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こんにちは、LeapMindでマーケティングを担当している坂口です。 今、AIや機械学習を活用した世の中での取り組みや事例を知ることで、自分の身の回りのどのようなことに活用できそうかを考えるきっかけや土台となるよう、昨年からはじめた AI/機械学習 NEWSのまとめ記事を今年もお届けします！ ただ、「AI」という言葉を使用しているだけ、サービスをリリースしただけといったNEWSではなく、実際に現場に組み込まれた事例や実証実験を開始したものなど具体的なNEWSを厳選してピックアップしています。（※そして特に「画像認識」がメインです。） 興味のある業界だけチェックしてもよし、全部目を通して今年を振り返るもよしです！ わかるものは各企業の関係なども入れてます。 業界ごとの活用マップもつけているのでぜひ見てみてください〜！ ■ ダイジェスト 昨年から大きく変化した部分はないですが、自動車や交通では

新年あけましておめでとうございます。徳永です。LeapMindは数ヶ月前にBlueoilという量子化ニューラルネットワークの実装をOSSをリリースしましたが、FPGAで動くと言われても正直、趣味プログラマにはちょっと敷居が高いですよね。実際にはARM用のバイナリとかx86-64用のバイナリも吐くので、FPGAボードを持ってなくても動かせるんですが、FPGAを強く押し出していることもあり、めんどくさそうな印象がついてしまっていることと思います。 この「めんどくさそう」という印象をぬぐうためには、単にPCでも動くだけじゃ、ダメなんじゃない？ 超お手軽にためせる環境が、必要なんじゃない？ そう思って、こないだの社内のハッカソンイベントでがんばりました。BlueoilはC++のコードを生成しますが、ちょっと手を加えて、emscriptenを使ってweb assemblyに変換して、ブラウザで実行で

初めまして。LeapMindのインターン生、堂園です。 昨年は人生初大学祭ミスターコンテストに出たりなど、新たなチャレンジが沢山ありました。 思い返すとエモーショナルになりますが... それはさておき、現在は主にBusiness Div.を担当しております。 Deep Learningを必死に勉強しておりますが、まだ一人では１からモデル構築ができず... ということで、誰でも簡単に組込みDeep Learningモデル構築が可能な『DeLTA-Lite』を使って、実際にモデルを作ってみます！ 今回作るモデルは『笑顔と真顔の分類』です。 前編では主に泥臭くデータセットを準備する内容をご紹介します。 まずは、大まかな作業フローをご紹介します。 ◾️画像収集 ↓ ◾️トリミング ↓ ◾️オーグメンテーション という流れで進めていきます。 1.画像収集 Deep Learningでモデル構築の際に

こんにちは、LeapMindでマーケターをしている坂口です。 昨年から今年にかけて、「AI」という言葉がバズワード化し、AI / 機械学習を活用して業務効率化や自動化に取り組む企業が増えてきました。今、どのようなことが世の中で取り組まれているかを知ることで、自分の身の回りやビジネスでどのように活用できそうかを考えるきっかけとなるよう、今回は、年末ということで、2018年のAI / 機械学習 NEWSのまとめ記事をお届けします！ ただ、「AI」という言葉を使用しているだけ、サービスをリリースしただけ、といったNEWSではなく、実際に現場に組み込まれた事例や実証実験を開始したものなど具体的なNEWSを厳選してピックアップしています。（※そして特に画像認識がメイン） 興味のある業界だけチェックしてもよし、全部目を通して今年を振り返るもよし、です！ ⭐️メルマガのご登録で後日このブログに掲載してい

2018年10月19日金曜日、LeapMindの主要技術である低消費電力FPGA上でディープラーニングを実現するソフトウェアスタック「Blueoil」をオープンソース（OSS）化しました。 Deep Learningをあらゆるモノに適用する「Deep Learning of Things (DoT)」の世界を加速させることを目指す弊社としては、目標とする未来にまた一歩近づいたのではと思っております。 これを機に、多くの人に組込みDeep Learningを導入していただき、私たちの生活にDeep Learningがどんどん浸透していくことを望んでいる次第です。 で、 クローズドソースをオープンソースにするには、いろいろな山を越え、野を駆け、川を渡り、海に沈むなど様々な壁をのりこえる必要が 特にないです。 いや、もちろん、コーディングやOSSに到るまでには考えるのも億劫になるレベルの苦悩や乗

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LeapMindの三室です。 引っ越しとか人事とか色んなことやっておりましたが、現在は主にセールス/ビジネス開発に携わっております。そんな中、考えていたことをまとめてみたいと思い、久々にブログを書くことにしました。 いきなりですが結論から言うと、下記の5つの観点が必要かなと考えています。(なんとなくDでまとめてみた 以下で説明していきます。 【ディープラーニングとか機械学習とかAI()プロジェクトでよくある状態】 数年ディープラーニング/機械学習のビジネス周りをやっておりますが、よくある状態としてはこんな感じです。 「そもそもどんなことできるかわからんですわ〜」 「ROI見えないんで、予算取れないですわ〜」 「ディープラーニングブラックボックスだから、不安ですわ〜」 「モデルはいいけどセキュリティの観点からクラウド使うの無理ですわ〜」 「まだ既存システムとのインテグレーションまで考えられて

ディープラーニングを実ビジネスに導入する際、実際の導入環境によってリアルタイム性や消費電力、スペースの広さ、インターネット環境の有無など様々な制約と向き合うことになります。 そのような制約を打破するため、小型のエッジデバイスでも認識や判断が実行できる「組込みディープラーニング」が注目を集めています。 本セミナーでは、組込みディープラーニング技術がマッチするビジネス課題について事例を中心にご紹介するほか、「DeLTA-Lite」を活用した組込みディープラーニングモデル構築の方法についてもご説明します。 さらに、個別相談会の参加者の特典として、DeLTA-Liteの2週間無料トライアルも実施可能なので、セミナー参加後すぐに自社の実ビジネスへの適用を検証することができます。この機会にぜひご参加ください！ ※「DeLTA-Lite」は、LeapMindが提供している組込みディープラーニングモデル構

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LeapMindは、2018年より本サービス群を提供して参りましたが、新たなサービスへの移行などにより、今後も安定的にサービスを提供する事が難しく、ご利用状況を鑑みサービスを終了させていただきます。 記 提供終了サービス: DeLTA-Family (DeLTA-Lite, DeLTA-Mark, DeLTA-Kit, Modelite※) サービス終了日: 2020年5月31日 本件お問い合わせ先: 電話番号: 03-6696-6267 メール: info+delta@leapmind.io ※ DeLTA-Kitと一緒にModeliteをご購入頂いたお客様向けに関しましては、Modelite (https://modelite.leapmind.io )上で、サービス終了の2020年5月31日までDeep Learning学習済みモデルファイルのダウンロードをしていただけます。 ご利用

＃はじめに 最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング（Deep Learning） ” 。 ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、Deep Learningについて知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。 実際にMM総研の「人工知能技術のビジネス活用概況」の調査結果によると、人工知能のビジネスへの導入率は、日本は他２カ国に比べかなり遅れをとっていることが読み取れます。 引用：https://www.m2ri.jp/news/detail.html?id=238 今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、Deep Learningとは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報

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LeapMind株式会社　清算手続開始のお知らせ拝啓 貴社ますますご盛栄のこととお慶び申し上げます。 平素は格段のご高配を賜り厚くお礼申し上げます。 LeapMind株式会社は 2024年7月31日をもちまして、諸般の事情により解散させていただくこととなりました。 発足以来、AIを広くあまねく世に広めることを社是とし、量子化MLモデル開発環境 Blueoil, 超低消費電力AIアクセラレータ及び学習済みモデル Efficieraに取り組んでまいりました。次世代LLM向け大規模学習チップOctraの開発を進めていたところではございますが、このたび解散する運びとなりました。 これまでに皆様から賜りましたご愛顧に心から感謝申し上げるとともに、ご迷惑をおかけしますことをお詫び申し上げる次第でございます。 尚、過去ご契約ややり取りをさせていただいたお客様からお預かりしておりました情報・データ等は、す