マイクロソフト副社長が語るプログラミング教育、「導入期には失敗もあり得る」 「教師・生徒がともに試行錯誤していく中で成果を」
AIは医療分野にどのような変化をもたらすか - Preferred Networks Research & Development
AIの分野で深層学習を中心とした大きな変革が起きているのと同時に、バイオテクノロジーの分野でもゲノムシーケンサやゲノム編集など革新的な科学技術が登場しています。 この二つの革命を融合させて生命の仕組みを理解し、未来の医療へとつなげていく動きが世界中に起きています。こうした動きを俯瞰した上で、私達がAIの技術を医療分野にどのように活用していくかについて以下の特集記事で述べています。基本的に、生体メカニズムはとても複雑であり、人間が全ての生命現象を正確に把握するのは困難です。バイオテクノロジーとAIの力を組み合わせることで、解明を進められると考えています。是非ご覧いただき、ご意見などいただければと思います。 「AIは医療分野にどのような変化をもたらすか」 岡野原 大輔、大田 信行 国際医薬品情報 2017年2月27日 第1076号 潮流 [pdf] （発行元の国際商業出版株式会社様に転載許諾を
#機械学習名古屋 勉強会用の Dockerイメージ 解説 - Qiita
これで Jupyter notebook が起動するので、ブラウザで http://localhost:8888/tree/mlnsc/ を開いてください23。 以下のような表示になればOKです4。 補足 最初に docker.run〜 を実行するとき、DockerHub からビルド済の Dockerイメージ のダウンロードが始まります。ネットワーク回線状況により数十秒〜数分かかることがあります。2回目以降はダウンロード済のイメージが利用されるので、即座にコンテナが起動します。 なお、Dockerイメージは自動更新はされません。「Dockerイメージ修正したので更新してください」とアナウンスがあった際は、（実行中のコンテナを終了させた上で）docker pull antimon2/mlnsc-dlscratch を実行して Dockerイメージ を再ダウンロードしてください。 Q&A 想定
絵を「描く」プロセスの模倣 – A Neural Representation of Sketch Drawings
私達がペンを持って絵を描くとき、それは様々な軌跡の線(ストローク)で表現されます。そして、書き上げられた絵は実際の写真とは異なるものの、非常によく対象の特徴(ネコのひげ、人の顔、車の形など・・・)を捉えています。 このプロセスを、機械学習により再現できないかという試みが、表題の「A Neural Representation of Sketch Drawings」となります。 これは、GANなどのピクセル単位の画像(ラスタライズ画像)を生成するのとは異なり、ストローク単位の画像(ベクター画像)を生成するという点で、既存の画像生成とはアプローチが大きく異なります。 その手法の中核となるのは、ストロークを生んでいる「ペンの状態」に着目し、その状態遷移を学習させるというアイデアです。 論文では、ペンの状態を以下のようにモデル化しています。 Quick, Draw!というAIに何を書いているか当て
Towards the Limit of Network Quantization
Network quantization is one of network compression techniques to reduce the redundancy of deep neural networks. It reduces the number of distinct network parameter values by quantization in order to save the storage for them. In this paper, we design network quantization schemes that minimize the performance loss due to quantization given a compression ratio constraint. We analyze the quantitative
人工知能を基礎から学び、自身のキャリアに組み込むには？ AI礼賛時代の生き抜き方【デブサミ2017】
「機械学習」「ディープラーニング」「AI」といったキーワードは、昨今のIT業界をにぎわせています。エンジニアとしてはそれらに興味関心を持つ一方で、「どのようにスキルを身に付ければ今後に役立つのか？」「必要だとは考えているが、どうやって向き合えばいいのだろうか？」といった、漠然とした悩みや不安を持っている方も多いのではないでしょうか。「Developers Summit 2017」で行われた、株式会社ブレインパッド 下田倫大氏のセッションでは、そんな思いを解消し、一歩前に進むための道しるべとなるメッセージがふんだんに盛り込まれていました。本記事ではその内容についてレポートします。 講演資料：How should engineers survive during AI era バズワード化する「人工知能」に焦りを感じるエンジニア ブレインパッドには自社開発プロダクトのエンジニアとして入社した下
Taming Recurrent Neural Networks for Better Summarization | Abigail See
This blog post is about the ACL 2017 paper Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks by Abigail See, Peter J Liu, and Christopher Manning. [paper] [code] The internet age has brought unfathomably massive amounts of information to the fingertips of billions – if only we had time to read it. Though our lives have been transformed by ready access to limitless data, we also find
Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications
1 Version 1.0 2/27/17 Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications Leslie N. Smith Navy Center for Applied Research in Artificial Intelligence U.S. Naval Research Laboratory, Code 5514 Washington, DC 20375 leslie.smith@nrl.navy.mil ABSTRACT This report is targeted to groups who are subject matter experts in their application but deep learning novices. It contains practical advi
ECSでGPUを扱うためのAMI作成 by Amazon Linux Deep Learning AMI - Qiita
結論 ここ見れば一発だった http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/batch/latest/userguide/batch-gpu-ami.html 概要 scriptとかは変更があるかもしれないので転記しません。上記URLを参照してください。 以下の項番は上記URLの番号と合わせています。 Amazon Linux Deep Learning AMIを起動する 2. 強いて言うならp2で立ち上げた方が楽しい 3. でも高いからSpotInstanceを使おう。マーケットプレイスの画面から進むとSpotInstanceが選択出来た SSHで接続する URL内のconfigure-gpu.shを作成する configure-gpu.shを実行する（結構待つ） Dockerコンテナを実行して、インストールされているドライバにアクセスできることを確認する（以下のような
Deep Reinforcement Learning-based Image Captioning with Embedding Reward
Image captioning is a challenging problem owing to the complexity in understanding the image content and diverse ways of describing it in natural language. Recent advances in deep neural networks have substantially improved the performance of this task. Most state-of-the-art approaches follow an encoder-decoder framework, which generates captions using a sequential recurrent prediction model. Howe
FPGAでDeep Learningしてみる - きゅうりを選果する - Qiita
はじめに 先日、FPGAでDeep Learningしてみるという記事で、PYNQやBNN-PYNQについて書きました。前回の記事では、PYNQ-Z1 Boardという比較的安価なFPGAボードの紹介と、あらかじめ準備されたデモ(Cifar10)の実行までを行いました。そこで今回は、あらかじめ準備されたデモから少し発展して、きゅうりの選果を行ってみます。 事前説明 BNN-PYNQをカスタムするには 前回の記事にも書きましたが、Deep Learningは、大きく学習と推論で構成されます。BNN-PYNQでは、推論のみが実装されています（学習はCPU/GPUで実施する必要があります）。そのため、BNN-PYNQをカスタムするということは、学習にあわせて、推論のネットワーク構造やパラメーターを変更することになります。 前回のCifar10を例に取ると、BNN-PYNQでは、下記の流れでJup
About AWS
Since launching in 2006, Amazon Web Services has been providing world-leading cloud technologies that help any organization and any individual build solutions to transform industries, communities, and lives for the better. As part of Amazon, we strive to be Earth’s most customer-centric company. We work backwards from our customers’ problems to provide them with cloud infrastructure that meets the
Facebook open sources Caffe2, its flexible deep learning framework of choice | TechCrunch
Facebook open sources Caffe2, its flexible deep learning framework of choice Today Facebook open sourced Caffe2. The deep learning framework follows in the steps of the original Caffe, a project started at the University of California, Berkeley. Caffe2 offers developers greater flexibility for building high-performance products that deploy efficiently. This isn’t the first time that Facebook has e
GitHub - BilalReffas/EmojiIntelligence: Neural Network built in Apple Playground using Swift
I used this challenge to learn more about neural networks and machine learning. A neural network consists of layers, and each layer has neurons. My network has three layers: an input layer, a hidden layer, and an output layer. The input to my network has 64 binary numbers. These inputs are connected to the neurons in the hidden layer. The hidden layer performs some computation and passes the resul
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GitHub - leopiney/deep-forest: An on going implementation of the gcForest algorithm
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Caffe2
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GitHub - rlcode/reinforcement-learning: Minimal and Clean Reinforcement Learning Examples
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