「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
「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
技術はなんのために発展するのか AIと自動運転と少しだけ『けものフレンズ』【編集部便り】 | 自動車情報誌「ベストカー」
先日『けものフレンズ』に関するコラムを書いたところ、大変な反響をいただき（しばらく人気記事1位に君臨していました）、ありがたい反面、自動車専門誌の公式サイト記事っぽくないこともあり恐縮しておりました。当該記事にはたくさんの感想をいただいたのですが、その中にとても心に刺さるコメントがあったので、それに関してつらつらと思うところを編集後記的に書いていきます。ほら上司はGWで当サイトをチェックしてないはずだし！ 自由に書けるし！！（重要）（なので当記事は連休明けに突然消える可能性があります）なお今回は『けもフレ』成分は薄めです。ご容赦ください。 文：Web編集部 写真：Shutterstock.com ※ 当記事は諸般の事情により（以前よりさらに）予告なく消える可能性があります ※2 当記事は「『けものフレンズ』に自動運転とAIの幸せな可能性を見た」というエントリを読まないとなんのことか全然わか
『けものフレンズ』に自動運転とAIの幸せな可能性を見た【編集部便り】 | 自動車情報誌「ベストカー」
大ヒットアニメ『けものフレンズ』を見てズドドっと刺さった本記事担当編集。車好きならではの見方をしたこともあり、誰かに「すげえよかったよ！」と言いたくもあり、そんな思いのたけが漏れ出た記事です。正直かなり公式記事っぽくないので、本エントリが突然インデックスから消えたらまあそういう事情だったんだなとお察しください。以下、公式ツイッターでポロッと呟いたら大変反響が大きかった内容を、増補改訂版でお届けします。なお好きなフレンズはアルパカさんです。 文：Web編集部 写真：けものフレンズプロジェクト、Shutterstock.com ※大変恐縮ですが、本記事は当該アニメ作品に興味がない方にはまったく響かず、しかもネタバレまで含むコンテンツです。申し訳ありませんが、『けものフレンズ』を見たことがないという人は今すぐブラウザを閉じるか別記事へ飛ぶかBlu-ray版を購入して見ましょう。お薦めです。 夢の
人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン (自習編) - - Qiita
音楽制作を行っていて人工知能技術に興味がある、あるいは機械学習をやっていて音楽が好きだ！そんな方に送る、機械学習による音楽生成のチュートリアル資料となります。本記事のみで、仕組みの理解から実際に音楽を生成して、SoundCloudで共有するまでの手順を網羅しています。 そして、本記事は先日実施した人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン -の自習用資料でもあります。 イベント自体は100名を超える方(開催前日の段階で倍率が5倍)に応募いただき、行きたかったけど行けなかった！という方も多いかと思うので、自習編にて内容に触れていただければと思います。 ※なお、会場のキャパを広げられなかった代わりに撮影をしていただいたので、後日講義動画が上がればそちらも掲載させていただきます。 ゴール 音楽生成とはそもそもどういう仕組みで、どんなアプローチが取られて
ディープラーニングでアスキーアートを作る - Qiita
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい！」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
原作レイプとは言わせない──日本IBMの“オタクマーケター”が倍率500倍のSAOコラボを実施できた理由
仕掛け人は“オタクマーケター” 日本IBMは、昨年3月に「ソードアート・オンライン ザ・ビギニング Sponsored by IBM」と題した約200人限定の体験イベントを実施。同社が「コグニティブ・コンピューティング」と呼ぶAI技術や、クラウドサービス「IBM Bluemix Infrastructure」（旧SoftLayer）の要素を取り入れたVRコンテンツを来場者たちが体験した。 イベント開催から約1年、「テクノロジーはワクワクする世界。ワクワクする感じで伝えていきたい」──そう語るのは、同社の山口有希子部長（マーケティング＆コミュニケーション デジタル コンテンツ マーケティング＆サービス）だ。社内で“オタクマーケター”との異名を持つ彼女は、このイベントを仕掛けた張本人でもある。
ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
Image-to-Image Demo - Affine Layer
Recently, I made a Tensorflow port of pix2pix by Isola et al., covered in the article Image-to-Image Translation in Tensorflow. I've taken a few pre-trained models and made an interactive web thing for trying them out. Chrome is recommended. The pix2pix model works by training on pairs of images such as building facade labels to building facades, and then attempts to generate the corresponding out
Amazonの音声認識「Alexa」は世界のIoTを席巻し「スマートフォンの次」のプラットフォームの覇者となりつつある
Amazonが販売するスピーカー型の音声アシスタント端末「Amazon Echo」は、Amazonのハードウェア史上最大のヒット作になりました。しかし、本当の大ヒットはEchoではなくその中身である音声認識機能「Alexa」によってこれからもたらされるのであって、Alexaを武器に「スマートフォンの次」のプラットフォームをAmazonが手中に収めつつあるという指摘があります。 Alexa: Amazon’s Operating System – Stratechery by Ben Thompson https://stratechery.com/2017/amazons-operating-system/ Voice Is the Next Big Platform, and Alexa Will Own It https://backchannel.com/voice-is-the-n
謎の囲碁棋士「Master」の正体は「AlphaGo」 Googleが発表
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています Google DeepMindの共同創立者であるデミス・ハサビス氏が1月5日（日本時間）、Twitterを更新。年末年始に世界のトップ棋士を続々撃破していた謎の囲碁アカウント「Master」は、囲碁ソフト「AlphaGo」の新バージョンだと明らかにした。 声明によると、同社ではAlphaGoの改善作業に取り組んでおり、ここ数日はネット上で非公式のテストを行っていたという。「東洋囲碁と野狐囲碁で『Magister』『Master』と対戦した方、そして観戦して楽しんでもらった皆さんに感謝します」。テストが完了したことで、今後は囲碁の団体・専門家と協力して、2017年内に本格的な（持ち時間の多い）“公式戦”を実施するとしている。 無敗のMaster 囲碁アカウント「Master」の戦績は、「野狐囲碁」で30勝0敗、東洋囲碁を含めると60勝
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング - 加藤大晴のウェブサイト
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング 「インド人を右に」問題 インターネットを長く使っている方は、伝説の誤植「インド人を右に」 [1] についてご存知なのではないでしょうか。 「くお〜!! ぶつかる〜!! ここでアクセル全開、インド人を右に!」 この唐突に過ぎる意味不明な「インド人」は「ハンドル」の誤植であり、それはライターの手書きの文字が汚かったために発生したとされています。 …手書きの文字が汚かったとして、どうすれば「ハンドル」が「インド人」になるのか？ 従来より、この問題について様々な考察がなされてきました。 ここでは、近年の技術の発展の成果を取り入れ、コンピュータに文字を書かせることによって「ハンドル」から「インド人」への変容についてアプローチしてみたいと思います。 # これは De
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「AlphaGo」という“神”の引退と、人類最強の19歳が見せた涙の意味：現地レポート
「研究室が沸き立った」――AIが作詞、アイドル新曲ができるまで 電通大教授に聞く
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天文学者たちはいま、人工知能を使って宇宙の謎を解こうとしている
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“シン・ニホン”AI×データ時代における日本の再生と人材育成
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