正義のための殺人ドローンが一般人を次々に殺し出すまでのシナリオを描いた近未来ムービー「Slaughterbots(スローターボッツ)」
人工知能(AI)の開発によって自律的に動くロボットや自動運転車の開発が進んでいます。そんな中、「自律的に人を殺すロボット」が開発されることを危険視する動きがあり、SpaceXのイーロン・マスクCEOやDeepMind共同創業者のデミス・ハサビス氏らが誓約書に署名を行ったほど。もし「自律的な殺人ロボット」が開発されたら何が起こるのか、という1つの未来のシナリオがYouTubeに公開されています。 Slaughterbots - YouTube 大きなスクリーンを背景に、壇上に立つ男性。テクノロジー企業の発表会でよく見かける光景です。 男性は「悪人を排除する」ためのドローン技術について語っています。 男性が「新しい技術」として紹介するのが…… 空中に浮かぶ小型ドローン「Slaughterbots（スローターボッツ）」 Slaughterbotsが捉えた映像がこれ。人物の頭を認識しています。 男
中国で世界初の3D・ AIアナウンサーが誕生 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image Credit : Sogou（搜狗） ピックアップ：China’s latest AI news anchor mimics human voices and gestures in 3D ニュースサマリー：中国の新華社は5月21日、3D・AIのニュースアナウンサー「Xin Xiaowei（新小微）」をローンチしたと発表した。同技術は新華社、並びに検索エンジンを運営するSogou（搜狗）によって共同開発された。Sogou のプレスリリースによるとこの事例は世界で初となる。 同社では元々2018年にAIアナウンサーをローンチしていたが、今回まばたき、まつげ、頭の動き等を360度人間のように3Dと最先端AI技術で忠実に再現している。 重視なポイント：日本でもAIアナウンサーの開発が進み、Specteeが発表した「荒木ゆい」は放送局向けに2020年4月から無償提供される等、近年話題に
マイクロソフト認定試験「AI-100」対策講座が開講、日本マイクロソフト・トレノケート・キカガクの3社が協力
日本マイクロソフト、トレノケート、キカガクの3社は、マイクロソフト認定試験の「AI-100 Designing and Implementing an Azure AI Solution（以下、AI-100）」に対応した「AI-100試験対策講座」を6月3日より開講した。 昨今、さまざまな業界がAIを活用し既存のビジネスを改革することで、新たなビジネスのアウトカムを生み出そうとしている。しかし、これを実現するにはクラウドサービス内の技術選定やシステム構成の決定の知識を持つエンジニアだけではなく、ビジネスとエンジニアの橋渡しできる人材が必要。 マイクロソフトでは、このような人材であることを証明する資格試験のAI-100を公式に立ち上げており、本試験を合格することで認定資格「Microsoft Certified Azure AI Engineer Associate」が付与される。 AI-1
GitHub - microsoft/hummingbird: Hummingbird compiles trained ML models into tensor computation for faster inference.
Hummingbird is a library for compiling trained traditional ML models into tensor computations. Hummingbird allows users to seamlessly leverage neural network frameworks (such as PyTorch) to accelerate traditional ML models. Thanks to Hummingbird, users can benefit from: (1) all the current and future optimizations implemented in neural network frameworks; (2) native hardware acceleration; (3) havi
機械学習の勉強を始めて1年以内にkaggleで2位になったので、やったこと全部書く - kaggle日記
皆さん初めまして！ 先日kaggleのARCコンペで2位になったのですが、 2位で終了しました！みなさんお疲れさまでした。コード書くの楽しかった。 pic.twitter.com/dLxl6Mlgoe — Aryyyyy (@aryyyyy13) 2020年5月28日 僕のkaggle歴が浅めということもありtwitterでも結構反響があって、何人かの方にはわざわざDMまで頂いてどんな勉強をしたか聞いていただきました。なるほど需要があるならということで、今までのことをまるっと振り返ってみようと思います。 これからkaggle始める方のためになれば幸いです。 機械学習を始める前のスペック 準備期間：2019年7月〜 kaggle初参加：2019年9月〜 kaggleちゃんと始める：2019年10月〜 DSB参加：2019年10月〜 会社を休職して本格的に勉強開始：2020年1月前半〜 手頃な
DeepComposerのCompositionで自己回帰CNN（畳み込みニューラルネットワーク）モデルが選択できるようになりました | DevelopersIO
どーもsutoです。 2020/6/3にDeepComposerでComposition（作曲）する際、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を利用した学習モデルを選択できるようになりました。 サービスリリースからこれまではGenerative Adversarial Network（GAN）によるモデル生成とConpositionのみでしたが、新たな学習アルゴリズムとモデルによる学習能力を試すことができます。 CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは CNNは深層学習（ディープラーニング）のネットワークモデルの１種で、主に画像認識の分野で成果をあげています。このネットワークは中間層に「畳み込み層」や「プーリング層」などの幾つかの特徴的な機能を持った層を積み上げることで構成されています。 仕組みや特徴をおおまかに知りたい方は以下のリンクを参考にしてみると良いでしょう。 数学的なモデル
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