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ヒトとAIの共生環境の実現を｜ギリア株式会社
ヒトとAIの共生環境の実現に向けて ヒトとAIの 共生環境の実現に向けて ヒトとAIの共生環境 の実現に向けて ギリアのミッションは「ヒトとAIの共生環境の実現」です。 このミッションにおけるキーワードは「共生環境」であり、「共生環境」には2つの側面があります。 ひとつは「共生」です。「共生」とは通常は複数の生物が相互関係を持ちながら同所的に生活する現象、を示す言葉ですが、ギリアの文脈では、ヒトとAIがお互いの役割を補いあい、単独で行うよりも高いレベルの共同作業が可能な状態、と定義します。ヒトにとって単なる道具としてのAIではなく、「共生」という状態を実現できるAI技術、をギリアは目指しています。 もうひとつは「環境」です。ギリアが実現する共生環境のスコープは、ヒトが暮らす社会環境全体を指します。その「環境」には人々の多種多様な生活があり、そのライフスタイルをより豊かにするようなAI技術を
アマゾン、深層学習向けビデオカメラ「AWS DeepLens」を発表
Amazonの「AWS DeepLens」は、中庸なホームセキュリティカメラに見えるかもしれないが、そのようなものではまったくない。「AWS re:Invent 2017」カンファレンスで米国時間11月29日に発表された249ドル（約2万8000円）のビデオカメラであるDeepLensは、デバイス上で直接ディープラーニング（深層学習）モデルを稼働させることができる。 同製品は2018年4月14日にAmazon.comで発売される予定で、11月29日から予約注文を受け付けている。 ディープラーニングは、今日のスマートホームの中心にある人工知能（AI）機能を表す包括的な用語となっている。ディープラーニングを原動力として、Amazonの「Alexa」対応スピーカはさまざまな音声を聞き分けることができ、顔認識カメラは人物を識別することができる。そしてその能力は向上する一方だ。少なくともAmazon
【速報】オンボードでディープラーニング可能なビデオカメラ「AWS DeepLens」が発表されました！ #reinvent | DevelopersIO
AWSのre:Invent2017のキーノートDay1で新サービスAWS DeepLensが発表されました。 AWS DeepLens ディープラー二ングが可能な開発者用のワイヤレスビデオカメラです。 特徴 ディープラーニング用に最適化されたオンボードのコンピューティングを搭載したHDビデオカメラ カメラそのものにコンピューティングが搭載されているため、リアルタイムでのディープラーニングが可能 Amazon SageMakeker, AWS Lambdaとの統合 Amazon Kinesis Video Streamsを使用してAWSにビデオをストリーミング Amazon Rekognition Videoを使用して高度なビデオ分析を適用可能 TensourFlowやCaffeなどのフレームワークを実行可能 Apache MXNetを使用した推論エンジンがプリインストールされている どこで
AWS DeepLens – Deep learning enabled video camera for developers - AWS
What happens to my AWS DeepLens resources after the end of life date? After January 31, 2024, all references to AWS DeepLens models, projects, and device information are deleted from the AWS DeepLens service. You can no longer discover or access the AWS DeepLens service from your AWS console and applications that call the AWS DeepLens API no longer work. Resources created by AWS DeepLens, such as
よくある質問 - AWS DeepLens | AWS
Q: 終了日 (EOL) 以降、私の AWS DeepLens リソースはどうなりますか? 2024 年 1 月 31 日以降、AWS DeepLens のモデル、プロジェクト、デバイス情報への参照は、AWS DeepLens サービスからすべて削除されます。AWS コンソールから AWS DeepLens サービスを検出またはアクセスできなくなり、AWS DeepLens API を呼び出すアプリケーションも動作しなくなります。 Q: EOL 日以降にアカウントに残っている AWS DeepLens のリソースは請求されますか? Amazon S3 バケット、AWS Lambda 関数、AWS IoT、AWS Identity and Access Management (IAM) ロールなど、AWS DeepLens によって作成されたリソースは、2024 年 1 月 31 日以降もそ
CLOUD - Neural Network Console
Notice of Termination of Neural Network Console Cloud Edition Service. The Neural Network Console Cloud Edition service will be terminated on December 25, 2024. Thank you for your patronage over the years. We will contact customers who are using the paid corporate plan separately to inform them of the termination date. The Neural Network Console Windows version will continue to be available. Deep
Distilling a Neural Network Into a Soft Decision Tree
Deep neural networks have proved to be a very effective way to perform classification tasks. They excel when the input data is high dimensional, the relationship between the input and the output is complicated, and the number of labeled training examples is large. But it is hard to explain why a learned network makes a particular classification decision on a particular test case. This is due to th
最強の“AIスマホ”！ 「HUAWEI Mate 10 Pro」国内発表
ファーウェイ・ジャパンは、都内で発表会を開催。海外でも10月にリリースされたばかりの最新フラグシップ機「HUAWEI Mate 10 Pro」、およびミドルクラス機「HUAWEI Mate 10 lite」の国内発売を発表した。発売日は12月1日と12月8日。価格はそれぞれ税抜8万9800円と4万2800円。 AIの演算に特化したプロセッサを内蔵 さらに耐水も ファーウェイの最新ハイエンド機が今週発売！ まず、HUAWEI Mate 10 Proは、18：9の縦長ディスプレー＆超狭額縁のスタイルを採用したハイエンド機。 最大のアピールポイントは内蔵プロセッサ。本機に内蔵されている「HUAWEI Kirin 970」は通常の高い処理性能に加えて、AIの演算に特化したNPU（Neural Network Processing Unit）を搭載。特にカメラで威力を発揮するとしており、13のシーン
Improving Palliative Care with Deep Learning
Improving the quality of end-of-life care for hospitalized patients is a priority for healthcare organizations. Studies have shown that physicians tend to over-estimate prognoses, which in combination with treatment inertia results in a mismatch between patients wishes and actual care at the end of life. We describe a method to address this problem using Deep Learning and Electronic Health Record
Deep Learning フレームワークざっくり紹介 - Qiita Advent Calendar 2017 - Qiita
雨後の筍のようにいっぱい出てきた deep learning 関連フレームワークをざっくり紹介していくカレンダーです。 Tensorflow, Chainer などのメジャーどころから、こんなんあるの？ ていう マイナーどころまで、何でもOK。 ちなみに、ざっくり「フレームワーク」と言ってますが、いわゆる 中間表現（IR。ONNXとか）や、その後ろのバックエンドスタック（NNVM Compilerとか）も含めて、要は関連ライブラリ、関連ソフトウェア何でもOKです。 ＜参加者向け注意事項＞ 1日目に、私ことbonotakeがフレームワークをざっくり一覧する記事を書きますが、そこに載ってるものでも載ってないものでもOKです Tensorflow と Keras と Tensorflow XLA は別扱いでOK というか、Object Detection API みたいな一部APIだけ切り出して
Understanding SSD MultiBox - Real-Time Object Detection In Deep Learning | Towards Data Science
This post is meant to constitute an intuitive explanation of the SSD MultiBox object detection technique. I have tried to minimise the… This post is meant to constitute an intuitive explanation of the SSD MultiBox object detection technique. I have tried to minimise the maths and instead slowly guide you through the tenets of this architecture, which includes explaining what the MultiBox algorithm
Use Keras Deep Learning Models with Scikit-Learn in Python - MachineLearningMastery.com
Keras is one of the most popular deep learning libraries in Python for research and development because of its simplicity and ease of use. The scikit-learn library is the most popular library for general machine learning in Python. In this post, you will discover how you can use deep learning models from Keras with the scikit-learn library in Python. This will allow you to leverage the power of th
技術には賞味期限がある - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 画像処理、画像認識の分野の技術動向を調査すると、ここ数年でいろんな枠組みが変わってきたことを感じる。 ここ５年の間の変化 ＯｐｅｎＣＶの最適化がさらに進展した。 IPPがＯｐｅｎＣＶに含まれるようになった。 マルチコアでの平行化・並列化がライブラリの広い範囲で進展するようになった。 ＡＲＭの組み込み用のＣＰＵでも４コアが利用できるようになった。 64bit OSを使えることが増えた。 ＧＰＵを使うことが組み込みの分野でも可能なボード（モジュール）が登場した。 Deep Learning の関係で、画像認識関係のアルゴリズムが大幅に書き換
Challenges of reproducing R-NET neural network using Keras · YerevaNN
Challenges of reproducing R-NET neural network using Keras 25 Aug 2017 By Martin Mirakyan, Karen Hambardzumyan and Hrant Khachatrian. In this post we describe our attempt to re-implement a neural architecture for automated question answering called R-NET, which is developed by the Natural Language Computing Group of Microsoft Research Asia. This architecture demonstrates the best performance among
Pythonや機械学習が学べるオンラインサービス - Qiita
Pythonや機械学習が学べるオンラインサービス ちょうど約1年前に プログラミング言語Pythonや人工知能技術（機械学習・深層学習）が学べるスクール・サービス (無料・有料） といった投稿をしましたが、あれから1年ほどたったので今回はオンライン上でPythonや機械学習が学べるサービスをまとめてみました。 オンライン系のサービスはほとんど増えていないみたいですが、スクール系はかなり増えた印象です(^^;) では今回はオンラインでPythonや機械学習が学べるサービス5つを紹介いたします。 1. PyQ https://pyq.jp/ Pythonと機械学習が学べるようです。 また、ライト、スタンダード、メンター、プレミアムと4種類あるみたいです。 ライトが月に2,980円で利用できます。 スタンダードは7980円、メンターは29,800円、プレミアムは98,000円。 また、オンライン
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ファーウェイ「Mate 10 Pro」、日本で12月1日発売
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AIでカメラを最適化する6型有機ELスマホ「Mate 10 Pro」。4カメラ「Mate 10 lite」も
Koichiro Mori on Twitter: "“Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]” by @naotokui https://t.co/PF4TIr8KP1"![Koichiro Mori on Twitter: "“Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]” by @naotokui https://t.co/PF4TIr8KP1"](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/aa8330282c998752ad6c408e81a16378ce3a7ecd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fprofile_images%2F1211981144561860609%2FIVb6ifaj.jpg)
