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![NVIDIAが3Dオブジェクト生成AIモデル「NVIDIA GET3D」を発表 | Ledge.ai](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8a6136c449e1eb665ef72213438524ce0cb8651b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstorage.googleapis.com%2Fledge-ai-prd-public-bucket%2Fmedia%2FNVIDIA_1_4b0bfa95fc%2FNVIDIA_1_4b0bfa95fc.jpg)
公式サイトより 「This Anime Does Not Exist」はサイトを開くと、瞬く間に大量のアニメ画像が表示される。アニメ画像は女性キャラクターがほとんどで、水着姿など露出度が高いものも含まれる。 公式サイトより 画像をクリックすると、そのアニメ画像の「すべての創造性レベル」の一覧が表示される。アニメ画像が「創造性」を発揮し、変換されていく様子が見られる。公式サイトのトップとは、また違った楽しみ方ができそうだ。 公式サイトより 一部のアニメ画像のなかには、日本語のような形をしたものも含まれるが、あくまで読み取ることはできない。日本語に似た記号といった感じだろうか。 公式サイトより これらのアニメ画像はStyleGANの進化版「StyleGAN2」を使用し、大量のアニメ画像を学習させることにで、生成していると見られる。本サイトを手がけた中心メンバーはAI研究者でアーティストのAyd
米マイクロソフト(Microsoft)は、あらゆる年齢層の人がIoT(モノのインターネット)の基礎を学べるように、GitHub上に無料のカリキュラム「はじめてのIoT、カリキュラム(IoT for Beginners, curriculum)」を無料公開した。 本カリキュラムは「IoT入門」「デバイスをインターネットに接続する」「アプリケーションロジックのクラウドへの移行」「IoTデバイスから在庫を確認」などで構成している。12週間/24レッスンで学習できる。 >>公式ブログ 該当ページ(英語) マイクロソフト、初心者向けの機械学習カリキュラム無料公開 12週間で学習できるまた、米マイクロソフトは、無料のカリキュラム「Machine Learning for Beginners(初心者のための機械学習)」も公開している。本カリキュラムは12週間/24レッスンで学習できる。 本カリキュラムは
画像はぱくたそより 経済産業省は3月31日、中小企業がAIを導入する際のノウハウをまとめた「中小企業向けAI導入ガイドブック(AI導入ガイドブック)」と、中小企業が社外のAI人材と協働して課題解決をする事例を掲載した「外部AI人材との協働事例集」を発表した。 中小企業が自らAIを導入する場合は「AI導入ガイドブック」、中小企業自身だけでは難しく、AI実装の知見を持つ外部人材と協働して導入を進める場合は「外部AI人材との協働事例集」と2つのパターンに分け、それぞれの参考となるような資料をまとめた。 「AI導入ガイドブック」では、中小企業におけるAI活用のニーズが高いという「需要予測」と「外観検査」の2つをテーマとしてAIを導入するノウハウをまとめている。 具体的には、外観検査では「業務フローにAIをどう組み込むか」「画像データ撮影方法」「費用と効率化効果」などの内容を、不良品が出ている場合と
画像は『滋賀大学「大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)」講座PV~ gacco:無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco(ガッコ)」では11月16日から、滋賀大学データサイエンス学部による「なるべく数式を使わない」という方針で構成した「大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)」が開講される。受講料は無料。 本講座では、機械学習の諸手法とその応用について説明する。まず「機械学習とは何か?」という説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学べるとしている。 次に、分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介する。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについても説明してくれる。また、本講座は、機械学習の分野のなかでも教
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習(外部サイト)」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析(統計分析)の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
「JapanTaxi」アプリは、2011年12月にサービスを開始し、シリーズ累計ダウンロード数800万ダウンロードの国内No.1タクシーアプリだ。アプリ1つでタクシーの手配から予約、タクシー料金の支払いまで可能だ。 機械学習やディープラーニングなどいわゆるAIを活用する企業は増えてきた。しかし、システムとして安定的に運用する機械学習基盤は、開発方法や運用の仕方を含めて模索中であり、それはJapanTaxiも同様である。 JapanTaxi 次世代モビリティ事業部の渡部 徹太郎氏は、データエンジニアとして、どのようにして本番環境で機械学習を安定して動かすかにフォーカスした講演を、企業研究所による合同研究発表カンファレンス「CCSE(Conference on Computer Science for Enterprise)」にて行った。 キャンセルによる損失を、事前予測で削減する「Japan
Microsoftが、AIについての今後の展望や課題と見解を示す電子書籍「Future Computed」シリーズで、製造業に注目した新たな著作となる「The Future Computed: AI と製造業(英語版)」が公開された。 第2弾は製造業に特化Future Computedシリーズは、Microsoftが発行する、AIが社会に与える影響を考察した電子書籍だ。AIに注目した今作は第2弾となる。 製造業は世界の経済をリードする中心的な産業であることが、第2弾で製造業に注目した理由だという。本書で語られている内容のサマリーは以下の通り。 ビジネスの新たなスピードについていくために、プロセスをどのように最適化すればよいかAIを構築して活用するために適切なスキルを既存および新規の従業員にどうすれば持たせることができるかデータドリブンの意思決定によるメリットを実現するために、どうすれば適切
2019年3月28日、株式会社メルカリはAI技術説明会を実施した。メルカリのAI技術はもちろん、登壇者の濱田優貴氏がAI開発の盛んな中国で製品を見て確信した開発の肝や、Googleの “AIをどう使うか?”というレクチャー・ディスカッションに参加して得た知見など、AIの事業活用を目指す企業には必聴の内容が語られた。 本記事ではメルカリAI技術説明会の内容をもとに、事業へAIを活用するために企業がすべきことを探っていく。 イベントのレポート記事はこちら。 登壇者 濱田 優貴 メルカリ取締役兼最高製品責任者(CPO) 木村 俊也 AI Engineeringチームディレクター 山口 拓真 AI Engineeringチームマネージャー AI活用にはやっぱりデータが大切イベント冒頭、濱田氏は、世界のAIトレンド、そしてAI活用に必要なことを語った。 ――濱田 「中国が成長したのは、圧倒的デー
SaaSによって、AIの民主化が進みます。 株式会社ラディウス・ファイブが、クリエイティブなAIツールをSaaSで簡単に利用できるプラットフォーム「cre8tiveAI」を2019年2月18日より提供を開始。 cre8tiveAI上で利用できるAIの第一弾として、画素数を16倍に高解像度化させる「Photo Refiner」をリリースしました。 AIで画素数を16倍に高解像度化する「Photo Refiner」今回発表された、cre8tiveAI上で提供されるPhoto Refinerは、ディープラーニングを用いて、これまでの技術ではできなかったレベルで高解像度化を行えるAI。 およそ10秒という速度で、画素数を16倍に高解像度化できます。以下がPhoto Refinerで低画質画像を高画質にした事例。パッとみて分かるほど、高画質化できていることが分かります。 画質が悪いことによる課題は、
今年7月、サイバーエージェント、DeNA、GMOインターネット、ミクシィが発足した「SHIBUYA BIT VALLEY(シブヤ・ビットバレー)」プロジェクト。 9月10日にはテックカンファレンス「BIT VALLEY 2018」が開催。サイバーエージェント藤田社長、DeNA南場社長、GMO熊谷社長の基調講演は、渋谷区のIT企業集積地としてのプレゼンス復興の象徴として、話題を呼びました。 カンファレンス当日はAI、ブロックチェーンなどの最新技術のセッションも開かれました。本記事ではDeNAのデータサイエンティストである田中一樹さんのセッション「深層学習や強化学習を用いたGame×AIの取り組み」をピックアップしてお届けします。 DeNAが提供するゲームアプリ「逆転オセロニア」のユーザー体験向上において、どのようにAIが使われているのかが語られました。 逆転オセロニア オセロをベースとした対
あらゆる業界で進むAI導入。ですが、重厚長大な製造業においては、セミナーやカンファレンスでも出てくる事例はごくわずか。製造業へのAI活用はまだまだ進んでいるとはいい難い状況です。 そこで今回は、ディープラーニングの社会実装を目的とし、さまざまな業界でのAI活用をサポートする株式会社ABEJAの菊池佑太氏、石川尊教氏に、製造業におけるAI活用の難しさや、注意すべきポイントについてお伺いしました。 とにかくやることが多い。製造業におけるAI活用の難しさ――製造業特有の、AI活用のハードルとは何でしょうか? ――菊池 「製造業では、主に異常検知の工程にAIを活用できます。わかりやすいのは、製品に傷がついていないか、欠陥はないかを検査する外観検査などです。 難しいのが、顧客によって プロダクト異常の定義生産ラインがすべて違うこと。たとえば小売であれば、基本的にはAIの活用として来店者の店内での行動
さまざまな業界でAIの導入が進む中、農業分野へのAI導入がめざましいです。一見、AIとは全く異なる分野にある農業ですが、AI導入により生まれるビジネス価値は大きそうです。 農業就業人口の減少・高齢化など、日本の農業が抱える問題をAIは打破できるのでしょうか? 病害感染リスクを環境モニタリングとAIで予測する たとえばボッシュの「Plantect(プランテクト)」の導入が累計4,000台の受注と、日本国内でも「農業 × AI」の動きが着々と進んでいます。 Plantectは、環境モニタリングとAIによる病害予測機能で構成されるスマート農業サービスです。 ハウス内に設置したセンサーで環境データを計測、AI技術を駆使したアルゴリズムにより、病害の感染リスクを92%と、かなりの高精度で予測します。 Plantectを利用するのに必要なのは、 と、大掛かりな工事は必要ないそう。 手の平に乗るくらい小
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