▼小縣 信也（おがた・しんや） スキルアップAI講師。スキルアップAI株式会社取締役。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner（現オープンCAE勉強会＠関東）を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。日本ディープラーニング協会が実施するE資格2020#1ほか合格、E資格2018にて優秀賞受賞、E資格2019#1にて優秀賞受賞。 ▼斉藤 翔汰（さいとう・しょうた） スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在

連載目次 用語解説 機械学習における内挿（Interpolation）とは、あるデータを使って訓練した機械学習モデルにおいて、その訓練データ（入力データおよび教師ラベル）の数値の範囲内で出力を求めることを指す。また外挿（Extrapolation）とは、その範囲外で求めることを指す。 内挿／外挿という（元々は数学の）用語は、「機械学習モデルの限界」や「誤解を防ぐための注意点」として言及されることが多い。特に機械学習に不慣れな一般人や機械学習の初心者は、内挿と外挿を意識して区別していないため、機械学習モデルのことを「どんな入力データに対しても同じ精度／信頼性で出力できるもの」と誤解しやすい。例えば機械学習モデルを訓練して90％の精度が出たら、「そのモデルを使えば常に90％の精度が出る」と考えがちである。しかしその精度は、入力データが「内挿」であればの話である。もし訓練時に入力したことがない範

A guest post by Rising Odegua, Independent Researcher; Stephen Oni, Data Science Nigeria Danfo.js is an open-source JavaScript library that provides high-performance, intuitive, and easy-to-use data structures for manipulating and processing structured data. Danfo.js is heavily inspired by the Python Pandas library and provides a similar interface/API. This means that users familiar with the Panda

近年、ディープラーニングをはじめとする様々な機械学習を活用したAI*1の発展に伴い、日本国内においても顔認証システムや防犯システム、自動運転技術など、様々な分野でAIの社会実装が進んでいます。 その一方で、AIに対する攻撃手法も数多く生まれており、「AIを防御する技術」の確立が急務となっています。 しかし、AIに対する攻撃手法は既存システムに対する攻撃手法とは根本的に原理が異なるものが多く、従来のセキュリティ技術のみで対策することは非常に困難です。 そこで本コラムでは「AIセキュリティ超入門」と題し、AIセキュリティに関する話題を幅広く・分かり易く取り上げ、連載形式でお伝えしていきます。 なお、本コラムでは、単にAIに対する攻撃手法や想定されるリスクのみを取り上げるのではなく、AIを攻撃から守る方法や気を付けるべきAI開発のポイントなども取り上げていきます。 本コラムが、皆さまのAIセキュ

本連載は「AIセキュリティ超入門」と題し、AIセキュリティに関する話題を幅広く・分かり易く取り上げ、連載形式でお伝えしていきます。なお、本コラムでは、単にAIに対する攻撃手法や想定されるリスクのみを取り上げるのではなく、AIを攻撃から守る方法や気を付けるべきAI開発のポイントなども取り上げていきます。 AIセキュリティ超入門のコラム一覧 本コラムは全8回の連載形式になっています。 今後、以下のタイトルで順次掲載していく予定*1です。 第１回：イントロダクション – AIをとりまく環境とセキュリティ –第２回：AIを騙す攻撃 – 敵対的サンプル –第３回：AIを乗っ取る攻撃 – 学習データ汚染 –第４回：AIのプライバシー侵害 – メンバーシップ推論 –第５回：AIの推論ロジックを改ざんする攻撃 – ノード注入 –第６回：AIシステムへの侵入 – 機械学習フレームワークの悪用 –第７回：AI

「黒川塾 七十八（78）」聴講レポート。ゲームAI開発者の三宅陽一郎氏が，人工知能の哲学と最新事情を語る ライター：大陸新秩序 2020年8月22日，トークイベント「エンタテインメントの未来を考える会 黒川塾 七十八（78）」が，OPENREC.tvの黒川塾チャンネルにて配信された。このイベントは，メディアコンテンツ研究家の黒川文雄氏がホストを務め，招いたゲストとともに，ゲームを含むエンターテイメントのあるべき姿をポジティブに考えるというものである。 「黒川塾 七十八(78)」配信アーカイヴ（YouTube） 今回のテーマは，「ゲームAIの今 社会と文化の歪みのもとで，人工知能の哲学」で，ゲストのゲームAI開発者・三宅陽一郎氏の新著作「人工知能のための哲学塾 未来社会編」（共著：大山 匠氏）の出版を記念して，ゲーム的なAIに限らず，現代を生きるために必要な人と人工知能の関係性についてのトー

Darts is a Python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series. It contains a variety of models, from classics such as ARIMA to deep neural networks. The forecasting models can all be used in the same way, using fit() and predict() functions, similar to scikit-learn. The library also makes it easy to backtest models, combine the predictions of several models, and take

転職・就活情報から未経験向け求人や動画学習まで、IT／WEBエンジニアに特化した総合求職・学習サイト「paiza（パイザ）」。 プログラミングスキルチェックを提供し、学歴や職歴ではなく「技術がある人」が評価され、活躍できる社会の実現を目指したサービスを提供しています。

2020年8月18日にアメリカの国防高等研究計画局(DARPA)が、戦闘機F-16に搭載するAIシステムのコンテストを開催しました。その中で最も成績の良かったAIが、ベテランのアメリカ海軍パイロットとシミュレーターによる模擬戦闘を5回行った結果、5連勝しました。この結果を受けて、アメリカ海軍で飛行隊司令官を務めるコリン・ファーバ氏が、「AIパイロットが人間のパイロットよりも優れている点」について解説しています。 Navy F/A-18 Squadron Commander's Take On AI Repeatedly Beating Real Pilot In Dogfight - The Drive https://www.thedrive.com/the-war-zone/35947/navy-f-a-18-squadron-commanders-take-on-ai-repeate

オープン6年目を迎えた東京・秋葉原の会員制モノづくり施設「DMM.make AKIBA」で、社会課題の解決に奔走しているスタートアップを追いかける連載「モノづくりスタートアップ開発物語」。第3回はドライバーを支援するAI（人工知能）アシスタントデバイスを開発しているPyrenee（ピレニー）のCEO三野龍太氏に、開発経緯やビジネスへの思いなどを聞いた。 ⇒連載「モノづくりスタートアップ開発物語」バックナンバー 後付けできるAI搭載型運転支援デバイス 自動車の誤った操作で多くの人命が失われる交通事故が相次いでいる。各自動車メーカーが自動ブレーキなどの安全装置を備えた車両を発売している影響で交通事故死者数は減少する傾向だが、それでも警察庁の出した統計によると、2019年は3920人が犠牲となっているという＊1）。 ＊1）警察庁が発表した2019年の30日以内死亡者数。政府統計ポータルサイト「e

そうした傾向は、学部からすぐに大学院に入学した日本人学生にとどまらなかった。総合研究大学院大学の学生には、留学生や社会人学生も多い。シンギュラリティを信じる学生はどの層にも同じように分布している印象だった。 ところが、だ。今年、講義をしてみて驚いた。どれほどデータを集めても、AIが「笑っちゃうような誤り」を犯し続けることを、学生たちは当然のこととして受けとめた。講義の中で「シンギュラリティ」に言及したところ、画面の向こうから笑いが漏れた。私が力説しなくても、AI技術を学ぶ平均的な学生にとって、シンギュラリティブームは「過去のあだ花」、悪くすれば「黒歴史」に変わっていたのである。 たった1、2年の間に生じたこの差は、いったい何なのだろう。 2つのことが考えられるだろう。1つは、「人工知能搭載」がうたわれた商品やサービスが溢れ、身近な存在になったことだ。私にとって、2016年は東ロボがMARC

The making of Visual Studio IntelliCode’s first deep learning model: a research journey Introduction Since the first IntelliCode code completion model was shipped in Visual Studio and Visual Studio Code in 2018, it has become an essential coding assistant for millions of developers around the world. In the past two years, we have been working tirelessly to enable IntelliCode for more programming l

Bankruptcy lawyers representing customers impacted by the dramatic crash of cryptocurrency exchange FTX 17 months ago say that the vast majority of victims will receive their money back — plus

AIベンチャーのラディウス・ファイブ（東京都新宿区）は8月26日、AIが写真をゴッホやピカソの絵画風に自動で加工するサービス「Enpainter」を始めた。AIはゴッホなど著名な画家の作品を約1万件学習しており、ユーザーはファイルをドラッグ＆ドロップするだけで、写真をこれらの画家が描いたような雰囲気に加工できるという。広告などで使用するデザインの素材としての利用を見込む。 写真の加工は無料。加工した画像のダウンロードは有料で、価格は1枚480円（税込、以下同）から。高画質な写真を変換したり、作成した画像を上限枚数まで月額固定料金でダウンロードしたりできるサブスクリプションプランも提供する。 対応する画風はゴッホ、ピカソ、モネ、雪舟など12種類。月額2万9700円で提供する「プロプラン」以上の有料プランの場合は最大2500×2500ピクセル、それ以外のプランでは最大1000×1000ピクセル

時系列モデルを扱う上でデファクトスタンダードになりそうなPythonライブラリが出てきました。 時系列モデルを扱うPythonライブラリは、 scikit-learn のようなデファクトスタンダードなものがありません。そのため時系列モデルを用いて実装を行うためには、様々なライブラリのAPIなどの仕様を理解しつつ、それに合わせてデータ整形を行い、評価する必要があり、これはなかなか辛い作業でした。 スイスの企業 Unit8 が今年(2020年)6月末に公開した Darts はまさにこういった課題を解決するライブラリです。時系列に関する様々なモデルを scikit-learn ベースのAPIで統一的に扱うことができます。 github.com Darts は現在、下記のモデルに対応しています。内側では statsmodels 、 Prophet(stan) 、 Pytorch などを使っていて、

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『週刊ダイヤモンド』特別レポート ダイヤモンド編集部による取材レポートと編集部厳選の特別寄稿を掲載。『週刊ダイヤモンド』と連動した様々なテーマで、経済・世相の「いま」を掘り下げていきます。 バックナンバー一覧 コロナ禍に伴い、全国の大学で授業のオンライン化が急遽スタートした。だが、その移行過程で多くの学生から悲鳴が上がっている。アフターコロナに大学はどうなるのか、各大学の対応は、そして入試は？8月3日発売の週刊ダイヤモンド特集「コロナで激変！大学 入試・序列」では、大学側の対応をまとめるとともに、大学生へのオンライン授業に対しての思いを広くツイッターで募った。ここでは本誌に掲載しきれなかった大学生の叫びを紹介しよう。 「この先生は存在しないのでは」フィードバックなし、孤独で埋め尽くされるオンライン授業に悩む1年生が続出 「もしかしてこの先生って存在しないんじゃないか？この授業受けてるの私だ