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人工知能・機械学習で、新しい体験を創りだすエンジニア [東京・京都] - 株式会社ワントゥーテンのエンジニアリングの採用 - Wantedly
はじめに、自社紹介をさせてください。 1→10 (ワン・トゥー・テン) は、京都市下京区に本社を持つ、デジタルクリエイティブの企画・制作を行っているクリエイティブスタジオです（通称：ワンテン）。 創業以来、「それっておもしろいの？」を信条としたユニークなアイデアと、最新のテクノロジーと豊かな表現を組み合わせ、エンターテインメント性の高い体験づくりを行っており、これまでに、カンヌ国際広告祭を含む国内外の広告賞・デザイン賞を120以上受賞。 京都・東京・大阪・シンガポール・上海を拠点に、国内外から集結したクリエイターやアーティスト、テクノロジストの手によって、広告、ブランドコミュニケーション、エンターテイメント、ロボット開発、IoT、VR/ARなど、既存のジャンルを飛び越えた自由な発想で日々活躍の舞台を広げています。
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世界最速クラスの学習処理能力を実現した富士通のAI「Zinrai」。 常に最先端であり続ける、そのテクノロジーに迫る
世界最速クラスの学習処理能力を実現した富士通のAI「Zinrai」。 常に最先端であり続ける、そのテクノロジーに迫る 富士通は、30年以上にわたるAIに関する知見や技術を体系化した、「Human Centric AI Zinrai（ジンライ）」を2015年11月に発表している。そして今回、AIに対する市場の関心が高まる中で、ユーザー企業がZinraiをより活用しやくするための「Zinraiプラットフォームサービス」をはじめとするZinrai関連サービスの提供を順次開始する。Zinraiプラットフォームサービスには、スーパーコンピュータからスマートフォンまで開発を手掛ける富士通の技術が結集されている。それを支えるテクノロジーについて、富士通 執行役員 アドバンストシステム開発本部長の野田 敬人氏に話を聞いた。 技術の粋を結集した富士通のAI Zinraiプラットフォームサービスは、AIを実際
Torchでdeep learning - Qiita
初めに この記事はTorchの基本的な使い方の解説?をします。ちょっとした応用や便利ツールなどはこちら caffe,chainer,theanoとdeeplearningライブラリを使ってきて最近torchに乗り換えたのでtorchについてのチュートリアルをまとめます。 コードはこちらの公式チュートリアルの2_supervisedを参考にしました。 torchについて 日本ではdeeplearningのライブラリといえばcaffeに始まり、最近勢いのあるTensorflowや日本で開発がされているchainerなどが主流で、あまりtorchは使われていないように思えます。しかし、世界的にはtorchは主流のdeeplearningライブラリで、Facebookが使用していることでも有名です。画像処理における最新の手法の実装も多く、Fast R-CNNで使われているROIPoolingやse
Vehicle Color Recognition using Convolutional Neural Network
Vehicle color information is one of the important elements in ITS (Intelligent Traffic System). In this paper, we present a vehicle color recognition method using convolutional neural network (CNN). Naturally, CNN is designed to learn classification method based on shape information, but we proved that CNN can also learn classification based on color distribution. In our method, we convert the inp
霊長類の回顧および内省をつかさどるメタ記憶の神経基盤の因果的な実証 : ライフサイエンス 新着論文レビュー
Causal neural network of metamemory for retrospection in primates. Kentaro Miyamoto, Takahiro Osada, Rieko Setsuie, Masaki Takeda, Keita Tamura, Yusuke Adachi, Yasushi Miyashita Science, 355, 188-193 (2017) 要 約 自分自身の記憶を内省する能力はメタ記憶とよばれ，ヒトだけがもつ高度な認知能力と考えられてきた．しかし，記憶そのものの処理と独立したメタ記憶の神経基盤が実際にヒトの脳に存在するかどうかは現在までわかっていなかった．なぜなら，ヒトを対象にした研究において，ある認知処理に相関した脳の活動を計測することはできるが，その脳の活動と行動とのあいだの因果関係を調べることは不可能だからである
畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）の使い方、分かりますか？ - アイティメディア株式会社
畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Networks）とは、一体何でしょうか。 簡単に言うとニューラルネットワークの進化における一段階で、ビジョンプロセッシング、手書き文字認識、声紋分析、ロボティクスといったアプリケーションで重要な技術になりつつあります。広範囲な組み込みシステムにて利用されてる可能性が高く、組み込みシステムの最新状況に通じていたいならば、大いに関心を持つべき事柄です。 しかし、CNNは従来の信号処理ツールとは仕組みも設計方法もかなり異なります。そのため、その応用範囲の広さとは裏腹に、当面は汎用的な技術ではなく、特定用途向けのブラックボックスまたはフレームワークとして登場し、ユーザーであるデザインチームから複雑性の大部分が隠されることになりそうです。 ここでは畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional N
WebPPL - probabilistic programming for the web
WebPPL is a feature-rich probabilistic programming language embedded in Javascript. Features Runs on the command line with node.js or in the browser. Supports modular and re-usable code using packages built on top of the npm package system, and interoperates with existing Javascript packages in the npm ecosystem. Includes a large and expanding library of primitive distributions. Implements a varie
Word2Vec Tutorial Part 2 - Negative Sampling · Chris McCormick
In part 2 of the word2vec tutorial (here’s part 1), I’ll cover a few additional modifications to the basic skip-gram model which are important for actually making it feasible to train. When you read the tutorial on the skip-gram model for Word2Vec, you may have noticed something–it’s a huge neural network! In the example I gave, we had word vectors with 300 components, and a vocabulary of 10,000 w
自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデル - 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 最近、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた自然言語処理が注目を集めています。CNNはRNNと比べて並列化しやすく、またGPUを使うことで畳み込み演算を高速に行えるので、処理速度が圧倒的に速いという利点があります。 この記事は、自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデルをまとめたものです。CNNを用いた自然言語処理の研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 文の分類(評判分析・トピック分類・質問タイプ分類) Convolutional Neural Networks for Sentence
NanoNets : How to use Deep Learning when you have Limited Data
Disclaimer: I’m building nanonets.com to help build ML with less data Part 2 : Building Object Detection Models with Almost no HardwareI think AI is akin to building a rocket ship. You need a huge engine and a lot of fuel. If you have a large engine and a tiny amount of fuel, you won’t make it to orbit. If you have a tiny engine and a ton of fuel, you can’t even lift off. To build a rocket you nee
「機械学習とは？」から始めるDeep Learning実践入門
前提スキル: スクリプト言語の開発をしたことがある方（Python/Ruby etc） ターミナル/Linuxコマンドに抵抗が無い方 詳細内容 Part1: 機械学習とDeepLearningの概要 機械学習とは DeepLearningとは？ DeepLearningってなにがすごいの？ DeepLearningってなにができるの？ Part2: Jupyter NotebookとChainerを使ってDeep Learningに触れてみよう Jupyter Notebookをセットアップしよう！インストールから一緒にやります！ Deep LearningのHello worldであるMinstをやってみよう！ Chainerで線画自動着色してみよう！ 会場について 会場までの道のり ピクスタ株式会社への行き方 設備 Wifiあります 飲食できます 但し、ゴミは持ち帰ってください 禁煙で
日本でもAmazon Echo年内発売？既に業界は戦々恐々 | 湯川鶴章のテクノロジーフィクション | コラム＆ブログ | ニューズウィーク日本版 オフィシャルサイト
＜一度使えばスマホには戻れなくなる、といわれる音声コマンドの大ヒット・デバイス、Amazon Echo（エコー） がいよいよ日本上陸！？ 搭載されている音声認識技術 Alexa（アレクサ）に対応する家電や自動車も続々と現れて、これからは音声入力が生活の主役になりそうだ＞ アメリカで爆発的人気のスピーカー型音声アシスタント「Amazon Echo」。業界関係者によると、日本でも年内に発売になる可能性が高い。スマートフォン全盛時代に終止符を打つ可能性があると言われるほどの大型ヒットデバイスだけに、まだ噂の段階ながら戦々恐々とする業界関係者が多い。 ボイスファーストが強み Amazon Echoでどんなことができるのか。イメージ的には、スマホのデジタルアシスタントGoogle NowやiPhoneのsiriのようなもの。違いは、ボイスファーストだというところ。ディスプレイを搭載していないので、音
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https://www.mathgram.xyz/entry/keras/tips/freeze
カジュアルトーク Vol.20 NLP×CNNの実現性は？ 〜自然言語処理の最先端はココまで来ている！〜 | AI専門ニュースメディア AINOW
https://arxiv.org/pdf/1702.00783
Semantic Clustering and Convolutional Neural Network for Short Text Categorization · Issue #195 · arXivTimes/arXivTimes
GitHub - stratospark/food-101-keras: Food Classification with Deep Learning in Keras / Tensorflow
Deep Learning with Python
TechCrunch | Startup and Technology News
