IFA 2017：Huawei、日本発売も近い新スマホ「honor 9」や次世代チップセット「Kirin 970」などを展示！最上級スマホ「Mate 10」シリーズは10月16日発表予定【レポート】 : S-MAX
IFA 2017：Huawei、日本発売も近い新スマホ「honor 9」や次世代チップセット「Kirin 970」などを展示！最上級スマホ「Mate 10」シリーズは10月16日発表予定【レポート】 2017年10月07日23:55 posted by S-MAX編集部 カテゴリAndroidイベント・レポート list IFA 2017におけるファーウェイブースを紹介！honor 9やKirin 970など 既報通り、Huawei Technologies（以下、ファーウェイ）がドイツ・ベルリンにて2017年9月1日（金）から9月6日（水）まで開催されていた世界最大級の家電見本市「IFA 2017」の基調講演にてAI（人工知能）の処理を高速化する専用ハードウェアユニット「NPU（Neural Network Processing Unit）」を内蔵した新しいハイエンド向けチップセット（S
論文セミナーレポート (1): End to End Learning for Self-Driving Cars - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
Techブログではお初です、エンジニアの遠藤です。 この度、社内有志を募って「機械学習論文セミナー」を開催しました。 今回は、論文セミナーそのものについてと、第1回で発表した論文について簡単にご紹介致します。 機械学習論文セミナーとは 機械学習輪講セミナーは、その名の通り機械学習の論文をお互いに持ち寄って輪講をする回です。 社内 Slack に #share_ml_papers という機械学習の論文を紹介するチャネルがあり、そこからアイディアを得ました。 Slack では各自論文のリンクをチャネルに貼って、そこからディスカッションを広げていくという形を取っています。 論文が少ないうちは良かったのですが、数が増えてくるとどうしても流れが追いづらいと個人的に感じていました。 また、それぞれの論文についてどこがいいか、どのように活用できるかなど、face to face で議論できるとより効果的
青空文庫で作者っぽさ判定（KERAS ＋ character-level cnn） - Qiita
青空文庫で作者っぽさ判定 青空文庫のテキストを利用して、任意の日本語文の作者っぽさを判定するモデルを作ってみました。 https://github.com/shibuiwilliam/aozora_classification 動機 2017/02のTFUG #3に参加したのですが、Rettyの中の方がcharacter-level convolutional neural networkをしていて、これで火がつきました。 https://tfug-tokyo.connpass.com/event/49849/ 元ネタとなったQiitaの記事はこちらです。 とても勉強になりました。ありがとうございます。 http://qiita.com/bokeneko/items/c0f0ce60a998304400c8 なおcharacter-level cnnの論文はこちらです。 https://p
日本ディープラーニング協会始動、2020年までに技術者を3万人育成！認定資格制度や取り組みが明らかに | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 10月3日より幕張メッセで開催されているCEATEC JAPAN 2017。 そこで『日本ディープラーニング協会（英称：Japan Deep Learninng Association、以下JDLA）』の設立発表が行われた。 会場には、協会の取り組みに注目しているメディア、業界関係者が数多く参加しており、協会への高い期待を伺う事ができた。 日本の産業競争力向上を目指す『日本ディープラーニング協会』（JDLA） ディープラーニングの産業活用を目指した設立背景 シンポジウムの冒頭、理事長の松尾 豊氏より『日本ディープラーニング協会』（JDLA）設立の背景について表明がなされた。 AIブームの火付け役となったディープラーニング。世界で注目されている技術だが、技術者の育成や環境整備、社会実装など国内では課題が数多い。米国や中国などのインターネット関連企業は、著名
2017年9月度 勉強会で取り組んだ事項 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Nagoya.Swift+ 9月度勉強会 - connpassで取り組んだ事項についての紹介記事です。 今回は参加された各位に作業中に調べたページについて教えてもらいました。 内容 Swift Web開発 機械学習 Swift 絶対に挫折しないiPhoneアプリ開発「超」入門 からRSSリーダーアプリ(Ch.9 RSS Readerアプリ)を写経して作成。 学習中の課題 【解決済み】ListViewControllerクラスをストーリーボードに関連付けられない。 アイデンティティインスペクタのClass項目に入力するならReturnで確
GestureAI ― Keras + CoreML + iOS 11を用いた RNNによるジェスチャー認識
はじめに iOS11から登場したCoreMLフレームワークを使って、Kerasで実装したニューラルネットを動かしてみました。画像認識や自然言語処理のCoreMLのサンプルはあったのですが、iPhoneから取得したセンサーデータをRNN(Recurrent Neural Network、再帰型ニューラルネットワーク）で認識させた例がなかったようなのでトライしてみました。 以下の記事では、○・□・△・✕を描くジェスチャーの認識を行うRNNの学習とCoreMLでの活用について紹介します。 デモ 認識したジェスチャーに応じてHTTPリクエストを送ってSlackにメッセージを送る例 : iOSアプリのスクショ : 真ん中のボタンを押している間（最大4秒）だけジェスチャーのセンサーデータを取得して、ボタンを話したらニューラルネットにより認識を行います。 レポジトリ・学習済みモデル akimach/Ge
Deep Learning Lab コミュニティ イベント 第4回（オンライン配信あり！） (2017/10/24 15:00〜)
概要 Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術を最新ビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたイベントです。 日時：10/24（火）14:30-19:30 東京会場：日本マイクロソフト株式会社 東京都港区港南 2-16-3 品川グランドセントラルタワー 大阪サテライト会場：Blue+（ブルータス）貸しスペース（5F） 大阪府大阪市北区芝田2-9-17 マエダビル その他：東京会場懇親会では、お飲み物と軽食をご用意しております。 大阪サテライト開催、オンライン配信決定！ 現在、Deep Learning LabとNVIDIA DLI併設で地方四都市を回っております！その際、オンライン配信お願いしま
HTMLのコーディングが不要になるかも？pix2codeの紹介 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今年の５月末に話題になった 画面のスクリーンショットからコードを生成するディープラーニングpix2code Gigazine GUIのスクリーンショットを読み込むと必要なコードを生成する仕組みでスタートアップが人工知能を活用 http://gigazine.net/news/20170530-pix2code/ AAPL Ch. ディープラーニングを利用し、デザイナーが作成したiOS/AndroidアプリのGUI画像から自動的にコードを作成する「Pix2Code」が話題。 https://applech2.com/archives/20
データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。**数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング（フレームワーク）のみ**はやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっかり理
A Deep Reinforcement Learning Chatbot
We present MILABOT: a deep reinforcement learning chatbot developed by the Montreal Institute for Learning Algorithms (MILA) for the Amazon Alexa Prize competition. MILABOT is capable of conversing with humans on popular small talk topics through both speech and text. The system consists of an ensemble of natural language generation and retrieval models, including template-based models, bag-of-wor
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting
Timely accurate traffic forecast is crucial for urban traffic control and guidance. Due to the high nonlinearity and complexity of traffic flow, traditional methods cannot satisfy the requirements of mid-and-long term prediction tasks and often neglect spatial and temporal dependencies. In this paper, we propose a novel deep learning framework, Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks (STGCN),
NVIDIA Deep Learning Accelerator
NVDLA The NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVDLA) is a free and open architecture that promotes a standard way to design deep learning inference accelerators. With its modular architecture, NVDLA is scalable, highly configurable, and designed to simplify integration and portability. The hardware supports a wide range of IoT devices. Delivered as an open source project under the NVIDIA Open NVDLA
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IBM Maximo Visual Inspection
「CEATEC JAPAN 2017」で「日本ディープラーニング協会」設立発表会開催
日本ディープラーニング協会が発足、資格試験で技術者3万人育成
GitHub - Netflix/vectorflow
Durk Kingma on Twitter: ""Variational Inference and Deep Learning: A New Synthesis", written by yours truly, is now available for D/L here:… https://t.co/zTb30bNM7t"
GitHub - PaddlePaddle/Paddle-Lite: PaddlePaddle High Performance Deep Learning Inference Engine for Mobile and Edge (飞桨高性能深度学习端侧推理引擎）
NVIDIA Deep Learning Institute 2017 with Deep Learning Lab in 札幌｜EventRegist（イベントレジスト）
Vespa.ai