AI Canon | Andreessen Horowitz
Research in artificial intelligence is increasing at an exponential rate. It’s difficult for AI experts to keep up with everything new being published, and even harder for beginners to know where to start. So, in this post, we’re sharing a curated list of resources we’ve relied on to get smarter about modern AI. We call it the “AI Canon” because these papers, blog posts, courses, and guides have h
資料室
当協会が作成した資料について 生成AIの利用ガイドライン生成AIの活用を考える組織がスムーズに導入を行っていただけるように、利用ガイドラインのひな形を策定し、公開します。 このひな形を参考に、それぞれの組織内での活用目的等に照らして、適宜、必要な追加や修正を加えて使用ください。 ※2023年5月に公開した第1版に改訂を加えた第1.1版を公開（2023年10月～）しています。 ※『生成AIの利用ガイドライン』に関するご意見やご感想はこちらよりお寄せください。 ※JDLA公式Youtubeチャンネルにて公開中の記者発表の模様は、2023年5月1日公開の第1版の内容に基づいています。現在公開中のバージョンとは異なりますのでご留意ください。
生成AI技術が辿った濃い一ヶ月間
Stable Diffusionがオープンソースで公開されてちょうど1ヶ月が立ちました。OpenAIがDall-E2をリリースしたのが4月。こういう異次元なリソースを使ってモデルを作れるのはごく限られたプレーヤーだけと思い込んでいたものが、若干十数人のチームがMidjourneyをリリースしたのが7月。一連の騒ぎがここ半年程度の出来事で、1ヶ月前に深津さんも予見していた「世界変革」が目の前で怒涛の勢いで進行しています。 このブログも書いた瞬間に古くなるだと思うけど、この文化的特異点とも言える1ヶ月に起こったことを振り返ってみたいと思います。それにしても手書き文字の生成に感動していた2015年から比べるとずいぶん遠いところまで来ましたね。DataRobotでも「AIの民主化」を掲げて様々な企業のAI活用を推進していたけれど、今起こっている変化を見ているとそのスピード感に愕然とします。 少し宣
CS25: Tranformers United!
CS25: Transformers United V4 Spring 2024 Apr. 4 - May 30 Description Interested in Transformers, the deep learning model that has taken the world by storm? Want to have intimate discussions with researchers? If so, this course is for you! It's not every day that you get to personally hear from and chat with the authors of the papers you read! Each week, we invite folks at the forefront of Transfor
Stanford CS 224N | Natural Language Processing with Deep Learning
Logistics Lectures: are on Tuesday/Thursday 4:30 PM - 5:50 PM Pacific Time in NVIDIA Auditorium. The lectures will also be livestreamed on Canvas via Panopto. Lecture videos for enrolled students: are posted on Canvas (requires login) shortly after each lecture ends. Unfortunately, it is not possible to make these videos viewable by non-enrolled students. Publicly available lecture videos and vers
It takes a lot of energy for machines to learn – here’s why AI is so power-hungry
This month, Google forced out a prominent AI ethics researcher after she voiced frustration with the company for making her withdraw a research paper. The paper pointed out the risks of language-processing artificial intelligence, the type used in Google Search and other text analysis products. Among the risks is the large carbon footprint of developing this kind of AI technology. By some estimate
AIで顔や広告を自動生成――サイバーエージェントは学習データをどのように集めたか？
AIで顔や広告を自動生成――サイバーエージェントは学習データをどのように集めたか？：“おいしいデータ”で、成果が出るAIモデルを育てる（3）（2/2 ページ） クラウドソーシング活用、アノテーションツールに作業効率を向上させる工夫を追加 しかし、社内にあるデータがつながっても「学習データが足りない」という課題もあった。サイバーエージェントでは、AIモデル開発に必要な教師データを、クラウドソーシングを活用して収集している。毛利氏は、クラウドソーシングサービスを活用した理由について「効率性」「単価」を挙げて説明する。 「当初は社内で人を抱えて学習データの作成に取り組んでいたが、属人化した結果、『アノテーション作業を10万件やっといて』と頼んでも、他タスクが終わるまで順番待ちになり、AI開発が思うように進まないという課題があった。そこでクラウドソーシングサービスを活用することにした。『（人件費＋
An AI can simulate an economy millions of times to create fairer tax policy
An AI can simulate an economy millions of times to create fairer tax policy Deep reinforcement learning has trained AIs to beat humans at complex games like Go and StarCraft. Could it also do a better job at running the economy? Income inequality is one of the overarching problems of economics. One of the most effective tools policymakers have to address it is taxation: governments collect money f
Been Kim
senior staff research scientist at Google DeepMind beenkim at csail dot mit dot edu I am interested in helping humans to communicate with complex machine learning models: not only by building tools (and tools to criticize them), but also studying their nature, compared to humans. Quanta magazine (written by John Pavlus) is a great description of what I do and why. I believe the language that human
AIでファッションのトレンドサイクルを予測することは "難しい" | THE FRONTIER
ファッション特化の人工知能を展開するベンチャーをやっていると、AIによるトレンド予測の実現を期待されることが少なくありません。 しかし、個人的には年単位のトレンド予測をAIに託すというのは無茶な話だと思っています。 AIの事業を展開しているからこそ、AIに「何ができるのか」と同じくらい「何ができないのか」が見えてきます。 今回はその「何ができないのか」にフォーカスします。 AIの現実的な活用方法や人とAIの役割分担について、より建設的なディスカッションをするためにも、できないことを明確にすることは大切だと考えています。 AIにトレンド予測を期待される背景 よく「ファッショントレンドは繰り替えされる」ということが言われます。オーバーサイズが流行ったり、タイトなシルエットが流行ったり、ビビッドな色が流行ったり、ナチュラルな色が流行ったり。 現に2018年はダッドスニーカー（お父さんが休日に履い
Google AI Chief Jeff Dean’s ML System Architecture Blueprint
ML has revolutionized vision, speech and language understanding and is being applied in many other fields. That’s an extraordinary achievement in the tech’s short history and even more impressive considering there is still no dedicated ML hardware. Back in January, Google AI Chief and former head of Google Brain Jeff Dean co-published the paper A New Golden Age in Computer Architecture: Empowering
2年で辞めて大学に戻る、AI学生と企業に埋まらぬ溝
「（ディープラーニングを専門とした）学生が新卒で大企業に就職したものの、1～2年で辞めて大学に戻ってくるケースが多い」。東京大学の松尾豊特任准教授は、AI（人工知能）人材をテーマとするパネルディスカッションでこのように語った。 製造業など日本の伝統的な大企業は、新卒に対して専門性を生かした仕事を与えず、一律のプロセスで育てようとする。それなら大学に戻って論文を発表しながら別のチャンスを待った方がいいとの判断だという。 ディープラーニング（深層学習）普及啓蒙団体の日本ディープラーニング協会（JDLA）は2018年6月6日、人工知能学会全国大会で企画セッション「『AI人材』にいま求められることと教育環境の理想と現実」を開催した。セッション冒頭のパネルディスカッションでは、司会のほか6人のパネリストが登壇し、企業が求める人材と学生の期待との間にある「埋まらぬ溝」が語られた。 パネルディスカッショ
Machine Learning Open Source of the Month (v.Apr 2018)
For the past month, we ranked nearly 250 Machine Learning Open Source Projects to pick the Top 10. We compared projects with new or major release during this period. Mybridge AI ranks projects based on a variety of factors to measure its quality for professionals. Average number of Github stars in this edition: 1,385⭐️“Watch” Machine Learning Top 10 Open Source on Github and get email once a month
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Conceptual Captions: A New Dataset and Challenge for Image Captioning
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Kyunghyun Cho
Thibault Sellam
Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processin
