Google・DeepMindの新たなAIがFPS『Quake III Arena』にて人間以上のチームワークを発揮。シンギュラリティへの序章となるか - AUTOMATON
プログラミング独学におすすめなサイト７選！【入門から上級まで】【勉強するならコレ】 - 我、京大生ぞ
こんにちは、京大生ブロガーのゲーテ(@goethe_kyodai)です。 プログラミングは本での独学はかなり厳しいです。 サイトで実際に手を動かしながら独学した方が楽しいし挫折しない。 何より安く済みます！ 全て独学でプログラミングを学んできたぼくが、実際に使った経験を踏まえて、入門から上級までプログラミング独学におすすめなサイトを７つ選びました！ 目次 Progate teratail Skill Hacks PyQ Aidemy Paiza Atcoder 機械学習・人工知能を学ぶには プログラミングサイトを試してもできなかった人へ おすすめ学習手順 Progate prog-8.com 「全くプログラミングやったことない！」っていう人がプログラミング入門するのに最適なのがProgateです！ 上の図のように可愛らしいスライドによる丁寧な説明は本当にわかりやすいです。 プログラミングに
パターン認識と機械学習（PRML）の輪読資料を公開 | Deep Learning JP
C.M.ビショップ他著「パターン認識と機械学習」の輪読資料の一覧を当サイトで公開しました。 詳細はこちらから
囲碁でプロ棋士を破ったGoogle DeepMindのAIが，今度は「Quake III Arena」のキャプチャー・ザ・フラッグに挑戦
囲碁でプロ棋士を破ったGoogle DeepMindのAIが，今度は「Quake III Arena」のキャプチャー・ザ・フラッグに挑戦 ライター：奥谷海人 「AlphaGo」で知られるGoogle DeepMindの新たなAIエージェントが「Quake III Arena」のキャプチャー・ザ・フラッグモードに挑戦し，良い成果を挙げていることが公式ブログで報告された。 Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents AIと人間をゲームで対戦させることでAI技術と社会的認知の向上を狙うDeepMindについては，2016年11月28日に掲載した連載記事「Access Accepted第519回：最強のAIが『StarCraft』に挑戦状を叩きつける」で紹介したとおり。その後，2017年末にはプロゲーマーに対戦に挑み，
GitHub - sebastianstarke/AI4Animation: Bringing Characters to Life with Computer Brains in Unity
Translating motions from a real user onto a virtual embodied avatar is a key challenge for character animation in the metaverse. In this work, we present a novel generative framework that enables mapping from a set of sparse sensor signals to a full body avatar motion in real-time while faithfully preserving the motion context of the user. In contrast to existing techniques that require training a
ゼロから作るDeep Learning ❷
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第2弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、やさしい言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る！ 関連ファイル サンプルコード 学習済みの重みファイル（6章、7章） 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付で
エッジAIを加速する深層学習：PFNが「Menoh」発表、MSは「Brainwave」をエッジへ (1/3)
マイクロソフトとPreferred Networks（PFN）は2018年6月21日、深層学習（ディープラーニング）のイベント「DLLAB DAY 2018」を開催した。同イベントは、深層学習の産業応用を推進する目的で2社が設立した国内コミュニティ「Deep Learning Lab（DLLAB）」の1周年を記念する催しであり、金融、医療、流通・小売りなどの業界における深層学習の活用事例が多数紹介された。 基調講演には、日本マイクロソフト 執行役員 最高技術責任者（CTO）の榊原彰氏、PFNの創業者で代表取締役社長 最高経営責任者（CEO）の西川徹氏、理化学研究所 計算科学研究センターセンター長の松岡聡氏が登壇したほか、カーネギーメロン大学の金出武雄教授がSkypeでコメントを寄せている。 3つの好条件が重なりAIが進化した 基調講演にリモート登壇したカーネギーメロン大学の金出教授は、昨今
The Matrix Calculus You Need For Deep Learning
Terence Parr and Jeremy Howard (Terence is a tech lead at Google and ex-Professor of computer/data science in University of San Francisco's MS in Data Science program. You might know Terence as the creator of the ANTLR parser generator. For more material, see Jeremy's fast.ai courses and University of San Francisco's Data Institute in-person version of the deep learning course.) Please send commen
Automated Deep Reinforcement Learning Environment for Hardware of a Modular Legged Robot - Disney Research
Automated Deep Reinforcement Learning Environment for Hardware of a Modular Legged Robot We present an automated learning environment for developing control policies directly on the hardware of a modular legged robot. In this paper, we present an automated learning environment for developing control policies directly on the hardware of a modular legged robot. This environment facilitates the reinf
Visualizing convolutional neural network protein-ligand scoring - PubMed
The .gov means it’s official. Federal government websites often end in .gov or .mil. Before sharing sensitive information, make sure you’re on a federal government site. The site is secure. The https:// ensures that you are connecting to the official website and that any information you provide is encrypted and transmitted securely.
【スマホOK/実行しながら学ぶ】東大松尾研のデータサイエンティスト育成/ Deep Learning基礎講座を自習する - Qiita
2. numpy, scipy, scikit-learn の使い方を理解する 3. k-Nearest Neighbors (k-NN) を使った手書き文字認識 4. ロジスティック回帰の実装と学習、活性化関数とその微分の実装、多層パーセプトロンの実装と学習 5. Tensorflowの基礎を学ぶ 6. Denoising Autoencoderの実装. また, MNISTを用いて次のことを確認、Stacked Denoising Autoencoder (SdA) の実装 7. 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks)の実装と学習 8. CIFAR10データセットを使ったAugmentation、前処理、Batch Normalization、CNN実装、Activation可視化 9. Recurrent Neural Networ
Emergence of Locomotion Behaviors in Rich Environment の追試 - Preferred Networks Research & Development
１.内容紹介 はじめまして。PFNでSummer Internship 2017に続き、アルバイトをしている東京大学の西浦です。現在は駒場２キャンパスの先端研で神経科学・循環器系の数理モデルの研究をしています。 さて、2017年の春頃、DeepMindから”Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments”[1]という論文が公開され、その動画が話題になりました。しかし、この論文では公開されている情報が限られており（深層学習分野でよくあることなのですが）、実験環境の設定、ネットワークの構成や学習に必要なパラメータで不明なものが多く、論文の結果を再現するためには不明な部分を推定するために多くの組み合わせを試す必要がありました。そのため、このような実験の再現は深層学習の実践的な知識と学習のための大規模なリソースが必要とされ、個人で行う
AV1: next generation video – The Constrained Directional Enhancement Filter – Mozilla Hacks - the Web developer blog
AV1: next generation video – The Constrained Directional Enhancement Filter For those just joining us…. AV1 is a new general-purpose video codec developed by the Alliance for Open Media. The alliance began development of the new codec using Google’s VPX codecs, Cisco’s Thor codec, and Mozilla’s/Xiph.Org’s Daala codec as a starting point. AV1 leapfrogs the performance of VP9 and HEVC, making it a n
Codename: Niantic Occlusion - Real World AR Occlusion featuring Pikachu and Eevee - YouTube
The recently acquired Matrix Mill team at Niantic has spent years building and perfecting deep neural networks that can infer information about the surrounding world from one or more cameras. This technology redefines how machines see and understand the 3D world and more importantly, how digital objects can interact with the real elements of it. Using computer vision and deep learning we are able
Medium
You can find (just about) anything on Medium — apparently even a page that doesn’t exist. Maybe these stories will take you somewhere new?
Kubernetes 1.11: In-Cluster Load Balancing and CoreDNS Plugin Graduate to General Availability
KubeCon + CloudNativeCon 2025Join us for four days of incredible opportunities to collaborate, learn and share with the cloud native community. Buy your ticket now! 10 - 13 November | Atlanta, Georgia We’re pleased to announce the delivery of Kubernetes 1.11, our second release of 2018! Today’s release continues to advance maturity, scalability, and flexibility of Kubernetes, marking significant p
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GitHub - kengz/SLM-Lab: Modular Deep Reinforcement Learning framework in PyTorch. Companion library of the book "Foundations of Deep Reinforcement Learning".
PRML 輪講資料
Deeplearning 4 j のクイックスタートガイド - Deeplearning4j: Open-source, Distributed Deep Learning for the JVM
「ゼロから作るディープラーニング」を動画でまとめている人がいたので紹介します。｜Dai
