PFNの大野です。暑くなってきましたね。 PFI/PFNでは毎年8, 9月にインターンシップを実施しています。2ヶ月間と日本で行われるインターンシップの中では比較的長期間のプログラムですが、毎年多くの方にご参加いただいています。我々自身、インターンで来ていただく方から多くの事を勉強することができ、最も力を入れているイベントの1つです。今回は本社を大手町に移転してから初めてのインターンシップです。今年は例年以上の応募をいただき、過去最大規模でのインターンシップとなりそうです。 さて、インターンシップの選考では、応募者の方々にコーディング課題を解いていただいています。このコーディング課題は情報科学の基礎知識・プログラミング能力・問題解決能力を測ることを目的としており、毎年担当者が趣向を凝らした問題を作成しています。例年、どのような問題がコーディング課題として出題されるのか問い合わせをいただいて

Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま