Overview 画像/音声処理をリアルタイムで行う、Webブラウザから利用できるアプリをStreamlitで作る方法を解説します。 StreamlitのおかげでPythonだけでwebアプリが作れます。さらに、一番簡単な例なら10行程度のPythonコードで、webカメラを入力にしてブラウザから利用できるリアルタイム画像処理アプリケーションになります。 Webベースなのでクラウドにデプロイでき、ユーザに簡単に共有して使ってもらえ、UIもイマドキで綺麗です。 人物・物体検知、スタイル変換、画像フィルタ、文字起こし、ビデオチャット、その他様々な画像・音声処理の実装アイディアをデモ・プロトタイピングするのになかなかハマる技術スタックではないでしょうか。 Webブラウザから利用できる物体検知デモの例。実行中に閾値をスライダーで変えられる。オンラインデモ🎈 同様にスタイル変換デモの例。実行中にモ

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 中国のNetEase Games AI LABと清華大学の研究チームが開発した「ChoreoMaster : Choreography-Oriented Music-Driven Dance Synthesis」は、音楽からキャラクターの振り付けを生成するダンスモーション合成システムだ。ポップスやヒップホップ、ロック、ジャズなど、さまざまな音楽スタイルのリズムに応じた動きを作り出す。 ダンスアニメーションの制作はコストが高いため、昨今では、音楽からダンスアニメーションを自動生成する深層学習フレームワークが開発され、いくつか報告されている。しかし、発展途上の技術なため、汎用性や制御性の低さ、

深層学習（ディープラーニング）の登場により、人工知能（ＡＩ）による“人間越え”の記録が数々達成されてきた。特に画像認識の分野でのＡＩ活用はめざましい。製造業での不良品検出だけでなく、医療診断や無人コンビニでも活用されている。 そんな人間をしのぐ性能を持つＡＩでも、日本語のテキスト分野においては話が変わる。平仮名やカタカナ、漢字に加え、多様な文法を持つ日本語のテキストを汎用的に理解し、フィードバックできる自然言語処理ＡＩは実現が難しい。ＥＬＹＺＡ（イライザ、東京都文京区）はこの難題に取り組む東京大学発のスタートアップだ。 英語に比べ難しい日本語の自然言語処理 ＡＩにとって日本語テキストの理解が難しい理由は主に二つだ。一つは文字の種類の多さと文法の多様性だ。実際、アルファベット１種類を扱う英語においては、米グーグルが２０１８年に発表した自然言語処理モデル「ＢＥＲＴ」以降、類似のＡＩの精度が向上

人工知能（AI）が半導体設計に革新をもたらし始めた。米グーグルは中核の回路配置工程にかかる時間を従来より100倍早くし、膨らむ開発費の抑制につなげる。カギを握るのは、AI自身が試行錯誤して「職人」を圧倒する技を身につける「強化学習」と呼ぶ技術だ。物流などの分野でも導入が広がりつつあり、生産性の大幅向上が期待される。設計者の労力を何千時間も節約できる可能性がある――。グーグルの研究グループは6月

みなさんこんにちは！FOLIOアドベントカレンダーの8日目の記事です！ 昨日は弊社の顧客基盤部でバックエンドエンジニアをされているmsawadyさんによる記事でした！ ８日目の本記事は、FOLIO金融戦略部でコンテンツの編集＆執筆をおこなっています設楽がお届けします。 この記事の目的・初心者向けに、Pythonを使ったデータ分析（自然言語処理）の初歩の初歩を伝える記事。 読者対象・Python初心者。データ分析初心者 ・アンケートとか顧客の声を分析してみたいと考えている人 私ですが、普段は弊社サービスを使って頂いているユーザー様向けに、投資や資産運用に関するいろいろな記事を執筆、編集しているという、データ分析とかプログラミングとは全然関係ない業務をおこなっています。 今回は、お客様から回答頂いているアンケートを使い、サービスがもっと良くなるためのヒントや、お客様がどういう点に困っていたり悩

本記事では、文章ソースに質問を投げると自動で回答を返すAzure Question answeringを、日本語で使用する方法について解説します。 実装例で目指すところとしては、withコロナの東京において現在、「何人での外食が認められているのか？」という質問に対して、「8名」と回答してくれるサービスを作ります。 また別パターンとして、「日本で2番目に高い山は？」という質問に答えられる実装例を紹介します。 本記事の内容 ０. Azure Question answering（質問応答）とは １. リソース「Language service」の作成 ２. 「Language Studio」でプロジェクトの作成 ３. 「ナレッジベース」にソースとなるファイルを追加する ４. 「Language Studio」から動作確認をする ５. 「Language Studio」からデプロイする ６. P

本コンテンツは機械学習入門講座を各所でやっている内容の一部を、受講者の皆様の予習・復習のために公開しているものです。対象読者は、Pythonをやったことがほとんどない方やつまづいてしまっている方でも概ね実行できるようになるレベルで書いています。解説は講座でそれなりに詳しくしているため、コードにコメントする以上の説明はあまり記述していません。 各コードはJupyterシリーズやiPythonで記述しながら実行できるように記述しています。 AI/DX/機械学習/Pythonのアドバイザリー、社内研修、セミナー等承っております。 webサイトからお問い合わせください。 BeeComb Grid株式会社 機械学習入門シリーズ記事 機械学習入門 vol.1 Pythonの基礎１ 記述とデータ型 -> 講座第3回に相当 機械学習入門 vol.2 Pythonの基礎2 条件分岐と処理 -> 講座第3回に

※この投稿は米国時間 2021 年 12 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Vertex AI は、「各種 ML ツールをまとめた単一の AI プラットフォーム」を前提にリリースされました。Vertex AI が幅広いユースケースに対して例外なくモデリングを効率化する方法について説明します。 Vertex AI の目的は、モデリングを簡素化することで企業が速やかにイノベーションを実現し、製品化までの時間を短縮して、最終的に ML 投資に対する収益率を高めることです。Vertex AI はいくつかの方法でこのプロセスを容易にします。たとえば、Vertex AI Workbench のような機能は、従来のノートブックと比較してモデルのトレーニングとデプロイメントを 5 倍高速化します。Vertex AI Workbench の BigQuery と

AI（人工知能）の話題が連日のようにニュースに登場するようになりました。富士キメラ総研の「2020 人工知能ビジネス調査」によると、2020年度の国内AIビジネス市場規模は、前年度比15.4％増の1兆1084億円に拡大すると見込まれています。また、2021年度以降はDX（デ... AIダンジョンとは？ AIダンジョンとはAI（人工知能）技術を活用し、物語の文章の後にどんな内容が続くかを推測し生成するゲームです。 プレイヤーの選択によって無限にストーリーが生成されるという内容です。つまり、プレイヤーは好きな文章を打って行動を決める事が出来るため、自分がしたいことは基本的に何でも出来るゲームです。 英語でのプレイが基本ですが、日本語訳が出ている場合もあるので、チェックしてみても良いでしょう。 また、打つ文章は単語だけでなく、長い文章も可能なので、英語の得意な人はさらに楽しめるかもしれませんね。

Responsible AI Toolbox is a suite of tools providing model and data exploration and assessment user interfaces and libraries that enable a better understanding of AI systems. These interfaces and libraries empower developers and stakeholders of AI systems to develop and monitor AI more responsibly, and take better data-driven actions.

はじめに 現代社会では、文字通り何十億台もの電子デバイスが毎日使用されています。将来的には、IoTの拡大に伴い、電子デバイスの数は飛躍的に増加し、同時に悪意のある目的で半導体チップに埋め込まれたハードウェアトロイがサイバーセキュリティの脅威として拡大する恐れがあります。 また、回路設計や製造の外注化や、外部サプライヤーからのIPの利用が増加しており、ハードウェアトロイによるリスクが高まっています。こうした脆弱性があるデバイスが使用され、電子商取引の暗号化や自動運転車、航空管制官などの重要なシステムに影響を及ぼす場合は、私たちの社会生活に大きなリスクをもたらす恐れがあります。これを防ぐためには、システムに悪意のある回路が含まれていないことの確認が不可欠となり、電子システムのハードウェアトロイを検知することが極めて重要になります。 ハードウェア版トロイの木馬(以下、「ハードウェアトロイ」)検知

▼データサイエンス　膨大なデータを収集して詳細に傾向などを分析し、社会やビジネスの課題解決につなげることを目指す学問。統計学やプログラミング、人工知能（AI）を駆使し、世の中にあふれるデータから目的にあうものを取り出して分析し価値を引き出す。デジタル社会で極めて重要な位置を占めると見込まれている。政府は2019年6月にまとめた「AI戦略」で、25年までに全ての大学生・高専生が初級レベルの知識を

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 日本マイクロソフトとローソンは、店舗ごとの状況に合わせた売場を実現するため、店舗デジタルトランスフォーメーション（DX）の取り組みで協業することに合意した。11月から2022年3月まで神奈川県内の4店舗で、カメラや音声データと店舗運営支援を図る「店舗運営支援AI」を活用した実験を開始する。 ローソンは、今回の取り組みの結果を活用し、これまでに取り組んできたさまざまな店舗施策の有効性を確認することができるほか、スーパーバイザーによる店舗経営の指導にも利用できるとしている。また、データに基づいた検証を行うことで、よりスピーディーに自律的な店舗運営に取り組むことができるようになるとしている。 今回の実験では、新たに設置したカメラやマイクで取得

Meta Platformsは、戦略的クラウドプロバイダーとしてAWSを選定した。連携を強化する2社が共同開発を行う分野とは？ アマゾンウェブサービス（AWS）は2021年12月1日（現地時間）、Meta Platforms（旧Facebook）が戦略的クラウドプロバイダーとしてAmazon Web Services（AWS）を選定し、両社の連携を強化したと発表した。 MetaとAWSが共同で取り組むプロジェクトとは？ Metaは既存のオンプレミスのインフラをAWSで補完するとともに、利用するAWSのサービスを拡大してクラウドにおけるプライバシー保護を実現し、信頼性と拡張性を向上させる。サードパーティー企業とのコラボレーションや現在AWSを利用する企業の買収支援にも活用する。また、AWSのコンピュートサービスを活用してMeta AIグループのAI（人工知能）の研究開発を加速させる。 関連記

Amazon Web Services ブログ プレビュー開始 – 機械学習を学び、実験できる無料のサービス、Amazon SageMaker Studio Lab AWS の使命は、機械学習 (ML) をより利用しやすくすることです。ここ数年の会話を通して、私は機械学習の初心者の多くが直面している障壁について学びました。既存の機械学習環境は、初心者には複雑すぎるか、最新の機械学習実験をサポートするには制限が強すぎることがよくあります。初心者は、予算超過を避けるために、インフラストラクチャのスピンアップ、サービスの設定、請求アラームの実装について心配することなく、すぐに学習を開始したいと考えています。これは、多くの人のもう一つの障壁を強調しています。サインアップ時に請求情報とクレジットカード情報を提供する必要があるということです。 誤って大きな請求を出すことがない Jupyter ノートブ

Responsibility & Safety Language modelling at scale: Gopher, ethical considerations, and retrieval Published 8 December 2021 Authors Jack Rae, Geoffrey Irving, Laura Weidinger Language, and its role in demonstrating and facilitating comprehension - or intelligence - is a fundamental part of being human. It gives people the ability to communicate thoughts and concepts, express ideas, create memorie

Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language. 【講座概要】 世界モデルとは，エージェントを取り巻く環境のモデルを，観測から学習によって獲得する枠組みを指します．世界モデルは深層学習の領域で近年急速に研究が進められており，今後の人工知能の鍵となるトピックとして注目されています．本講座では，世界モデルを軸に最新の深層学習技術について身につけることを目指した講義を行います． 本講座は，東京大学Deep Learning基礎講座・応用講座を公開してきた松尾研究