The Importance of Deep Work & The 30-Hour Method for Learning a New Skill
The Importance of Deep Work & The 30-Hour Method for Learning a New Skill The tech industry, especially the security industry, seems outrageously overwhelming to newcomers and even as an intermediate “InfoSec Pro” there seems to be an overwhelming number of paths and topics one can focus on. The problem most of us, especially newcomers, encounter is that we don’t know what to focus on. Even when w
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 | 人工知能ニュースメディア AINOW
記事を書いてくださったのはサイバーブレイン株式会社の谷さんです。AIエンジニアのスキルを得られる講座が数多く開かれていますが、同時に数多くの書籍も出版され、独学の道も開かれています。ぜひご覧ください。 谷一徳さん サイバーブレイン株式会社CEO&Founder 学生時代に1度目の起業にてCTOを担当。 自社サービス開発や機械学習、クローリングの開発などを携わる。 2016年にサイバーブレインを設立。 現在AI Academy企画・開発、オフライン・オンラインにてAI人材育成を行う。 はじめに 我々サイバーブレインは2016年6月からオンライン・オフラインにてAI Academyというサービスを通じて、これまで1500名以上の方々に、プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(Deep Learning)、機械学習のための数学、確率・統計などを教えてきました。 そんな中、サービ
機械学習案件に携わってきてどんな理論的トピックを扱ってきたか
TL;DR 機械学習を仕事で使う人はどんな理論的内容を扱っているのか コードは GitHub にあるし研究は論文になるが、実業務で必要な理論的トピックに関してはなかなか目にする機会がない 自分がこれまでどんなことをしてきたのかを簡単にまとめてみた 以前 機械学習をやる上で線形代数のどのような知識が必要になるのか という記事を書いた。 これに関して知人と話している時に「ある程度知っている人がこれだけやれば十分みたいな話をするのは不適切じゃないか」という感じの話をした。 何が不適切かというのは色々な解釈がある。 ここでは、ある対象に関してそれなりに知っている人が考える「これで十分」というのは、暗黙の前提や関連事項の理解があったりして、表面に出てくるのはほんの一部を聞いてもそこまで役に立たない、という点を挙げておく。 これは結構広く成り立つことだろう。 まあそれ自体はそれでいいし、表面に出てくる
LiteFlowNet: A Lightweight Convolutional Neural Network for Optical Flow Estimation
LiteFlowNet: A Lightweight Convolutional Neural Network for Optical Flow Estimation Tak-Wai Hui, Xiaoou Tang, and Chen Change Loy CUHK-SenseTime Joint Lab, The Chinese University of Hong Kong IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018, Spotlight Presentation, Salt Lake City, Utah Abstract FlowNet2, the state-of-the-art convolutional neural network (CNN) for optical flow
Deep Learning勉強のための書籍【2018年版】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 初級編 ゼロから作るDeep Learning 中級編 scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 PythonとKerasによるディープラーニング 上級編 Pro Deep Learning with TensorFlow Deep Learning はじめに ディープラーニングに関する書籍は山ほど出てきています。 その中でどれを読めば良いのか分からない、というのは初心者にとって最初の問題でもあるでしょう。まずはブログなどのネットの情報を参考に勉強をする人が多いかと思われますが、私のブログも含め、大抵は個人の興味に沿ってバラバラに話題が提供されるため、できれば1つ1つ順を追って解説してくれる物が欲しいと感じるのが本音と思われます。 今回は、数ある書籍の中でも私自身が所持していておすすめできるディープラーニングの書籍を載せたいと思います。 初級編 ゼロから作
How 'Black Panther' Solves Marvel's Villain Problem
Published February 16, 2018Essays, MoviesBy Ciara WardlowDisclaimerWhen you purchase through affiliate links on our site, we may earn a commission. Warning: This article contains spoilers for ‘Black Panther.’ It takes quite a while for Black Panther to introduce its main villain, newcomer Eric Stevens, alias Killmonger (Michael B. Jordan). Perhaps it’s because once he does show up, he steals the s
fast.ai NLP · Practical NLP
fast.ai NLP Projects from fast.ai researchers and collaborators © 2019. MIT License. Most of the world’s text is not in English. To enable researchers and practitioners to build impactful solutions in their domains, understanding how our NLP architectures fare in many languages needs to be more than an afterthought. In this post, we introduce our latest paper that studies multilingual text classif
DeepMimic - 物理を基礎としたキャラクタースキルの例題指導深層強化学習！SIGGRAPH 2018
eラーニング＆チュートリアルサイト サイト＆サービス-Site & Service 【PR】WINGFOX-The Leading Platform for Art... 2025-05-04 4月29日～5月6日の間、CG＆デジタルアート学習オンラインプラットフォーム「WINGFOX」にて日本語講座のセールイベント「WINGFOX-The Leading Platform for Artists to Keep Growing！」が開催中です！ 続きを読む Unreal Engine アセット アセット-Asset CiciToon Character Shader Pak V1.0 - Unr... 2025-05-04 MrCiciによるUnreal Engine 5向けのトゥーンシェーダー「CiciToon Character Shader Pak V1.0」がリリースされています
Introducing state of the art text classification with universal language models · fast.ai NLP
This post is a lay-person’s introduction to our new paper, which shows how to classify documents automatically with both higher accuracy and less data requirements than previous approaches. We’ll explain in simple terms: natural language processing; text classification; transfer learning; language modeling; and how our approach brings these ideas together. If you’re already familar with NLP and de
Deep Learning Lab初のエンジニア向けイベント「異常検知ナイト」レポート
実社会でディープラーニング（深層学習）の利用拡大を目的としたコミュニティ「DEEP LEARNING LAB」は異常検知に関する質問が非常に多かったことを受け、2月14日に異常検知ナイトを開催した。同コミュニティ初となるエンジニア向けのイベントで、深層学習で異常検知問題を解く方法論や異常検知関連の最新技術情報に関する情報を共有した。 2時間以上に渡るロングタイムなイベントの中から、本稿では主要なセッションのレポートをお届けする。セッション後の質問やライトニングトークなどに興味があれば、ぜひYouTubeライブのアーカイブをご覧いただきたい。 異常検知入門 最初に登壇した株式会社Preferred Networksの比戸 将平氏は、異常検知の概要を説明した。イベント当日がバレンタインデーということで、「会社でチョコを3つもらいました」「今年はチョコ0個でした」「今年も彼女が手作りどら焼きをく
2018年5月10日のヘッドラインニュース
赤城乳業のアイス「ガリガリ君リッチ」シリーズに、ミント味のアイスキャンディの中にチョコチップ入りミントかき氷が入った「ガリガリ君リッチ チョコミント」が初登場する事になりました。価格は税別130円で、5月15日(火)からの発売です。 ガリガリ君リッチシリーズにチョコミント初登場!｜赤城乳業株式会社 https://www.akagi.com/news/2018/180510.html ちなみに、過去の同月同日にはこんな記事を掲載していました。 フォレスト・ガンプが映画の中で手にしたAppleの株は現在どのぐらいの資産価値があるのか？ - GIGAZINE サイクリスト2人が山中走行中に熊に襲われかける様子をアクションカメラが激写 - GIGAZINE ネスレは砂糖菓子を売りながら糖尿病の薬の販売を目指している - GIGAZINE 豚肉禁止のみにあらず、食器の使い分けや調理時間帯まで徹底し
Training a Recurrent Neural Network to Compose Music | maraoz
Over the past weeks I’ve been slowly learning about recent developments in Machine Learning, specifically Neural Networks. I’ve seen really mind-blowing examples of the power of such architectures, from recreating images using particular art styles to automatically forming word representations that account for pretty high-level semantic relations. Recurrent Neural Networks (their most frecuent for
An open source implementation of Deep Voice 3: Scaling Text-to-Speech with Convolutional Sequence Learning
An open source implementation of Deep Voice 3: Scaling Text-to-Speech with Convolutional Sequence Learning Github: https://github.com/r9y9/deepvoice3_pytorch This page provides audio samples for the open source implementation of Deep Voice 3. Samples from single speaker and multi-speaker models follow. Single speaker Samples from a model trained for 210k steps (~12 hours)1 on the LJSpeech dataset.
GitHub - robbiebarrat/rapping-neural-network: Rap song writing recurrent neural network trained on Kanye West's entire discography
Click to expand Bust a playa with the kids I never had All his time, all he had, all he had, all he had Most you rappers don't even stop to get the most press kit Playas is jealous cause we got the whole city lit But without it I'd be worried if they playing that bullshit You wanna complain about the nights even wilder I swear to God I hope you have got to hear I'll touch every curve of your favor
GitHub - gy910210/rnn-from-scratch: Implementing Recurrent Neural Network from Scratch
The architecture of RNN can be as the following figure. You can find that the parameters (W, U, V) are shared in different time steps. And the output in each time step can be softmax. So you can use cross entropy loss as an error function and use some optimizing method (e.g. gradient descent) to calculate the optimized parameters (W, U, V). Let recap the equations of our RNN: We also defined our l
ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
Learn to Add Numbers with an Encoder-Decoder LSTM Recurrent Neural Network - MachineLearningMastery.com
Long Short-Term Memory (LSTM) networks are a type of Recurrent Neural Network (RNN) that are capable of learning the relationships between elements in an input sequence. A good demonstration of LSTMs is to learn how to combine multiple terms together using a mathematical operation like a sum and outputting the result of the calculation. A common mistake made by beginners is to simply learn the map
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http://journal.kennethreitz.org/entry/r-python
http://zoey4ai.com/2018/05/12/deep-learning-object-detection/
Tearing Apart Google’s TPU 3.0 AI Coprocessor
