The awards program offers unrestricted funds and AWS Promotional Credits to support research at academic institutions and non-profit organizations in areas that align with our mission to advance customer-obsessed science.
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いわゆる人工知能技術が巷をにぎわす昨今、人工知能を研究する部署/団体を設立するのがトレンドになっています。もちろん、部署の設立にはそれをマネジメントする人間が必要です。「その時」は突然やってきます。 「わが社でも人工知能技術を研究しビジネスに役立てるべく、新しい部門を設立することになった」 「はい」 「ひいては、君にその部門のマネジメントを任せたい」 「!?」 「将来的には100人規模にし3億円規模のビジネスにしたいと思っている(※)。まずは中期計画を作成してくれ」 「そ、それは・・・」 「部門設立のプレスリリースは来月発行される。よろしく頼むよ(肩ポンッ」 (※: 好きな数字を入れてください) (from 疾風伝説 特攻の拓) 本文書は、実際こうした事態が起こった時に役立つチェックリストとして機能するようにしてあります。具体的には、以下の構成をとっています。 設立編: 何を「目指す」の
The retail giant is taking a characteristically algorithmic approach to fashion. Amazon isn’t synonymous with high fashion yet, but the company may be poised to lead the way when it comes to replacing stylists and designers with ever-so-chic AI algorithms. Researchers at the e-commerce juggernaut are currently working on several machine-learning systems that could help provide an edge when it come
©1999 Masayasu AOTANI 檄 (もっと良い檄を書いて下さい。) 有志諸君!若き日の多様な経験を人生に役立てよ。海外で視野を広め、視点を変えるべし。二十歳を過ぎると革命的思考は困難である。新しい環境でこの壁を打ち破れ。学生の内に見聞を広めよ。21世紀は守備範囲の広い人間を求めておる。以上! 「ただ」で行くアメリカの理系大学院 京都大学留学生センター助教授 青谷正妥 (あおたに まさやす) 専攻分野の如何に拘わらず若いうちに様々な経験をする事は、その後の人生で大いに役立ちます。特に視野を広めるとか視点を変えるとかいう意味で、海外に出て異文化圏で異言語を使って学んでみる事は、自分自身の経験からしても、他に比べる物の無い程値打ちが有ります。如何に優れた頭脳の持ち主でも、二十歳を過ぎる頃には、「日本の常識」「大人の常識」とも呼ぶべき垢がシステムに滞積しており、幾ら力んでみたところで
This human parsing dataset includes the detailed pixel-wise annotations for fashion images, which is proposed in our TPAMI paper "Deep Human Parsing with Active Template Regression", and ICCV 2015 paper "Human Parsing with Contextualized Convolutional Neural Network". You can download the dataset from this link. http://pan.baidu.com/s/1qY8bToS passwd:kjgk We will mainly maintain a new LIP benchmar
Amazon Has Developed an AI Fashion Designer ファッション業界に衝撃、 アマゾンがAIデザイナーを 開発中 アマゾンがファッション分野に力を入れている。最新のトレンドを取り入れたレコメンデーションに加え、トレンドから新たな商品をデザインするAIも開発中だ。 by Will Knight2017.08.28 442 165 9 0 アマゾンは最先端のファッションを提供するにはまだまだ力不足だ。だが、スタイリストやデザイナーを常に垢抜けた人工知能(AI)アルゴリズムに置き換えることができれば、最先端のファッションをリードする存在になるかもしれない。 電子商取引界の巨人であるアマゾンの研究者は現在、最新のファッション・トレンドを見つけ出して反応し、そしておそらくそれを形にすることさえできる機械学習システムの開発に取り組んでいる。これによってアマゾンは、た
2001年、東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了。同大学助手、助教授を経て、2014年より東京大学教授。2016年より理化学研究所革新知能統合研究センター長を併任。2003年から2004年までアレキサンダー・フォン・フンボルト財団フェローとしてドイツのフラウンホーファー研究所に滞在。2006年にはヨーロッパ委員会エラスムス・ムンダス助成を受け、英国のエディンバラ大学に滞在。2016年度日本学術振興会賞および日本学士院学術奨励賞を受賞。 中長期的な取り組みとして、5つのプロジェクトが進行しています。1つは、基礎研究の推進。AIの基礎研究については、これまで国内であまり注目されてこなかった経緯があります。一方、欧米では基礎研究に対して継続的に投資が行われ、確固たる地位を築くに至っています。機械学習の手法の1つであるディープラーニング(深層学習)の最初の論文が発表されたのが2006年の
必須 機械学習,または自然言語処理技術(テキストマイニングを含む)を利用したプログラミングの経験 (大学・大学院における経験を含む) システム開発における実践経験、特に設計・ドキュメンテーション・テストの経験 望ましい Python Webアプリケーション・フレームワーク(※1)の利用・開発経験 Elasticsearchの利用・開発経験 その他 異業種・異分野からの転向も歓迎いたします 必須 Python言語の知識 情報処理・機械学習・自然言語処理分野の論文読解能力(※2) 望ましい C++またはJava言語の知識 機械学習・自然言語処理分野のアルゴリズム実装経験(※3) RDBMS(MySQLなど)の知識 ネットワーク分析・数値解析・統計学などの専門知識
Home » リソース » 私のブックマーク » Vol.30.No.6(2015/11)計算社会科学 (Computational Social Science) 笹原 和俊 (名古屋大学 大学院情報科学研究科) はじめに Webのソーシャル化が進行している現在,オンライン上での人々の自発的な情報行動やコミュニケーションの詳細はデジタルに記録・蓄積されるようになった.このような大規模ソーシャルデータを情報技術によって取得・処理し,分析・モデル化して,オフライン (実世界) の人間行動や社会現象を定量的に理解しようとする「計算社会科学」 (Computational Social Science) という新しい学際領域が誕生し,今注目を集めている.本ブックマークでは,計算社会科学の動向と有用な情報を紹介する. 計算社会科学の動向 Computational Social Scienceとい
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「仮想世界の社会科学 (Social Science in Virtual Worlds)」 高野雅典(株式会社サイバーエージェント) URL: https://www.cyberagent.co.jp/techinfo/labo/ はじめにソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)やソーシャルゲームなどのインターネット上のソーシャル系Webサービスは,ヒトの社会的行動に関するビッグデータを生み出します.このようなソーシャルビッグデータの分析によってヒトや社会の性質について知ろうとする領域は計算社会科学[1]と呼ばれています.本稿ではそのうち特に仮想世界のデータを使った研究について紹介します. ソーシャルネットワーキングサービスや携帯電話は基本的にオフライン(実世界)の延長である一方,オンラインゲーム(Ma
次の記事が話題になっているから、勢いで書いてみる。あまり推敲はしていない。 英科学雑誌 日本の科学研究の失速を指摘 http://www3.nhk.or.jp/news/html/20170323/k10010921091000.html 40代。国立大学工学系の教授。 30代に成した業績が評価されて、30代後半には学部でもっとも若くして教授になったくらいだから、自分で言うのもなんだけど、優秀な部類だと思う。 いや、優秀だったと、過去形で書くべきか。 この日本の科学研究の失速は、なるべくしてなったものだ。 なによりも重要な「研究時間」の減少がひどすぎて目も当てられない。 僕自身の論文生産性も低下の一方で、今後、以前のようにまた増えるなんてことは、まったく想像できない。 natureで言われている研究費減少の影響も大きいが、まずは研究時間が無いことにはどうにもならない。 そして、意外と大事な
世界のハイレベルな科学雑誌に占める日本の研究論文の割合がこの5年間で低くなり、世界のさまざまな科学雑誌に投稿される論文の総数も日本は世界全体の伸びを大幅に下回ることが、イギリスの科学雑誌「ネイチャー」のまとめでわかりました。 それによりますと、世界のハイレベルな68の科学雑誌に掲載された日本の論文の数は、2012年が5212本だったのに対し、2016年には4779本と、5年間で433本減少しています。 また、世界のハイレベルな68の科学雑誌に掲載された日本の論文の割合は、2012年の9.2%から2016年には8.6%に低下しています。 さらに、オランダの出版社が集計した、世界のおよそ2万2000の科学雑誌に掲載された論文の総数は、2005年から2015年にかけての10年間で、世界全体では80%増加した一方で、日本の増加は14%にとどまり、日本は世界全体の伸びを大幅に下回っています。 特に、
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できる パラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研究が進んできている 現在は深層学習 = GPU必須というぐらいの勢いがあるけど、量子化の研究が進むと、今後はどうなるかわからないよ はじめに 情報理論における量子化とは、アナログな量を離散的な値で近似的に表現することを指しますが、本稿における量子化は厳密に言うとちょっと意味が違い、十分な(=32bitもしくは16bit)精度で表現されていた量を、ずっと少ないビット数で表現することを言います。 ニュ
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