Twitterのアホ絵描き共を一度燃やし尽くせ
ブコメ返し“『不当に』権利者の利益を侵害”されてしまうことを恐れるのは自然な感情だと思うな。それに対して制限する仕組みがないのだから これがトップブコメってのがやばい。お気持ち、つまり感情論で他人の権利を侵害したり誹謗中傷するなって言ってんのになんで自然な感情だと思うな、が反論になるの思ってんだよ。それから制限する仕組みについては不当に利益を侵害されたなら訴訟を起こせるだろ。事前に防ぐ仕組みってんならあいつらが喜んでPixivやTwitterに挙げた画像が突然無断で商用利用されるのを防ぐ仕組みだってねーよ。絵柄の模倣より圧倒的に深刻な侵害だからそっちを心配した方が賢明だろ。本人のみの利用が〜ってブコメも同じな。他人の著作物を承諾を得ずに他人がアクセス可能な状態にするのはそれ自体が違法で単に学習データに使うのとは比べものにならない悪質な行為だけど、Pixivは規約で縛っているだけであとは通報
コンピュータビジョンにおけるTransformerの全てがわかる！？Partt3/5(セグメンテーション・画像生成・低レベル視覚タスク編)
3つの要点 ✔️コンピュータビジョンにおけるTransformerの応用例について解説 ✔️セグメンテーション・画像生成・低レベル視覚タスクにおける研究例を解説 ✔️総数37モデル、本記事では9つのモデルを解説 Transformers in Vision: A Survey written by Salman Khan, Muzammal Naseer, Munawar Hayat, Syed Waqas Zamir, Fahad Shahbaz Khan, Mubarak Shah (Submitted on 4 Jan 2021) Comments: 24 pages Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) はじめに Transformerは自然言語処理のみならず、多くの領域で高い性能を発揮しています。その中
【動画解説】2020年に読んだAI論文100本全部解説(俺的ベスト3付き) - Qiita
この記事は私, wataokaが1年間をかけて作り続けた超大作記事です. 総文字数は8万を超えていますので, お好みのところだけでもみていってください. ついにこの時が来ました！！！！！ 1年間書き続けたQiita記事です！！！！！ ご覧下さい！！！！！https://t.co/eKBwP1zoeB — 綿岡 晃輝 (@Wataoka_Koki) December 31, 2020 俺的ランキング 動画での解説も挑戦してみました！ ぜひぜひご覧下さい！ 動画のリンク 第3位: Likelihood-Free Overcomplete ICA and Applications in Causal Discovery wataokaの日本語訳「尤度が必要ない過完備ICAと 因果探索における応用」 - 種類: ICA - 学会: NeurIPS2019 - 日付: 20190904 - URL:
チュートリアル講演 – JSAI2020
チュートリアル講演1 6月10日（水） 9:00～10:40 A会場（4F 5F 6F メインホール＠熊本城ホール） チュートリアル：AI系トップカンファレンスでの日本のプレゼンス向上を目指して ～最新カンファレンスの動向と論文採択に向けて～ 世界的なAIブームの中で，人工知能関連のトップカンファレンスへの注目が高まってます．トップカンファレンスへの論文採録は，特に若手研究者にとって明確な業績となるだけでなく，その後の大きなジャンプアップに繋がります．その一方で，近年のトップカンファレンスは急激な投稿数の増加により採録へのハードルが非常に高くなっています．本講演では，トップカンファレンスへの論文投稿の敷居を下げ，若手研究者の挑戦を促進すること，および，日本からの投稿数/採録数を増やすことを目的として，近年のトップカンファレンスの動向まとめや英語論文を書く際のノウハウやテクニックについて紹介
新着AI論文記事一覧 | AI-SCHOLAR.TECH
LLMとロボティクスによる実験プロセスの全自動システム「GPT-Lab」 LLMとロボティクスによる実験プロセスの全自動システム「GPT-Lab ...
【マルチモーダル学習】画像中の音の発生源を可視化するAI | Ledge.ai
2018年、韓国科学技術院から音の発生源を推測するAIが提案された。画像上の音の発生場所と考えられる物体をヒートマップとして可視化できるものだ。 説明だけではあまりピンとこないかもしれないので、次の動画を数秒ほどご覧頂きたい。 動画では、馬車に対して強いヒートマップが出ており、音の発生場所を上手く捉えられていることがわかる。 この研究の強みは、教師なし学習が用いられていることだ。アノテーションされていないただの動画データを学習するだけで、音声発生源を推測できることがわかる。 論文名：Learning to Localize Sound Source in Visual Scenes 学会：CVPR2018 作者：Arda Senocak, Tae-Hyun Oh, Junsik Kim, Ming-Hsuan Yang, In So Kweon 所属：KAIST, MIT CSAIL, U
17歳の高校生が人工知能の研究論文を発表！その驚きの内容とは
近頃、人工知能（AI）の研究を進展させる画期的な論文が提出されたのですが、その著者が17歳だと聞けば驚きますよね。著名な大学や研究所の教授ではなく、なんと未成年の高校生がそうした大業績を出したのです。 これはフェイクニュースではなく、人工知能（AI）に関する非営利の研究書Open AIにて2017年の10月26日付で発表された論文に確かに記されています。 もう目を疑ってしまうでしょう。想像してみてください。あなたの近所でよく見かける高校生が、大人でさえよく知らない人工知能（AI）について、それも前人未到の成果を出すなんて考えられないことです。 いよいよその17歳の高校生がどんな発見をしたのか気になってきたことでしょう。そこで今回は、その若き研究者についてとその業績の内容をお伝えいたします。 17歳高校生のケヴィン・フラン君について 人工知能を研究する非営利団体、Open AIにて重要な人工
AIの最先端は論文で学ぶ - スマートファクトリー - マクニカ
こんな方におすすめの記事です AIの事業展開をする経営者層、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、人工知能について勉強をしているすべての人 この記事を読み終えるのに必要な時間 ５分 はじめに はじめまして。12月からAIリサーチセンターに配属されました土屋です。 今月から不定期ではありますが、こちらでAI関連のテクノロジーのお話を書かせていただくことになりました。 宜しくお願いいたします。 ここで、突然ですが、質問です！ 皆さんはどのように、人工知能の最新トレンドにキャッチアップをしていますか？ 本、ネット上の記事、セミナー、ニュース、こうしたさまざまな情報媒体でのキャッチアップも勿論大事なことですが、 AIの本当の最新トレンドをつかむには、論文で学ぶしかありません！ 世界には、たくさんのAIの研究者がいて、日々、新しい手法を考え、新しい手法の現実世界での適用方法を試行錯誤しています
「技術あるのに存在感ない」 日本のAI研究が抱えるジレンマ
「同じ技術レベルでも、論文を出していないだけで評価されないこともある。日本はAIの研究者をはじめ、どんどん論文を出していくべき」――AIベンチャー・コーピー（東京都文京区）の山元浩平CEOは、こう話す。 8月30日、東京・大手町で開催されたイベントで、日本のAIスタートアップ関係者らが登壇した。 日本はAI研究で米国や中国に後れを取っているといわれているが、山元さんは「決して日本の技術力が他国に比べて低いというわけではない」と感じている。しかし、登壇者らは口をそろえて「世界のAI研究の中で日本のプレゼンス（存在感）は低い」と苦笑する。そこには、国際会議での論文発表数が関係しているという。 論文発表以外でも、大企業と協業する中で「そんなことをしている間に……（世界に置いていかれてしまう）」と歯がゆさを感じることもあると、オルツの中野誠二CFO（最高財務責任者）は胸中を明かした。 これから日本
arXiv.orgの人工知能に関する論文を日本語で一覧できるサイト Jaaxman を作った - Be an Engineer.
jaaxman.shirakiya.com Jaaxmanという名前です。 人工知能関連の論文は専ら arXiv.org に掲載されており、特に stat.ML や cs.AI というカテゴリが付けられてSubmitされていることが多いです。 普段それらの論文で新しいものを拾い読みするときは、FeedlyでarXiv.orgのRSSを連携させてリスト化したものを見ていました。しかし、恥ずかしながら英語を見て脳にダイレクトに情報が入ってこず、情報を脳に入れるためには英語読むモードに切り替えないといけず、英語読むモードはかなり脳のスタミナを消費してしまうので、気軽さに欠けるものがありました。（慣れの問題とはわかっていますが...） そこで「タイトルとAbstractだけでも日本語化したらスッと脳に入ってくるのでは？」と思ったのが制作のきっかけでした。 できること arXiv.org の sta
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人工知能研究の新潮流２ ～基盤モデル・生成 AI のインパクト～
Stable Diffusion を基礎から理解したい人向け論文攻略ガイド【無料記事】
年末年始に振り返る 2021年の人工知能10大トレンドと必読論文
FAQ Retrieval using Query-Question Similarity and BERT-Based Query-Answer Relevance