真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
Webエンジニアは、いかにAIと向き合うべきか？ 筑波大・人工知能研究室と考えるAIの歴史と未来 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
20年の機械学習・ニューラルネットワーク研究から見えた、人工知能の歴史と未来 人工知能はどのような技術によって進歩し、どのような未来に向かってかじをきっているのでしょうか。今回は20年近く人工知能の研究をしてきた人工知能分野のフロントランナーの方々にインタビューしました。 人工知能ブームを再燃させたディープラーニング。このブレイクをきっかけに、世の中にはさまざまな人工知能関連の情報があふれています。多くのディープラーニングフレームワークに採用されているPythonが盛り上がりを見せ、機械学習やディープラーニングの関連書籍がエンジニア界隈を賑わせました。 そもそも、人工知能はどのような技術によって進歩し、どのような未来に向かってかじをきっているのでしょうか。今回は20年近く人工知能の研究をしてきた方々にインタビューしました。筑波大学で人工知能研究室の室長を務め、同大で「人工知能特論」の講義も
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
![私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/71762e78be72331ac96492b2337551ed398703d4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180426%2F20180426235611.jpg)
AIにパスワードを推測させることでパスワード突破が容易になる可能性
by DennisM2 重要な情報を流出させてしまわないために安易なパスワードを設定しないなどの対策が行われていますが、新たな研究によって、人工知能を使うことで、攻撃者がターゲットのパスワードを容易に推測できるようになる可能性が示されました。 [1709.00440] PassGAN: A Deep Learning Approach for Password Guessing https://arxiv.org/abs/1709.00440 Artificial intelligence just made guessing your password a whole lot easier | Science | AAAS http://www.sciencemag.org/news/2017/09/artificial-intelligence-just-made-guessing-y
ディープラーニングを越える技術!? 人工知能の最先端「階層型時間メモリ＝HTM」とは
ここ数年、世間から注目を集める人工知能（AI）。2017年以降には、さらなる飛躍が期待されている。人工知能技術のひとつであるディープラーニングは、画像・音声認識技術の開発に利用され、今年から商品として実用化される機会が増えるとも予想されているが、今後、そのディープランニングを超える技術は登場するのだろうか。 人工知能企業・ヌメンタ（Numenta）の共同創設者ジェフ・ホーキンス（Jeff Hawkins）氏は、海外メディアへの寄稿で「ディープラーニングに代表されるニューラルネットワークもすでに旧式だ」としている。ホーキンス氏らは、人間の脳と最も似ていると評価される人工知能であり、大脳新皮質をモデル化することを目標としたアルゴリズム「階層型時間メモリ（Hierarchical Temporal Memory 、以下HTM）」を研究している。 なお、ホーキンス氏は、スマートフォンの起源となった
ディープラーニング入門のための入門 その1 - studylog/北の雲
このシリーズは何なのか ディープラーニングとやらに興味あるけど何から手を付けていいかわからない そもそも機械学習って何なのかわからない 数式読めない 微分積分わからない 高校卒業してから数学を学んだ事が無い chainerのサンプルを試してみたけれど中身のコードはさっぱりわからない 英語わからないのでchainerのドキュメント読めない という人向けのchainerを使ったディープラーニング入門するための入門といった位置づけです。 書いている人も似たようなレベルです。微分や積分やデルタ記号を見ると頭痛がします。ディープラーニングの数式を一行も理解できません。今英検2級受けたら落ちそうな英語力。アカデミックな情報工学どころか大学は文系でしたしプログラマですらありません。そんな人が書いています。 Mnist(手書き数字を識別する)サンプルを読んで動作が理解できる人や、大学で理系に進んだ人、情報
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
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