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ディープラーニングに関するhiro14akiのブックマーク (6)

  • AIおよび高度IT人材育成のための教材提供を開始 - 株式会社Preferred Networks

    株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、AIおよびデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Quest*のマーケットプレイスで本日提供開始します。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができる人材の大幅な不足が指摘される中、そうした人材の育成が国家戦略の重要テーマの１つとして位置づけられています。 PFNは深層学習フレームワークの開発、深層学習技術の産業応用において培ってきた経験をもとに、これからの社会を担う大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習技術の活用に必須となる知識を習得するための4つの基礎学習コンテンツを提供します。 SIGNATE Que

    AIおよび高度IT人材育成のための教材提供を開始 - 株式会社Preferred Networks

  • ディープラーニング初心者向けの日本語学習サイト、PFNが無償公開

    Preferred Networksは4月10日、自社で開発するオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」に関する日本語の学習サイト「ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル」を無償公開した。機械学習を勉強するために必要な数学や統計学、プログラミング言語Pythonなどを基礎から学べるという。 機械学習やディープラーニング（深層学習）の仕組みや使い方を理解したい大学生や社会人向けのオンライン教材を公開。大学の授業、企業の研修、商用セミナーなどで誰でも無料で使用できる。 サイト内では機械学習やディープラーニングの基礎的な理論を始め、Pythonの使い方や、NumPy、scikit-learn、Pandasなどのライブラリを用いた実装の他、微分、線形代数、確率・統計なども学べる。 Chainer チュートリアルでは、ブラウザ上でPythonのコードを実行できるGoo

    ディープラーニング初心者向けの日本語学習サイト、PFNが無償公開

  • GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現する - Qiita

    GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現するPython機械学習scikit-learnKerasNK-POP Perfumeが紅白歌合戦でディープラーニングについて言及して話題になりましたが、それに関連する技術がGoogleのブログで公開されていたので再現してみました1。本来はColud Vision APIを使ったとのことですが、精度や速度を犠牲にすれば、普通のPCかつ1人でも実装できてしまいます。その方法を書いていきます。 訂正：Googleが使ったではなく、正しくはライゾマティクスに使っていただいただとのことです。失礼いたしました2。タイトルも訂正いたしました。 元ネタ こちらのブログに詳しく書かれています。 Perfume とライゾマティクスの新たな試みを支える Google の機

    GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現する - Qiita

  • 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]

  • Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]

    Raspberry Pi4へのディープラーニング環境セットアップに関して 最新のラズパイ4でのディープラーニングの開発環境構築に関して、以下記事でまとめています。今から、ラズパイ4で最速で環境構築したい方は、以下記事参照下さい。ラズパイ3にも対応しています（同じ要領でセットアップ可能です）。 これ以降は、古い情報が含まれていることご了承ください。 Raspberry PiとTensorFlowでディープラーニング 最近、人工知能とかディープラーニングに関して興味を持っていて、以下のような記事でまとめたりしました。 ただ、本やネットの記事を見ただけだと、あまり頭の良くない自分には全然ピンとこないというのが正直なところです。そこで、今までChainerという日本製のディープラーニングのフレームワークを使って色々実験してみたのですが、サンプルを動かすことはできても、それ以上のことが何もできなくて

    Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]

  • 人工知能を語る前に、脳について知りたい - HELLO CYBERNETICS

    人工知能の研究が始まってから60年が経ちます。 現在まで様々な手法が試されてきましたが、現在人工知能開発の主流になっているディープラーニングは脳の活動の模倣によって発展しました（従来からニューラルネットワークとして、脳の神経の構造を真似ることはしてきましたが、ディープラーニングでは脳の神経の振る舞いを真似るようになりました）。ディープラーニングが知的な振る舞いをする機械に発展するのか、あるいは他の方法なのか、それは誰にも分かりませんが、現在多くの分野で成果を上げていることは誰にも疑いようがありません。 ここまでディープラーニングが成果をあげてきたともなれば、そもそも脳の働きがどれだけ優れたものであるか、一体どのように動作しているのかに興味が湧いてきませんか？脳の構造を真似ているディープラーニングは、あくまでそのアルゴリズム通りに動作しているに過ぎません。まだまだ人間の脳の汎用性にはかなわな

    人工知能を語る前に、脳について知りたい - HELLO CYBERNETICS
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