最強ＣＰＵ将棋ソフト『水匠』ＶＳ最強ＧＰＵ将棋ソフト『dlshogi』長時間マッチ観戦記 第三譜『GCT』加納邦彦の自信
取材・文／白鳥士郎 「なんて……なんて、趣味人なんだ……」 加納邦彦が山岡から初めてその話を聞いたとき、あまりの壮大さに圧倒されたことをよく憶えているという。 なぜなら山岡は、Googleという超巨大企業が行った壮大な実験を、論文だけを頼りに、たった一人で再現しようというのだから……。 「山岡さんは同じ会社の1年先輩だったんです。私は老けて見えるので意外かもしれませんが（笑）」 新卒で入社した会社の同僚。 それが、加納と山岡の出会いだった。およそ２０年前のことだ。 現在はお互いに別の企業で働いている。 山岡は今、将棋ソフト開発者が多数在籍し、『将棋ウォーズ』を運営するHEROZに在籍している。まさに将棋が身近にある職場だ。 一方、加納が今の会社で担当しているのは『チャットボット』と呼ばれる技術だ。 「自動会話プログラムですね。サイトを訪問したお客さんに、機械が話しかけるといった技術です」
ディープラーニングの手法「CNN」の画像識別処理がアニメーションで理解できる「CNN Explainer」
「AI」や「機械学習」といった言葉を耳にすることが増えていますが、その仕組みを理解するのは難しいと感じる人もいるはず。ジョージア工科大学のAIに関する研究チームであるPolo Clubが、機械学習の代表的なモデルである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を視覚的に理解できるウェブアプリ「CNN Explainer」を公開しています。 CNN Explainer https://poloclub.github.io/cnn-explainer/ 実際にCNN Explainerを操作しているムービーは以下。 Demo Video "CNN Explainer: Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization" - YouTube CNNは機械学習における分類器のひとつで、ニューラルネットワークを用
東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai
2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事：松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは？Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
翻訳：AIの冬は確実に近付いている (Filip Piekniewski) - Qiita
この記事は、Filip Piekniewski氏のブログ記事 "AI Winter Is Well On Its Way" の翻訳です。 追記：Filip Piekniewski氏による本記事への補足も合わせてご覧ください。 翻訳：AIの冬はますます近付いている (Filip Piekniewski) AI Winter Is Well On Its Way ここ数年、ディープラーニングはいわゆるAI革命の最前線に位置付けられてきた。そして、多くの人が信じてきたところによると、ディープラーニングは我々をシンギュラリティ (汎用人工知能) という驚異の世界へと導いてくれる銀の弾丸なのだという。2014年、2015年そして2016年には多くの投資が行なわれ、AlphaGo のように新しい境界線が押し広げられていった。テスラといった企業は、CEOの口を通して完全な自動運転車はすぐ近くに迫っている
AWS のディープラーニングを使い、自然災害による損害賠償を軽減する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS のディープラーニングを使い、自然災害による損害賠償を軽減する 2017 年のサンタローザ火災やハリケーンハーベイのような自然災害は、毎年何百億 USD もの損害賠償をもたらし、住宅所有者の生活において経済的混乱を招きました。保険会社は影響を受けた家屋を評価するために最善を尽くしますが、評価を開始するまでに数週間かかることもあり、それでようやく家屋を修復し保護することができます。 プロパティデータ分析会社である EagleView 社 は、 AWS における ディープラーニング に取り組んでいます。 EagleView 社のデータサイエンスと機械学習の指導者である Shay Strong は、「通常、保険会社は所有物損害の評価のために損害査定人を派遣するが、その地域が浸水したり、アクセスできないために、対応するのに数週間かかる場合があ
deeplearn.js でブラウザから機械学習の力を活用
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