ファナックとPFNが深層学習でキズ検査にも取り組む、バラ積み取出しは準備万端
ファナックとPFNが深層学習でキズ検査にも取り組む、バラ積み取出しは準備万端：2017国際ロボット展 ファナックは、「2017 国際ロボット展（iREX2017）」において、Preferred Networks（PFN）と共同開発しているディープラーニング（深層学習）技術の最新成果を披露した。 ファナックは、「2017 国際ロボット展（iREX2017）」（2017年11月29日～12月2日、東京ビッグサイト）において、Preferred Networks（PFN）と共同開発しているディープラーニング（深層学習）技術の最新成果を披露した。 両社は、産業用ロボットなどを用いたモノづくりのさまざまな工程の改善を目的に、ディープラーニングを用いたAI技術の開発を進めてきた。最も広く知られている事例が、3Dセンサーで取得した画像データを基に、産業用ロボットによるバラ積みした部品のピッキングをティー
Chainerは数多くの企業に支えられている！Preferred Networksこれまでの歴史 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 こんにちは。AINOWのなっぴです。 機械学習ライブラリは何を使っていますか？ ライブラリの中でも代表的なものが“Chainer”ですね。 Chainerはオープンソースの深層学習プラットフォームで、国内でAI業界を牽引するPreferred Networksが中心となって開発しています。 今回は、Preferred Networksのこれまでの歴史を追いました。 どのような企業がどんな形でPFNに関わっているのか。一目でわかるようにPFNの沿革を画像でまとめました。 Preferred Networks これまでの歴史 編集後記 PFNがChainerを作っている会社、ということしか知らなかった人も多いのではないでしょうか？ 大会で優秀な成績を残していたり、DeNAと会社を設立していたりなど、意外なPFNの沿革がわかりました。 IT企業だけでなく、大手
「コンピューターサイエンスのすべての分野に精通していること」という応募資格に込めた想い | Preferred Research
※PFNの募集要項は、本ブログの内容をふまえ、適切に意図が伝わるよう一部更新しました PFN代表の西川です。 今回は、SNS上でもたびたび話題（炎上？）になっているPFNの応募資格について、改めてご紹介したいと思います。 PFNの採用募集ページに書かれたリサーチャーの条件には、「コンピュータサイエンスのすべての分野に精通していること」という一文があります。この条件は、PFIの時から、リサーチャーの応募資格として常に掲げてきました。 その背景にある想いは、コンピュータサイエンスの研究をする上では、一つの分野だけでなく、幅広い分野について深い知見を有することが極めて重要である、ということです。たとえば、データベースの研究をする上では、トランザクション処理の理論や関係代数について詳しく知っているだけではなく、データベースを動かすコンピュータアーキテクチャ、ストレージ、また、今では分散データベース
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【森山和道の「ヒトと機械の境界面」】 破壊的な深層学習強化を進めるPreferred Networks ～変革の波をまとめてさらに大きな波を作り出す
