はじめに — 機械学習帳import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
DEEP LEARNING · Deep Learning
2021 edition disclaimer Check the repo’s README.md and learn about: Content new organisation The semester’s second half intellectual dilemma This semester repository Previous releases Lectures Most of the lectures, labs, and notebooks are similar to the previous edition, nevertheless, some are brand new. I will try to make clear which is which. Legend: 🖥 slides, 📝 notes, 📓 Jupyter notebook, 🎥
Mathematical Tools for Data Science - NYU Center for Data Science
Description This course provides a rigorous introduction to mathematical tools for data science drawn from linear algebra, Fourier analysis, probability theory, and convex optimization. The main topics are covariance matrices, principal component analysis, linear regression, regularization, sparse regression, frequency representations, the short-time Fourier transform, wavelets, Wiener filtering,
DeNA×AI｜技術と、革新と、未来と。
AIを活用した技術の進歩。革新。 幅広いサービスの利用が、当たり前になった昨今、 これからの私たちが、提供できる価値とはいったい何か。 それは、DeNA × AIだからできる 「人」と「テクノロジー」が、組み合わさった未来です。 DeNA × AIが持つ 「意図や思いを汲み取った、質の高い発想力」、 「多岐にわたる経験を元にした、AI、データサイエンスの実践力」、 「複雑なシステムの開発、安定した稼働ができる技術力」など。 それぞれの強みを組み合わせることで、 まだどこにもない「モノづくり」や「コトがら」を、生み出していきます。 ともに、技術の向上を。 ともに、革新の追求を。 ともに、今よりも豊かな未来を。 さあ、DeNA × AIと 新しいモノづくりを一緒に。
「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」がGoogleに怒られた話｜群青ちきん
「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ (エッチな画像が見れるとは言っていない) より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。 GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。 AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici
The Hundred-Page Machine Learning Book by Andriy Burkov
This is the supporting wiki for the book The Hundred-Page Machine Learning Book by Andriy Burkov. The book is now available on Amazon and most major online bookstores. WARNING! To avoid buying counterfeits on Amazon, click on See All Buying Options and choose Sold by Amazon.com and not a third-party seller. But better, avoid Amazon by all means. The best way to make sure the author receives a fair
TextSynth
TextSynth provides access to large language or text-to-image models such as Mistral, Mixtral, Llama2, Stable Diffusion, Whisper thru a REST API and a playground. They can be used for example for text completion, question answering, classification, chat, translation, image generation, speech to text transcription, ... TextSynth employs custom inference code to get faster inference (hence lower cost
GitHub - deeppomf/DeepCreamPy: Decensoring Hentai with Deep Neural Networks
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