西川善司の3DGE：囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは，「StarCraft II」でも人間に勝てるか？
西川善司の3DGE：囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは，「StarCraft II」でも人間に勝てるか？ ライター：西川善司 北米時間2018年3月26〜29日の会期で開催されたGPU Technology Conference 2018（以下，GTC 2018）では，とにかく機械学習ベースの人工知能（Artificial Intelligence，以下 AI）に関するセッションが多かった。 GTC 2018で支配的だったのは自動運転関連だが，機械学習ベースのAIをゲームに応用するセッションもいくつかあり，なかでも個人的に興味を惹かれたのとしては，DeepMindによるセッション「StarCraft II as an Environment for Artificial Intelligence Research」（AI研究開発環境としてのStarCraft II）が挙げら
なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦 (1/2) - ITmedia NEWS
なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦（1/2 ページ） 「中小企業でお金もない、人もいない。ここ10年でIT化に取り組んできたが、今ある課題や業界の将来を見据え、今はAI（人工知能）を自作している」──福岡県田川市でクリーニング店を8店舗展開するエルアンドエーの田原大輔副社長はこう話す。同社はスーツやズボンなどを判別する画像認識システムなどを導入。人材が不足するクリーニング業界の中で業務効率化を図るためいち早くIT化に取り組み、いずれは無人店舗のオープンを目指す。 IT化に取り組んだ10年 電話からSkypeによるビデオチャットへ、メールからチャットワークへ、ExcelからGoogleスプレッドシートへ──2008年ごろから10年近くクリーニング業務のIT化を進め、15年11月にGoogleの機械学習用オープンソースライブラリ「
人工知能(AI)ブームに乗りたい人に切符を提供してみる : 新規事業のつくり方
この記事は、以下の方向けに執筆しています。 ・とにかくAIブームに乗りたい方 ・転職してAI案件に携わりたい方 ・AIに必要な知識だけをざっくり身に付けたい方 関連記事：AI人材になるにはスキルよりまず職種を選択しよう 清水亮さんがAI人材の不足を言われてから、人材不足感は一向に変わっておらず、むしろ不足感が強まっている。企業が本格的に取り組み始めたのに、検証できる人材が誰もいない。データ分析経験があったり、Pythonでnumpyとか少し触れる人が、AI人材として急に売れっ子になるのを何度も見てきたし、その流れはしばらく続くんだと思う。 BIベンダも最近その流れに乗って売り込み始めた。コンサル会社は、AIコンサルと言い始めた。SIベンダは、AIの専門部署をたくさん作り始めた。メーカーもR&D中心にAI人材を採用しはじめてる。 CONNPASSで機械学習と名の付くセミナーはすべて人気で埋ま
「AIアナウンサー」年間1000円の衝撃
和歌山県の放送局が、放送業界にちょっとした衝撃を与えている。特定非営利活動法人であるエフエム和歌山が「ナナコ」と名付けたAIアナウンサーの運用を開始したからだ。小規模なコミュニティー放送局では大量のアナウンサーを確保しておく余力はない。だがニュースや天気予報といった番組は、深夜や早朝にも必要とされるものであり、こうした時間帯での運用をどうするのかが課題であった。 音声の読み上げシステムは以前から存在するので、機械が記事を読み上げること自体は、それほど驚くべき出来事ではない。だがエフエム和歌山の事例が画期的なのは、音声読み上げシステムを同局の職員が手作りしてしまったことである。 もちろん職員が音声合成システムまで含めて全てを開発したわけではない。同社が選択したのは、米Amazon.com（以下、アマゾン）がクラウド経由で提供しているAIサービスを利用する手法だった。アマゾンは「AWS（Ama
Perlで人工知能・機械学習を行うAI::MXNetの出来が凄そうだ - Perl入門ゼミ
最近知った。Perlで人工知能プログラミングを行うAI::MXNetの出来が凄そうだ。ディープラーニングという手法を使った機械学習を行うライブラリです。 これは公式のAmazonクラウドのMZNetでも、Perlの公式ライブラリとして受け入れられたそうだ。 インターフェースはPythonのMXNetライブラリとほぼ一緒に仕上がっているみたい。C++で書かれたMXNetのPerlバインディングになっている。 Perlで人工知能プログラミングを行うAI::MXNet(CPAN) MXNetのかなり多くの機能をPerlから利用できるようだ。Perlで人口知能プログラミングに興味がある方は、ぜひチャレンジしてみて! ライブラリがあるとPerlでも、人工知能プログラミングができるんだね。すごいね! GPUも使えるみたいよ! ## Convolutional NN for recognizing ha
アウディ、市販車初の自動運転レベル3 新型セダン「A8」に 今秋発売
独Audiは7月11日（現地時間）、市販車で初めて「レベル3」相当の自動運転機能を搭載した新型セダン「Audi A8」を発表した。高速道路上でアクセル、ブレーキ、ハンドルの操作全てをシステムが担うが、緊急時などはドライバーの操作が必要だ。今秋にドイツで発売する。価格は9万600ユーロ（約1180万円）から。日本での発売は未定。 「Audi AI トラフィックジャムパイロット」は、車体に搭載したレーザースキャナー、レーダーセンサー、フロントカメラ、超音波センサーなどから得たクルマの周辺状況を基に、中央分離帯のある比較的混雑した高速道路を時速60キロ以下で走行しているとき、ドライバーに代わって運転操作を引き受けられるという自動運転システム。 自動運転中にドライバーがシステムによる運転操作を注意して見守る必要はなく、利用する国の法律によっては「テレビを視聴する」など、運転以外の行為が可能だという
AIってなぁに？
「AI」ってなんだろ？ 最近、ニュースリリースにやたらと「AI（人工知能）搭載」という文字が増えました。でも担当者に会って話を聞いてみると、これまでのサービスやアプリと変わらない……。 とりあえずバズワードになっていて、なんかすごそうに見えるけど実はよく分からない「AI」。そんなAIについて、まじめに学んでみることにしました。 先生は、実際に手を動かして日々AIと向き合っている、日本マイクロソフトテクニカルエバンジェリスト大田昌幸（おおたまさゆき）先生。この連載では、基礎的な知識から自分でAI技術を活用できるまで勉強していきます。 大田昌幸（おおたまさゆき）先生 スタートアップでのWeb開発経験を経て、2011年に日本マイクロソフトに入社。現在はソリューション開発企業向けのテクニカル エバンジェリストとして活動。東京工業大学や慶應義塾大学にて非常勤講師の経験も持つ。AzureなどのMicr
「1600年以降に培われた人間性は忘れてください」2人の魔法使いが予見する、AI時代の人間の進化
魔法使いが語る未来の話 落合陽一氏（以下、落合）：過去はもういいす。未来の話をしましょうここで。 西村真里子氏（以下、西村）：未来！ たぶんここに来ている方々はどんな話が聞きたいかなってことで、私ちょっとだけ映像持って来たんですけど。 もうロボットってここまで来ちゃっててすごいなあと思って。これ見ますか？ ボストンダイナミクスが5日ぐらい前に出した映像なんですけど。ロボットがすごい！ 落合：おじさんが解説しよっか。これ一番ポイントは、あの骨格が（3D）プリンティングなんです。プリンティングというか、あの骨格の中に油圧が走っているんですよ。 西村：あっ、そうなの。 落合：そういうのをプリンティングで造れるようになったので、機構部品がものすごく少ないんですね。だからよりソフトウェア設計のまま出てきたロボットなんです、こいつは。 これを忘れてはいけなくて、こいつはハードウエアなんだけど、ほぼソフ
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
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［速報］Google、動画になにが映っているかを自動的に判断する「Video Intelligence API」発表。Google Cloud Next'17
［速報］Google、動画になにが映っているかを自動的に判断する「Video Intelligence API」発表。Google Cloud Next'17 Googleは米サンフランシスコでイベント「Google Cloud Next'17」を開催。1日目の基調講演で、動画を分析して、いつ、なにが映っているかを判断する「Video Intelligence API」を発表しました。 動画になにが映っているかをコンピュータが自動的に判断する Googleのチーフサイエンティスト Fei-Fei Li博士によると、動画をコンピュータに理解させることはこれまで何年ものあいだ大きな課題で、実際、画像研究者にとって動画はデジタルな世界のダークマター（暗黒物質）だとされてきた、と。 そうしたなかで、Googleは機械学習による新しいAPI「Video Intelligence API」を発表しまし
誰でも簡単に使える機械学習プラットフォーム「DataRobot」とは？
「誰でも簡単に使える」がコンセプトの機械学習プラットフォームを開発する米DataRobotが、日本市場でのビジネスを本格始動する。同社は2月28日、都内で記者説明会を開催し、東京オフィスの開設と、国内向け事業を統括するカントリーマネージャーに原沢滋氏が就任したことを発表した。 同社は、損保会社で機械学習の予測モデルを作る仕事をしていた2人のデータサイエンティストが独立し、2012年に米国ボストンで創業した企業。データサイエンティストが有する専門知識やノウハウをソフトウェアに落とし込み、機械学習の予測モデル作成を完全自動化する「DataRobot」を開発・提供している。「予測モデルの作成を自動化することで、これまでデータサイエンティストにしかできなかった仕事を業務部門の担当者でも担えるようになる。データサイエンティスト不足の問題も解決する」（同社 副社長 ラジ・ラジウディン氏）。 DataR
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
Google Analyticsの本気。AIによる無料アドバイス機能『Analytics Assistant』の衝撃 | Ledge.ai
案の定です。想定通りです。そしてやっぱり完全無料です。 先日の『Google I/O 2016』で、Googleは本格的に「AI：人工知能使って色々やっていくよー！」と高らかに宣言したわけですが、やっぱり来ました。 GoogleアナリティクスへのAssistant機能提供です。 Google 純正AIが無料で診断＆アドバイスしてくれるAnalytics Appの新タブ『Assistant』 まずは手始めに。ということなのか、Android＆iOS版オンリーでの提供となりましたが、すでに提供が開始されています。 現状は英語版Googleアナリティクスアプリのみの提供ですが、日本国内からでもOSの設定言語を英語に変えればすぐに利用可能。 現状確認されているものとしては、どうやら以下のような感じでアドバイスをくれるっぽいですね。 先月と比較しての新規ユーザーこんくらい増えてるよこの画面、パフォー
もうライターはいらない？AIライティングツール『Articoolo』を使ってみた | Ledge.ai
「○○についての記事を書きたい」って感じでこっちがキーワードを指定AIがキーワードに合わせて膨大なwebの記事のなかから情報を収集いい感じにまとめてくれて記事が自動で生成される そんな、ライターの存在を脅かすサービスArticoolo。これを使えば楽できるかも……？なんて心の片隅で思いつつ実際に使ってみたので、機能や可能性などなど紹介します。 キーワードを指定するだけで記事を作成 記事を作成するためにやることはたったひとつ。記事の元となるキーワードを指定してあげるだけです。それだけで記事ができちゃいます。 今回は、AIによる記事：「article by AI」というキーワードで実際に記事を作ってみます。 記事の最大文字数、読みやすさと独自性のどちらを重視するか、といった項目を設定し、待つこと1分ほど。こんな感じに記事を作成してくれました（一部抜粋）。 Internet article wr
Google Analyticsから「AI」が見込み客を見つける仕組みを作ってみた
コラムカテゴリー ご報告／ご連絡(34)アクセス解析（技術系）(6)ツール／技術動向(77)ビジネス／戦略論(46)メールマーケティング(4)リードナーチャリング関連(64)体験設計(7)定義／サイトKPI／行動解析(115)意見／考え方(79)海外マーケティング動向(15)組織／体制論(18)言葉／用語(2)訪問先／マーケ論(137) 執筆者 上島千鶴 CEO / Strategic Consultantニコライ Technical Engineerアンリ Marketing Consultantピーター Communication PlannerNexal広報 PR こんにちは、ニコライです。 このところ、身の回りでAIというキーワードを目にする機会が増えました。Googleの開発したAI「アルファ碁」が人間のプロ棋士を打ち負かしたニュースは記憶に新しいですね。 我々の仕事を奪いかねな
pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題
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