Convolutional Neural NetworksのトレンドについてCasualじゃない話をしてきました. 全脳アーキテクチャ若手の会カジュアルトーク 全脳アーキテクチャ若手の会カジュアルトーク というところでお話をしてきました. ちょっと層がわからなかったのですが,IT系のエンジニアの方が多かったみたいです. (学生は4人くらい…?しかもほぼ身内) 僕のスライドはSlide Shareの方にアップロードされています. しかも,映像もアップロードされていた… 発表後記 実際はConvolutional Neural Networks(CNN)系論文128本ノックにするつもりだったとはいえない空気でしたね… 個人的には画像生成やキャプション生成系の研究速度はとても速く進んでいると感じています. Visual Turing Test の話はもう少し掘り下げたかったですね. Deep M
以前、こちらのブログでもお知らせしたが、5月25日に「はじめてのコンピュータビジョン 〜画像認識の仕組みとビジネス事例〜」というセミナーを開催いたしました。 遅くなりましたが、こちらで使用した資料から一部割愛したバージョンを公開いたします。 こちらの資料は「非技術者でもわかる(?)コンピュータビジョン紹介資料」を大幅に改定し、同資料と同様「コンピュータビジョンで何ができるのか?」を主眼にしつつ、代表的な仕組みの話や、流行りのビジネス事例(拡張現実感や自動運転等)に関する資料を大幅に追加しました。もちろんディープラーニングについても大幅に加筆してます。 というわけで、お役に立てれば幸いです。 また間違っているところなどあればご指摘ください。 20160525はじめてのコンピュータビジョン from Takuya Minagawa
本コーナーは、インプレスR&D[Next Publishing]発行の書籍『TensorFlowはじめました ― 実践!最新Googleマシンラーニング』の中から、特にBuild Insiderの読者に有用だと考えられる項目を編集部が選び、同社の許可を得て転載したものです。 『TensorFlowはじめました ― 実践!最新Googleマシンラーニング』(Kindle電子書籍もしくはオンデマンドペーパーバック)の詳細や購入はAmazon.co.jpのページをご覧ください。プログラムのダウンロードは、「TensorFlowはじめました」のサポート用フォームから行えます。 本書はGoogleが公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」を初めて使う読者のためのチュートリアルガイドです。画像の多クラス分類問題「CIFAR-10」テーマに、機械学習に初めて触れるエンジニ
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