深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」 2018.01.08 Updated by Ryo Shimizu on January 8, 2018, 08:29 am JST あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラー
NVIDIA、深層学習やAIの開発者10万人の教育プログラムを発表
NVIDIAは、Deep Learning Institute（DLI）を通じて10万人の開発者を教育する計画を発表した。 NVIDIAにとって、機械学習と人工知能（AI）の分野で開発者をトレーニングする取り組みであるDLIは、これらの専門家を養成する手段であり、いずれはGPUの売り上げ増加につながる可能性がある。 NVIDIAが賭けに出る背景には、調査会社IDCの推計がある。IDCによると、2020年までに、あらゆるアプリケーションのうち80％がAIをコンポーネントとして組み込むようになるという。 NVIDIAのDLIは1年前に設立された組織で、学術機関、企業、政府機関でトレーニングイベントを開催している。DLIはこれまで、Amazon Web Services（AWS）のGPUインスタンス「Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）P2」を利用して
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