChoiChoiAdv) 2017年8月18日 フォロワーを全員判断させるのはめんどそうなので まずは下記を参考に容疑者を洗い出します。 detail.chiebukuro.yahoo.co.jp そういえば、ツイートにこんなリプが これで容疑者は２人に絞られました。 以降、犯人のプライバシーに配慮してS氏、P氏と呼ばせて頂きます。 やりたいことはこんな感じです。↓ 1. お二人のツイート内容をChainerに食わせて、いい感じに文章の癖とかをAIが学習
「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
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維新「司書はAIで代替可能」 唯一反対、増員決議できず ｜ 共同通信
寄付講座担当特任准教授の不適切な書き込みに関する見解 | マネックスグループ株式会社
【2023年版】Stable Diffusion モデルまとめ | BLOG CAKE
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
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
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）
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
なるべく数式を使わない！滋賀大学の無料データサイエンス講座が開講 | Ledge.ai
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～
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
画像認識対決 ~Microsoft VS Google VS IBM VS AWS~ - Qiita
はてなでの10年戦える新技術採用戦略の話 - Hatena Developer Blog
日本人、ようやく「あれは人工知能ではない」と気づき始めたらしい「遅えよ」「何でもかんでも人工知能言い過ぎ」
ControlNetでポーズや構図を指定してAIイラストを生成する方法｜ddPn08
写真や動画を「新海誠みたいに」「宮崎駿っぽく」変換できる「AnimeGAN」 武漢大学などが開発
AIでモザイク除去 アダルトビデオ加工画像掲載の疑い 男逮捕 | NHKニュース
【Day-23】機械学習で使う"距離"や"空間"をまとめてみた - プロクラシスト
AIへの命令構文を研究した結果、ハイファンタジー系のモンスター設定画を安定生成できるようになった【7/16更新】
顔写真を「二次元アニメ風」に自動変換してくれるAI - ナゾロジー
ビーフストロガノフはどのくらい強いのか - Qiita
AIで2chに悪口書いてる人を特定してみた。 - ちょいちょいブログ
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」
Takuya Kitagawa/北川拓也 on Twitter: "近年のAIの進化は実は理解されていない。 ChatGPTを筆頭に、信じられないレベルでAIが進化している。 そう、本当に信じられないレベルなのは、なぜAIがこんなにも「急激に」質が良くなったかを、誰も説明できないからだ。 おそらく発明した研究者本人たちですら。 どういうことか。 1/n"
