【記事更新】私のブックマーク「ディジタルゲームの人工知能（Artificial Intelligence in Digital Game）」 – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「ディジタルゲームの人工知能（Artificial Intelligence in Digital Game）」 三宅 陽一郎（株式会社スクウェア・エニックス） はじめにディジタルゲームにおける人工知能研究は、現実そっくりの仮想シミュレーション空間で、キャラクタという身体を持つ知能を作って試す、という取り組みです。そこでは複雑な３次元の地形を作って、複雑な身体の動作を決めさせることもできれば（例えばファンタジー世界で渓谷を歩かせるなど）、長時間に及ぶ複雑なミッションを解かせる（例えば、敵の基地に潜入して設計書を持って帰る）こともできます。時間を素早く進めて進化アルゴリズムや学習アルゴリズムを用いることもでき、ニューラルネットワークで動作や選択を学習することもできます。ディジタルゲームは多様で巨大な実験の場でもあり
【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
GUIのスクリーンショットを読み込むと必要なコードを生成する仕組みでスタートアップが人工知能を活用
by Gwydion M Williams デンマークのIT系スタートアップであるUIzard Technologiesが人工知能(AI)を利用して、グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)のスクリーンショットを読み込ませると、そのGUIに必要なコード(storyboardファイルやHTMLファイル)を出力するというアプリケーションを開発しました。YouTubeではそのデモンストレーション映像が公開されています。 pix2code - YouTube 「pix2code」はGUIのスクリーンショットからコードを生成します。 まず用意したのはモバイル端末向けのGUI。単なるスクリーンショットのPNG画像です。 これをpix2codeに読み込ませます。pix2codeではターゲットとなるプラットフォームを「iOS」「Android」「Web」の3つから選べるようで、ここではiOSを選んで
素人だってパーソナルアシスタントを作れる！人工知能APIまとめ【2017年版】
AIプログラミングの専門知識がないけど、アップルのSiriやアマゾンのAlexaのようなパーソナルアシスタントを作りたい開発者へ。手軽に試せるWebサービスAPIとフレームワークを紹介します。 人工知能やパーソナルアシスタント、チャットボットは急速に普及しています。「Siri」「Alexa」「Cortana」「Ok Google」という言葉で人をWebにつないでくれるパーソナルアシスタントや、増え続けるIoT（Internet of Things：モノのインターネット）は、これからますます当たり前になってきます。2017年、ほぼすべてのメッセンジャープログラムとスマートフォンOSにはチャットボットやパーソナルアシスタントが用意されています。 「人工知能」の定義については議論の余地がありますが、誰でも仮想アシスタントを自由に使える世界の幕開けを私たちは目の当たりにしているのです。 幸いなこと
リクルートがAIをまさかの無料公開。さっそくすべてのAPIを試しまくってみた | Ledge.ai出張所
おはようございます、河村です。 株式会社リクルートテクノロジーズがAI「A3RT」を無料公開したことが、少し前に話題になりましたよね。 しかも実際に「カーセンサー」や「ゼクシィ縁結び」でもすでに使われている優秀なAI。 ただ、そんな優秀なAIのAPIが公開されたっていうニュースはちょこちょこ見るんですが、実際どれだけすごいのか？どれだけの精度なのか？というニュースってほとんど見ませんよね。 ということでデジマラボですべてのAPIをガッツリ試してみることにしました！！ 今回、無料公開されたAPIは、レコメンドや画像解析、文章校閲などを可能にするAPIなど以下の6つ。 名称だけ見ても謎なAPIもあるのでさっそく使ってみましょう！ 自動生成、入力補助を実現するText Suggest APIText Suggest APIは文章の自動生成、入力補助をしてくれるAPI。ある単語を入力すると、「その
人口知能（AI）を搭載した生活を豊かにするおすすめアプリ5選 - アプリ魂
2017 - 04 - 16 人口知能（AI）を搭載した生活を豊かにするおすすめアプリ5選 人気 アプリ魂（ @appdamacy ）です。近頃はテレビや新聞で「人工知能」というキーワードをよく目にするようになりました。自動運転技術などが有名ですが、もっと身近なところでも人工知能が活用されています。そこで今回はおすすめの人工知能アプリを５つ紹介したいと思います。 人工知能アプリ５選 人工知能アプリ５選 献立カレンダー「コンダッテ」 AI英会話「TerraTalk」 ファッションコーデ「SENSY」 リノベーション「Renosy」 アート写真「Prisma」 まとめ 献立カレンダー「コンダッテ」 コンダッテ ヤムスクロール株式会社 フード／ドリンク お家にある食材からおすすめのレシピを提案 味の好み・好き嫌い・アレルギーを設定できる コンダッテは毎日の食事を記録できる献立カレンダーです。レシ
畳み込みニューラルネットワークの可視化 - 人工知能に関する断創録
Deep Learningの学習結果（重み）はブラックボックスで、隠れ層のユニット（特に深い層の！）が一体何を学習したのかがよくわからないと長年言われてきた。しかし、今回紹介する方法を使うとニューラルネットが何を学習したのか目で見える形で表現できる。 畳み込みニューラルネットで学習したフィルタの可視化というと以前やったように学習した第1層のフィルタの重みを直接画像として可視化する方法がある。 しかし、畳み込みフィルタのサイズは基本的に数ピクセル（MNISTの例では5x5ピクセル程度）のとても小さな画像なのでこれを直接可視化しても何が学習されたか把握するのはとても難しい。たとえば、MNISTを学習した畳み込みニューラルネット（2016/11/20）のフィルタを可視化しても各フィルタがどの方向に反応しやすいかがわかる程度だ。 各フィルタが何を学習したかを可視化する別のアプローチとして各フィルタ
「QnAMaker」とは？Microsoftの自動チャットボット会話生成サービスを試してみた | Ledge.ai
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人工知能や機械学習プロジェクトを進める際に気をつけること - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 先日、Developers Summit 2017に行ってきました。 去年は登壇していましたが、今年は訳あってHololense体験コーナーで「Hololenseスゴイやろ」ってドヤ顔してましたが、セッションも少しだけ見てきました。 機械学習や人工知能系のセッションは、ブームのせいかどこも人がいっぱいでした。 特に気になったのは、「AI礼賛時代にエンジニアはいかにしてサバイブすべきか」というセッションでした。 speakerdeck.com 特に、機械学習をサービスに導入しようとするプロジェクトの陥りがちなポイントに触れられていて、共感したと同時にとても参考になりました。 そこで本記事では、当該セッションの内容に自分の経験を加えて、機械学習プロジェクトのコツを述べたいと思います。 ゆるく小さく始める 人工知能がブームになって、「よーし、ウチも人工知能やるぞー」と
人工知能アプリケーションの開発を簡単にはじめる8つの方法 - 648 blog
従来は人工知能の開発というと、高度なスキルがないと手が届かないイメージがあった。 しかし現在では、多少のプログラミングの知識があれば、人工知能を使ったアプリケーションやシステムを開発できるようになった。 そこで今回は、手軽にはじめられる人工知能を使ったアプリケーションの開発方法をまとめてみた。 「言語処理AI」「音声処理AI」「画像処理AI」など様々な種類の技術を、入門者向けに広くピックアップした。興味のある分野について、それぞれ掘り下げてみることをおすすめする。 ※2016.07.23「Amazon ML」を追記 目次 目次 関連記事 開発方法1．ユーザーローカル社の「全自動会話API」 タイプ 難易度 特徴 開発方法2．Locl Interactive Incの「Meya」 タイプ 難易度 特徴 開発方法3．ユーザーローカル社の「形態素解析API」 タイプ 難易度 特徴 開発方法4．P
研究者らが無償のオープンソース版Siriを開発 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image Credit: Bhupinder Nayyar/Flickr AppleやMicrosoftのような大手テクノロジー企業は、モバイル機器に搭載されたパーソナルデジタルアシスタント機能を多くの人に提供してきた。そのおかげでユーザはデバイスに話しかけるだけでアラームをかけたり、質問の回答を得たりすることができるようになった。現在、他の企業も新しいオープンソースのソフトウェアを用いて、それぞれ独自のバージョンのアシスタント機能を作成することが可能になった。そのソフトウェアは、Sirius。もちろん、AppleのSiriをもじったものだ。 今日、トルコで開かれている「プログラム言語およびOS向けアーキテクチャサポートに関する国際会議」にて、ミシガン大学の研究者らがSiriusについてのプレゼンテーションを行った（編集部注：原文掲載3月14日）。時を同じくした今朝、SiriusはPro
統計的声質変換 (2) ボイスチェンジャーを作ろう - 人工知能に関する断創録
統計的声質変換 (1) ロードマップ（2015/2/11）の続き。 統計的声質変換の第二回ということでまずは統計的じゃない声質変換の枠組みで簡単なボイスチェンジャーを作ってみたい。いきなり本題とずれているけれどここをしっかり理解できていないと統計的な方はまったく歯が立たないため整理しておきたい。 ソース・フィルタモデル 人間の音声は、ノドの声帯を振動させたブザー音が声道、口、唇を通過することで出てくる仕組みになっている。これを数学的にモデル化したのがソース・フィルタモデル。 http://www.kumikomi.net/archives/2010/08/ep30gose.php から引用 このモデルでは、音源にあたるブザー音を作り出し、ブザー音をディジタルフィルタに通すことで音声を作る。音源のパラメータとして声の高さを表すピッチ、声道のパラメータとしてメルケプストラムというのがよく使われ
シャープが人工知能搭載・音声認識・スマホ連携で自走式のロボット家電「COCOROBO(ココロボ)」新発売
シャープが「人工知能」「音声認識」「センサー」「スマートフォン連携」などの先進機能により、快適で安心感のある暮らしを提供する「ロボット家電」を提案するとして、その第1弾であるロボット家電「COCOROBO(ココロボ)」を発表しました。 6月上旬に発売されることになっており、掃除機能と「高濃度プラズマクラスター7000」を搭載、人工知能「ココロエンジン」によって充電量や掃除の状況に応じた多彩な反応が可能となっており、音声認識「ボイスコミュニケーション」機能による対話操作も可能、無線LAN（IEEE802.11b/g）接続によって内蔵カメラ（約130万画素で動画解像度は640×480ドット）で撮影した画像をスマートフォンで出先などから確認できるそうです。対応しているスマートフォンはAndroid OS 2.3/4.0以降、iOS 5以降のiPhone4・iPhone4S・iPad2・iPad(
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Facebookはなぜ人工知能向けツールをオープンソースにするのか
【森山和道の「ヒトと機械の境界面」】 NII、「人工頭脳プロジェクト」キックオフシンポジウムレポート ～ロボットは東大に入れるか