話題のAIで自動運転するドンキーカーを走らせてみた、ちびっこ対AIの白熱バトルも! 遠藤諭の「Maker Faire Tokyo 2019」レポート - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
AIでRCカーを走らせよう！ 「AIカー」と呼ばれるものをご存じでしょうか？ ひとことでいえば、AI（人工知能）で自動走行する模型の自動車。市販RCカーにRaspberry Piなどのコンピューターをのせてグーグルの機械学習AIプラットフォームであるTensorFlowなどをインストールして走らせます。 こう書くとだいぶ難しそうに聞こえますが、実は、キットさえ買ってくればとりあえず誰でも体験できる。私も受講したことがある超入門編の“手書き数字の認識”と同じようなAIプログラムで冗談のようにちゃんと走る。ここ数年で注目されている多層ニューラルネットワークという技術がどれだけの意味を持つのかを、手で触れて理解できる。 しかも、実験室でノロノロ走るクルマではなくの市販のオフロードやレーサータイプのRCカーなので、一般の人にも楽しめるエンタメ性がある。一方、腕に覚えのある人はハードウェアもソフトウ
データがないのに学習可能？ 最先端AI「メタ学習」がスゴい
ディープラーニング（深層学習）研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、直接データを必要としない予測モデル「メタ学習」に関する論文を取り上げる。 AI（人工知能）、特にディープラーニング（深層学習）の研究がここ数年で急速に発展する一方、「AIは幻滅期に入った」と今後の伸びしろに懐疑的な声も上がり始めている。 今までのAI研究が否定されるわけではないとはいえ、私たちAIの研究に携わる者としては次のように感じてしまう。「製品化できたAIは氷山の一角であり、表面的でごく一部にすぎない」「高次元なディープラーニングの利用を考えれば現実的な応用の可能性がさらに見えてくるのに、それを知る人はほとんどいない」。 客観的に見れば、AIを現在のシステムに代わるものとして取り入れたり、ハードウエアに制約がある形で実装したりするの
2019年現在の文・文書生成に関してのまとめ - LAPRAS AI LAB
LAPRAS の森元です。AI LAB でのはじめての投稿になります。私は、修士課程・博士課程を通して自然言語処理学の研究をしてきました。特に推論や因果関係に興味があり、主に含意関係認識の研究を行ってきています。先月4月よりリサーチャーとして LAPRAS に入社しました。 本記事は、2019年4月現在の文自動生成に関してのサーベイを行った結果をまとめたものです。 はじめに LAPRAS の提供している LAPRAS SCOUT では、スカウトメール作成支援システムを導入しています。現在は、候補者情報とテンプレートを用いたスカウトメール作成支援システムを導入していますが、よりメール作成のコスト削減を目指すために、文の自動生成を用いることができないかと考えました。そこで、文の自動生成に関する研究がどのような現状であり、その技術が我々のプロダクトに使えるものであるのかという視点で調査を行いまし
「ＡＩで〇〇したいんだけど」の相談前に確認してほしい３つのこと - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに みなさん、こんにちは。 株式会社キカガクの代表取締役の吉崎です。 今回のテーマは「ＡＩで〇〇したいんだけど」という相談についてです。 １か月ほど前に書いた「機械学習を使った事業を成功させるために必要な考え方や人材、フェーズとは？」という記事に多くのいいねをいただき、このあたりの内容にご納得いただけたようで、とても嬉しいです。 そして、今回のテーマで扱う「ＡＩで〇〇したいんだけど」という相談について一概に否定するわけではないのですが、基本的には何もわからないからとりあえず話を聞かせてほしいという文脈の相談が多く、こちらとしても解
AIの一生を擬人化するとこうなる - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 巷では、AIに話せば色々してくれる、AIがデータを分析して売り上げを伸ばしてくれる、AIが仕事を奪う、AIが運転してくれるなど、AIを擬人化しすぎていると感じています。擬人化のおかげで人はAIに親しみを持ち「気軽に導入してみるか」というポジティブな面もありますが、擬人化しすぎて誤解している部分がかなり多いかと思います。 そこで、AIをエンジニアが生み出して運用するまでの過程を、徹底的に擬人化したらどうなるのかを書いてみました。 機械学習では学習モデルをエンジニア生み出し学習させることから、親=エンジニア、子=AI、という想定です。 本当に子供が必要なのか？ まずはAIにする子供を作ります、と言いたいところですが、本当に子供が必要なのかよく考えます。 後述しますが、子供を作るととても大変です。育てるのも時間とお金がたくさんかかります。親もハイスペックでないと賢く育
中学生でもなんとなくわかるDeepLearningのアルゴリズム
人工知能（AI）やDeepLearning（ディープラーニング），この頃よく聞きますよね． しかし，いまいち何なのかよくわからないという人は多いのではないでしょうか． 私の周りの人たちも教養として興味はあるけれども，数式が出てくると何がなんだかという人が多いようです． また，人工知能やディープラーニングをビジネスに応用したいけど何ができるのか全く見当もつかないといった人も多いようです． そもそも，ディープラーニングとはなんのことなんでしょう．AIや機械学習との違いはどこにあるのでしょう． そこで今回はエンジニアや理系の学生でない人に向けて，ディープラーニング（主にその基礎となるニューラルネット）の仕組み，原理，アルゴリズムや種類，それが何の役に立つのかについて解説してみようと思います． このような場合には，よくわからない記号が出てくる数式は避けるべきだと思います． しかし，すべてを包み隠さ
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