NIPS2017チュートリアルによるDeep Learningの現状まとめ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
Deep Learning_ Practice and Trends - final.pdf - Google ドライブ 明けましておめでとうございます、本年もよろしくお願いいたします。新年一発目の記事はただの備忘録です。 こちらは、旧知のバクフーCEO柏野さん(@yutakashino)からご紹介いただいたNIPS2017チュートリアル。 （´-`）.｡oO( 今年は深層学習にいい加減なことを言う人が近くにいた，らせめてNIPS2017のこのチュートリアルくらいは押さえてよ，言うことにします．"Deep Learning: Practice and Trends Tutorial " https://t.co/Q23KftmdXp https://t.co/tK7mnwmgtJ たぶんこの辺りが「常識」でしょうか… )— Yuta Kashino (@yutakashino) 2018年
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10
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