NVIDIA Seminar ディープラーニングによる画像認識と応用事例
2017年1月21日開催の第8回ステアラボ人工知能セミナーにて講演する内容です。 https://stair.connpass.com/event/47714/ 【概要】スマートフォン/ウェブカメラの普及や動画共有サイトの登場により動画像を利用する機会は増加しているが、コンピュータビジョン分野において動画認識が活発に議論されるようになったのは2000年代になってからである。本講演では動画認識の現在に至るまでの一連の流れを紹介するとともに、将来展望においても議論する。 【キーワード】コンピュータビジョン、動画認識、行動認識、モーション表現、時系列モデル、STIP、DT/IDT、Two-Stream CNN、TDD、TSN、ST-ResNet、行動予測、行動検出
拡がるディープラーニングの活用
2016年1月15日に行われたNVIDIA Deep Learning Day 2016での講演です。 エヌビディア合同会社 エンタープライズビジネス事業部 井﨑 武士 既にディープラーニングの活用は拡がっています。このセッションでは世界中の様々な事例をご紹介します。またドワンゴ、みずほ証券、ABEJAをゲストにお迎えして、日本でのディープラーニングの先進的な事例をご紹介して頂きます。 FACEBOOKの提唱するBig Surアーキテクチャなど、ディープラーニングを活用するためのシステム構築のノウハウや、Microsoft Azure、IBM SoftLayer など、ディープラーニングに最適なクラウドの活用についてもご紹介します。 さらにディープラーニングのシステム構築を請負うインテグレーター各社（NTTコムウェア、クロスコンパス、システム計画研究所、テクノスデータサイエンス・マーケティ
Deep Learningで進化するAIと次世代インフラ - IDCF テックブログ
こんにちは、金杉です。7月31日に次のタイトルで、IDCフロンティア主催のセミナーを開催しました。 必見、ヤフーも語る！ 「ディープラーニングで進化するAIと次世代インフラ＆プラットフォーム」 先月、そんな記事見たような？と思われる方もいらっしゃるかと思いますが、今回のセミナーでも前回のセミナーと同じように豪華なセッションを揃えることができました！ヤフーの音声認識技術「YJVOICE」におけるディープラーニングの実用化に加え、なんとあの「DMM.comラボ」や、“AIの民主化”を目指す「クロスコンパス・インテリジェンス」にも登壇いただきました。ヤフーからは、話題のGREEN500ランクインスパコン「kukai」の運用事例についても紹介していただけました。 では、当日のセッション概要をみなさまにお伝えしたいと思います。 セッションのポイント 1. DMM.comにおけるレコメンドへの Dee
StackGANによるフォントの錬金術 - にほんごのれんしゅう
StackGANによるフォントの錬金術 図1. 中央が錬金したフォント 近況 図2. 真理の一撃を放とうとするカリオストロさん（公式絵より） グランブルーファンタジーというスマホのゲームでカリオストロというキャラクターがいます。もとは天才錬金術師で、自己の性別を錬金術で男から女に変えた天才です。そんな彼（彼女？）が真理の一撃だー！っていうんですよ、かっこよいですね。 あまりにも今までの不可能を打開し続けるDeep Learning。自分で言うと甚だ科学としての機械学習が零落しそうですが、まだDeep Learningは体系化された知恵の集合体としての正しい科学の段階にはたどり着いていないように思います。どちらかと言うと錬金術に近い技かも。 Deep Learningは、いつかまだ見ぬ真理へと人類を導いてくれるんでしょうか。各人、期待しております。 モチベーション 日本語のフォントを作成する
「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア - GeekOutコラム
AI（人工知能）に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際に利用されるようになりました。その背景のひとつには、AI分野での研究開発に多大な投資を行っている大手IT企業が、その成果の一部をオープンソースとして公開し、世界中のエンジニアが自由に使えるようになったことがあります。 こうしたオープンソースのAI関連ライブラリには、Googleの「TensorFlow」やFacebookの「Torch」といった海外のIT企業のものだけでなく、国内にもPreferred Networksの「Chainer」やソニーの「Neural Network Libraries」などがあります。最近では、関連した情報も数多く手に入るようになりました。 また、これらのライブラリの多くには親切なチュートリアルも用意されており、AIの開発経験がないエンジニアでもさほど手間を掛ける
【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
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