Googleクラウド自然言語APIを使ってみた - Qiita
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Swiftで書かれた人工知能・機械学習ライブラリ「Swift-AI」をiOSで動かしてみる - Qiita
全編Swiftで書かれたオープンソースの人工知能／機械学習ライブラリが出てきました。その名も「Swift-AI」。 https://github.com/collinhundley/Swift-AI デモが入っていて、こんな感じで手書き文字認識してくれます（詳細は後述します）。 今のところ iOS と OS X をサポート しているとのこと。MITライセンス。 できること README の Features を見ると、2016年2月現在、フィードフォワード（順伝播型）ニューラルネットワークと、高速行列演算ライブラリはできあがっているようです。 それぞれドキュメントがあります。 https://github.com/collinhundley/Swift-AI/blob/master/Documentation/FFNN.md#multi-layer-feed-forward-neural-
Analyzing 50k fonts using deep neural networks
Analyzing 50k fonts using deep neural networks 2016-01-21 For some reason I decided one night I wanted to get a bunch of fonts. A lot of them. An hour later I had a bunch of scrapy scripts pulling down fonts and a few days later I had more than 50k fonts on my computer. I then decided to convert it to bitmaps. It turns out this is a bit trickier than it might seem like. You need to crop in such a
人工知能はクリエイティブになれるのか？ フォントをデザインさせてみると…
人工知能はクリエイティブになれるのか？ フォントをデザインさせてみると…2016.02.01 12:05 Rina Fukazu これは一見の価値あり！ 人間の脳神経の仕組みをモデルとした情報処理システム、ニューラルネットワーク。その能力の幅広さに注目が集まるなか、5万種のフォントをニューラルネットワークにデザインしてもらうとどうなるのだろうと考えたのがErik Bernhardssonさん。 ある晩ひょんなことから大量のフォントが欲しいと思った彼は、1時間で大量のスクリプトを書き上げ、数日後に5万ものフォントを生成しました。それから人工知能がそれぞれを比較できるようフォントをビットマップ化し、64x64ピクセルのなかにアルファベットや数字を詰め、分析を始めたそうです。 そのなかで見出したのは、ニューラルネットワークがフォントの形を決定づける特異な数学的構造。彼はこれを｢フォントベクトル｣
Swiftで書かれた人工知能・機械学習ライブラリ「Swift-AI」をiOSで動かしてみる - その後のその後
全編Swiftで書かれたオープンソースの人工知能／機械学習ライブラリが出てきました。その名も「Swift-AI」。 https://github.com/collinhundley/Swift-AI デモが入っていて、こんな感じで手書き文字認識してくれます（詳細は後述します）。 今のところ iOS と OS X をサポート しているとのこと。MITライセンス。 できること README の Features を見ると、2016年1月現在、フィードフォワード（順伝播型）ニューラルネットワークと、高速行列演算ライブラリはできあがっているようです。 それぞれドキュメントがあります。 https://github.com/collinhundley/Swift-AI/blob/master/Documentation/FFNN.md#multi-layer-feed-forward-neural-
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
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圧勝「囲碁AI」が露呈した人工知能の弱点 - 日本経済新聞
「囲碁の謎」を解いたグーグルの超知能は、人工知能の進化を10年早めた
The Wolfram Language Image Identification Project
TechCrunch | Startup and Technology News