PFN、深層学習フレームワークを自社開発の「Chainer」から「PyTorch」に切り替え
日本は“AI後進国”なんかじゃない。世界に誇る深層学習技術 ── Preferred Networksが「全自動お片付けロボット」を発表 | Ledge.ai
10月15日、Preferred Networksが「全自動お片付けロボット」を発表。技術博覧会CEATEC JAPAN 2018にてその実物を披露しました。 このロボットは、「これを、あそこに運んで」といった人間の指示を理解し、部屋のなかに散らかった洋服やおもちゃなどといった物体を認識、対象をアームで掴み指示された場所へ運ぶことができます。 それだけでも驚きなのですが、じつは中身には世界と肩を並べるほどの、日本の高度な技術が詰め込まれています。 その技術力の高さはまさに、“AI後進国”というレッテルを吹き飛ばすほど。 「全自動お片付けロボット」には、日本産の深層学習技術が詰まっている10月16日CEATEC初日、Ledga.ai編集部では、実際に披露された様子を取材しました。
深層学習ソリューション開発のABEJA、シリーズCラウンドでVCや事業会社9社から約42.5億円を調達——海外展開と業界特化型SaaSの開発を強化 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
深層学習ソリューション開発のABEJA、シリーズCラウンドでVCや事業会社9社から約42.5億円を調達——海外展開と業界特化型SaaSの開発を強化 ABEJA Platform Partner Ecosystem について説明する、ABEJA CEO/CTO 岡田陽介氏 （2016年11月、ドコモイノベーションビレッジで撮影） Image credit: Masaru Ikeda ディープラーニングを活用したソリューションを開発する ABEJA（アベジャ）は29日、シリーズ C ラウンドで総額約42億5,000万円を調達したと発表した。このラウンドに参加したのは、既存株主の PNB-INSPiRE Ethical Fund、NVIDIA、産業革新機構（INCJ）に加え、SBI インベストメント、ダイキン工業、TBS イノベーション・パートナーズ、トプコン、日本郵政キャピタル、武蔵精密工業の
【レポート】【Preferred Networks 様ご登壇事例】ディープラーニングが変える未来｜PFN の事業戦略と Chainer on AWS #AWSSummit | DevelopersIO
AWS Summit Tokyo 2018。Day3 で開催されたセッション「【Preferred Networks 様ご登壇事例】ディープラーニングが変える未来｜PFN の事業戦略と Chainer on AWS」についてレポートします。 スピーカーは、比戸 将平さま(株式会社Preferred Networks VP of Research)です。 セッション概要は次のとおりです。 Chainer は Python 製の主要な深層学習フレームワークの一つである。ユーザーの要望を受けて公式 AMI が提供されるなど、AWS での利用も容易になってきており、本講演では Chainer の機能紹介とともに AWS での使用方法を紹介する。また、Preferred Networks は Chainer を用いて様々な産業アプリケーションを開発し、パートナーとの商用化を行っている。後半ではその事
Preferred Networks、深層学習の学習速度において世界最速を実現 - 株式会社Preferred Networks
大規模な並列コンピュータを活用し、分散学習パッケージChainerMNでImageNetの学習を15分で完了 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、大規模な並列コンピュータ「MN-1※1」を活用し、深層学習（ディープラーニング）の学習速度において世界最速を実現しました。 深層学習モデルの精度を向上させるため、学習データのサイズやモデルのパラメータ数が増加し、それにともなって計算時間も増大しています。1回の学習に数週間かかることも稀ではありません。複数のコンピュータを連携させて学習を高速化することは、新たなアイディアの試行錯誤や検証に要する時間を圧縮し、素早く研究成果をあげていくために非常に重要です。 一方で、複数のコンピュータを使った並列分散学習においては、通常、GPU数を増やすほどバッチサ
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https://jp.techcrunch.com/2019/02/13/pksha-sapeet/
Preferred Networks、深層学習技術を用いた製造現場向け外観検査ソフトウェアを提供
