The AI Code EditorBuilt to make you extraordinarily productive, Cursor is the best way to code with AI.
NATURAL & SMOOTH実際に歌手が楽曲を歌ったデータから特徴を抽出しており、本人の声質だけではなく癖・歌いまわしなどを最新の歌声生成AIで再現します。歌詞とメロディーを入力するだけで簡単に歌わせることができ、実在の歌手に依頼するような感覚で制作を進めることができます。 QUICK STARTインストールはワンクリックで完了。すぐに制作を開始いただけます。 Windows / MacOS / Linux / Onlineでの動作に対応しており、環境を問わずご利用いただけます。 CLEAN DATA & CLEAN MODELモデルの学習には声優・演者様の許諾の上収録した音声データ、もしくは大学などの公的機関から公開されている音声データのみを利用しております。既存の学習済みモデルは利用しておらず、上記データを用いてフルスクラッチで学習を行っております。権利的・倫理的にクリーンな
AI Map English Download AI Map Beta 2.0 English (Sep. 1, 2021) Read more » AIマップβ2.0 AI研究初学者と異分野研究者・実務者のための課題と技術の俯瞰図 AI(Artificial Intelligence)研究は拡大し、全体を俯瞰的に捉えることが難しくなっている。また、AI研究の成果を用いた多数のシステム(AIシステム)が実社会で活用され始めており、AIシステムとAI技術との対応も把握が難しくなっている。そこで、これから活躍するAI研究の初学者、およびAI活用を狙う異分野の研究者・実務者をターゲットとしたガイドとして、AIマップβ2.0を作成した。本AIマップβ2.0は、2019年に発刊したAIマップβの発展版であり、AI課題マップと、AI技術マップの2種から構成される。概要を以下に示す。 【AI課題マップ】
AIプロダクト品質保証 コンソーシアムConsortium of Quality Assurance for Artificial-Intelligence-based products and services AI プロダクト品質保証コンソーシアム(英⽂名:Consortium of Quality Assurance for Artificial-Intelligence-based products and services, 略称:QA4AI コンソーシアム)を2018年4月1日に設立いたしました。 2022年2月21日に人工知能学会より第2回 AI ELSI賞(Practice部門)を受賞いたしました。 2023年10月18日、AIプロダクト品質保証コンソーシアム(QA4AI)の運営委員長である西康晴氏が急逝されました。西氏はAI(機械学習)の品質保証を、今後の重要な社会課題と
はじめまして、マスクド・アナライズと申します。 AI(人工知能)やデータサイエンティストなITベンチャーで働いており、Twitterでこんな内容を発信しております。 毎週のように「AI搭載製品をリリース」「業務にAIを導入しました」というニュースが流れる昨今、一見AIとは無縁な会社でもこんなやり取りがあるようです。 この場合、外部のIT企業に開発を依頼するのが一般的な流れです。 しかし、AIを開発できる会社は、口にパンをくわえて「遅刻するぅ~」と走っている女子高生並みに希少です。 山ほどあるIT企業から、数少ない「AIを開発できる」会社を見つけなければいけません。 さて、こんな状況はどこかでみたことがありますね。 運試し、リセマラ、当たるまで引く、レアとハズレ……はい、「ガチャ」でした。 つまり、AI開発を依頼するのは、非常に高額な「ガチャ」となります。 しかもAIは一回で完成するものでは
「開発の丸投げやめて」 疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと:これからのAIの話をしよう(覆面AIベンダー編)(1/5 ページ) AI(人工知能)開発を丸投げするクライアントの「いきなり!AI」に苦悩するAIベンダー。データサイエンティストのマスクド・アナライズさんに、AI開発現場の実態と、依頼主に最低限望むことを聞いた。 「AI(人工知能)は触ったことないし、プログラムも書けません。でも社長が“AIをやれ”って言うので何とかしてください」――こんな困ったオジサンたちを、ユーモアたっぷりの愛と皮肉で表現する人物をご存じでしょうか。 その名は「マスクド・アナライズ」さん。正体は一切不明でソーシャル上のアイコンは覆面マスクと、一見イロモノ系アカウントに見えますが、Twitterでの発言は多くの人たちから「あるある」「共感する」と絶賛され、ときには何千回、何万回とRTや
京都大学発の人工知能(AI)ベンチャー「データグリッド」が、架空のアイドルを自動生成可能なAIの開発に成功しています。 クリエイティブAI開発のデータグリッド、アイドル自動生成AIを開発 | 株式会社データグリッド https://datagrid.co.jp/news0.html データグリッドが、ディープラーニングを応用したGAN(敵対的生成ネットワーク)を用いることで、1024×1024という高解像度で架空のアイドルの顔画像を安定して生成することができるAIの開発に成功したことを発表しました。GANを用いたAIにアイドルの顔写真を学習させることで、AIはアイドルの顔の特徴を捉えることが可能となり、これをもとに架空のアイドルの顔写真を生成できるようになっています。 実際にAIが架空のアイドルの顔画像を安定して生成しまくる様子は以下のムービーで見ることができます。既存のアイドルの顔写真を
こんにちは,Ryobot です. 本稿では ParlAI の基本的な使用法やユーザーが独自に定義できるエージェントの実装方法を解説しました. 以下,PyTorch, Chainer, TensorFlow によるエージェントの実装例を GitHub にて公開したので適宜ご覧ください. ParlAI Agent examples with PyTorch, Chainer and TensorFlow 目次 ParlAI とは? インストールから example 実行まで ParlAI Agent の実装方法 1. 実装の流れ 2. PyTorch で RNNAgent を実装する 3. Chainer で RNNAgent を実装する 4. TensorFlow で RNNAgent を実装する 5. PyTorch で AttentionAgent (seq2seq with Atten
最近知った。Perlで人工知能プログラミングを行うAI::MXNetの出来が凄そうだ。ディープラーニングという手法を使った機械学習を行うライブラリです。 これは公式のAmazonクラウドのMZNetでも、Perlの公式ライブラリとして受け入れられたそうだ。 インターフェースはPythonのMXNetライブラリとほぼ一緒に仕上がっているみたい。C++で書かれたMXNetのPerlバインディングになっている。 Perlで人工知能プログラミングを行うAI::MXNet(CPAN) MXNetのかなり多くの機能をPerlから利用できるようだ。Perlで人口知能プログラミングに興味がある方は、ぜひチャレンジしてみて! ライブラリがあるとPerlでも、人工知能プログラミングができるんだね。すごいね! GPUも使えるみたいよ! ## Convolutional NN for recognizing ha
アイドルのTwitterアカウントを人工知能(AI)が代理で運用する血も涙もない企画がスタートしていました。気が付かなかった……。 AIが代理運用中の「PREDIANNA」リーダー、侑杏さんのTwitterアカウント AIが投稿を代行しているのは、平均年齢14歳の4人組ガールズユニット「PREDIANNA」のリーダー、侑杏(ゆあ)さんのTwitterアカウント。5月19日からAIを使った自動投稿が運用されており、1日約3ツイートのペースで投稿されています。 HAKUHODO THE DAYとニューピース、ビットエー、データセクションの4社共同プロジェクトとして行われているもの。仕組みとしては、ビットエーとデータセクションが開発し中部経済新聞が採用した「AI記者」のエンジンをベースに、侑杏さんの過去のツイートを学習データとして、特定ワードの言い換えパターンや言い回し、癖や特徴を学習。投稿予定
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」(ベーカリースキャン)。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
人工知能(AI)の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン(仮称)」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks(PFN)が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習(ディープラーニング)開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD(経済協力開発機構)などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」(同研究所)という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同
Amper Musicとは Amper Musicは、「作成したい音楽ジャンル」と「曲の長さ」を指定すれば、AIがオリジナル曲を作曲してくれるサービスです。 作成した曲は、テンポを変えたり、楽器を追加したりと後からも編集できるようにもなっています。 また、このAmper Musicで作成した曲は、個人利用・非営利利用の場合は著作権使用料無料(ロイヤリティーフリー)で利用できます。 Amper provides you with a global, perpetual use and royalty free license, with no conditional or unexpected financial expenses. 詳しいライセンスは以下を参照してください。 参考 Legal | Amper Music ちょっとした自主制作映像・ゲームの、シーンに合わせた音楽の作成には、費
どうぶつしょうぎ AI を作りました。絶対に勝てません。無力感を味わってください。 ref: http://mame.github.io/dobutsu-shogi-master どうぶつしょうぎとは 3 マス x 4 マスの単純化された将棋です。ライオン(王相当)、ぞう(1 マスしか進めない角行)、キリン(1 マスしか進めない飛車)、ひよこ(歩相当、にわとりに成ったら金相当)の 4 種類の駒を動かして、相手のライオンを取るか、トライ(ライオンを一番奥の行まで運ぶ、ただし直後に取られる場合はだめ)に成功すれば勝ちです。詳しくは Wikipedia の記事を見てください。 どうぶつしょうぎは後手必勝であることが知られています(研究報告)。つまり、後手が正しくプレイする限り、先手は絶対に勝てません。どうぶつしょうぎ名人は常に正しくプレイするので、先手のあなたは絶対に勝てません。 なんで作ったの
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く