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
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、著名な研究者を迎え、ディープラーニングに
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
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
Vespa.ai
We Make AI Work Vespa.ai is an AI Search Platform for developing and operating large-scale applications that combine big data, vector search, machine-learned ranking, and real-time inference. With native tensor support for complex ranking and decisioning, Vespa enables real-time AI applications like RAG, recommendation, and intelligent search—at enterprise scale.
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
Google Custom Search APIを使って画像収集 - Qiita
# -*- coding:utf-8 -*- # onlyzs1023@gmail.com 2016/11/21 import urllib.request from urllib.parse import quote import httplib2 import json import os API_KEY = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" CUSTOM_SEARCH_ENGINE = "12345648954985648968:xxxxxxxxx" def getImageUrl(search_item, total_num): img_list = [] i = 0 while i < total_num: query_img = "https://www.googleapis.com/customsearch/v1?key=" + API_KEY
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 24【MPS 横浜 第24回】& ゼロからの 電子工作 Vol.9｜IT勉強会・イベントならTECH PLAY［テックプレイ］
さいとうさんによる第1回からのまとめ かんたんマークダウンを用いて、さいとうさんが第1回からの まとめ を作成してくださっています。是非ご覧ください！ HTMLバージョン PDFバージョン さいとうさん、ありがとうございます！ SNS 参加者がたくさんいらっしゃるので、ハンズオン中の個々の挙手での質問はすべてその場でお答えができないことなども想定されます。以下SNSご活用ください。 FB Group 参加申請を出していただければ、随時承認します。このグループ内で、自己紹介ですとか、ハンズオンで分からなかったところの質問や感想を書いていただいたりとか、これから学んでみたいことなどを投稿していただけたらと思います。 間違ってもいいので参加者どうしでどんどん質問に答えたり、意見を交わし合ったりして、学びとこれからの行動に繋がればと思います。 Twitter ハッシュタグ: #mpsamurai
怠け者のためのディープラーニング入門 - イントロ
目次 イントロ ← 今ココ Scikit-learn・Keras モデルの性能指標・評価方法 データの前処理・データ拡張 早期終了(early stopping) 転移学習 ハイパーパラメータのチューニング モデル圧縮 応用 はじめに 大学3年生のとき、小林雅一『AIの衝撃 人工知能は人類の敵か』という本をなんのきなし読んだことがあります。その本の中で「最先端のAIを実装できるのは世界でも50人くらいの研究者・大学院生くらいだ」といった文章を読み、なんだかすごそうという動機で機械学習に触れ始めました。そのころちょうど、TensorFlow 0.0.5が公開されて騒がれていたことを覚えていますが、当時ディープラーニングとは何かすらまったく分かりませんでした。それから約2年の月日が経ちますが、TensorFlowをはじめとしたフレームワークの普及もあってか「最先端のAI」というものを研究し実装
Historical Photos of Japan Brought to Life Using Artificial Intelligence Colorization
For all their charm and nostalgia, black and white photos do create a certain disconnect between the past and present. Looking at them, it’s easy to forget that we’re connected to that time by what is merely a blink of an eye in the grand scale of history. And so it’s worth colorizing old black and white photos if only for the contemporaneity, with which we use to learn from history. Woman and chi
ニューラルネットによる構文解析 ー Dependency Parsingについて - scouty AI LAB
scouty代表の島田です。 実はscoutyではサービス上で実用するに至れていませんが、技術選定の段階で調査したので、最近人気も出ているニューラルネットによる Dependency Parsing についてまとめてみました。 前半は、自然言語処理の基本となる大きな流れに関しても触れていますので、NLPに詳しくなくてもご理解いただけると思います！ 自然言語処理の基礎：意味解析とは？ そもそも自然言語処理といってもいろいろな分野があります。ミクロな部分に入る前に、まずは全体の流れを理解しましょう。 自然言語処理は、大まかに上の図のような流れになっています。これは日本語に限らずどの言語にも通ずる一般的なプロセスになっています。各プロセスは次の通りです: 形態素解析：まずは、与えられた文章の単語を分かち書き、品詞を推定する（厳密には、品詞だけではなく時制なども判断します。） 構文解析：品詞の上位
著名なディープラーニングフレームワークをサポートするAWS純正AMI：「AWS Deep Learning AMI」 | DevelopersIO
AWS上でディープラーニングの実行環境を整える方法については様々なものが紹介・実践されていますが、AWSでも代表的なディープラーニングのフレームワークをサポートしている環境をAMIの形式で提供しています。それが下記の「AWS Deep Learning AMI」です。当エントリではその概要と実践方法について内容を紹介したいと思います。 Get Started with Deep Learning Using the AWS Deep Learning AMI | AWS AI Blog AWS Deep Learning AMIについて 「AWS Deep Learning AMI」では以下のディープラーニングに関するオープンソースフレームワークが予めインストールされており、AWS上でクラウド内で高度な学習プロジェクトを利用したい簡単に構築を行うことが出来ます。 MXNet とは | AW
New Theory Cracks Open the Black Box of Deep Learning | Quanta Magazine
Even as machines known as “deep neural networks” have learned to converse, drive cars, beat video games and Go champions, dream, paint pictures and help make scientific discoveries, they have also confounded their human creators, who never expected so-called “deep-learning” algorithms to work so well. No underlying principle has guided the design of these learning systems, other than vague inspira
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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
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）
富士通、組織内ネットワークに侵入したマルウェアの検知技術を開発
