ディープラーニングでアスキーアートを作る - Qiita
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい！」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
スーパーファミコンのソフトをTensorFlowで学習させてみる！ - Qiita
学習方法 ゲームキャプチャ + アクションで報酬(game score)を与えそれを学習させる。 game scoreの取得については、ROMのバイナリ情報を解析する必要があります。 この辺はあまり詳しくありませんが海外にROMの情報が出ているとのことです。 ニューラルネットワークアーキテクチャ 学習関数は定番のReLU。教科学習のアルゴリズムは勾配降下法(Adam)でやってます。 ReLU 勾配降下法 ニューラルネットワークの外観 手順 ⅰ.エミュレータの準備 エミュレータの動作に関しては処理が複雑なのでgitにあげておきます。 https://github.com/tsunaki00/siva_game ※ 他のマシンで試してないので動くかわかりません。 エミュに興味あるかたは海外のgitなどをぐぐってみてください！ ⅱ.ROMの抜き出し 上記にも記載しましたが、ROMの抜き出し方法は
わずか5年でAIのすべてを変えたグーグルで起こっていたこと | 集中連載「グーグルのAI開発最前線」第2回
技術、組織、アイディアという3つの物語 これから紹介するのは、グーグルの研究者と開発者チームが、はじめは1か2だったものを3や4に、そして最終的には数百という数の進歩に転換していった道のりだ。 それは私たちが親しんでいるシリコンバレーによくある話とは異なるもので、さまざまな意味で稀有な物語である。 ガレージのなかで絶え間なく実験ばかりするエンジニアのおかげで1日か2日ですべての物事が完全に変わるだろう、と考えるような人はこの物語には登場しない。テクノロジーがすべての問題を解決してくれると思っている人々も登場しないし、テクノロジーはこの世の終わりにつながると思っている人々も出てこない。 少なくともその言葉がいつも使われている意味でいえば、「混乱」や「分裂」の物語ではないのだ。 これから語られるのは、グーグル翻訳のAI（人工知能）への転換における成功のベースになった「技術」「組織」「アイディア
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
人工知能 病名突き止め患者の命救う 国内初か | NHKニュース
東京大学医科学研究所が導入した２０００万件もの医学論文を学習した人工知能が、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を僅か１０分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、６０代の女性患者の命が救われたことが分かりました。人工知能は、このほかにも医師では診断が難しかった２人のがん患者の病名を突き止めるなど合わせて４１人の患者の治療に役立つ情報を提供していて、専門家は「人工知能が人の命を救った国内初のケースだと思う」と話しています。 このうち６０代の女性患者は当初、医師から「急性骨髄性白血病」と診断されこの白血病に効果がある２種類の抗がん剤の治療を数か月間、受けましたが、意識障害を起こすなど容体が悪化し、その原因も分かりませんでした。このため、女性患者の１５００に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、人工知能は１０分ほどで女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっている
AI × Analytics！アクセス解析の常識を変えるかもしれないツールまとめ | Ledge.ai
こんにちは。中村です。唐突ですが、皆さんアクセス解析って好きですか？ 多分この質問に「はい大好きです！」ていう人は多くないはず。 まぁ面倒ですしね。 デジマな領域においては、あらゆる施策（つまり投資）の根拠になるし、PDCAだの仮説検証だのってプロセスにどう足掻いても欠かせないものなんですが、やっぱり面倒臭いんですよ。 何が面倒って… 自分が分かれば良いってもんじゃないからレポートにするのが面倒お金出してくれる側の人達はGoogle Analyticsのレポートじゃ分かんないのでいちいちExcel化…データレポートに付記する「○○じゃないかと…」的な文言作るのが面倒 ま、このへんですよね。 いや大事なのは分かるんです。だってその通りだし、必要だし、それが仕事だし。。。 でも、もしその面倒な部分を『AIがサクッとやって』くれたら？ 皆さん一度くらいは考えた事があるはずです。そして、その技術と
ロボットの会話に未来はあるか？発売秒読みのシャープ社製”ロボホン”から考える会話AIエンジン開発（斎藤由多加） - エキスパート - Yahoo!ニュース
噂のシャープから発表されていた、ロボット型携帯電話「ロボホン」の発売カウントダウンが始まった。このロボホン、昨今世間を騒がせている、あのシャープが”外資系になる以前”から約3年間を超えて開発してきた、ちょっとマニアックともいえる携帯電話機のプロジェクトであるが、それでも開発費用は20億円に届くという。 シャープ社の製品発表サイト ロボホン公式サイト リング先の写真を見ていただければわかるが、頭部についたプロジェクターが映像を映し出したり、話しかけた言葉に答えてくれたり、ポーズを取ってくれたり、これまでの携帯電話にはまったくない（!?）機能を搭載してた新機種である。中でも筆者が注目しているのは会話能力である。「話がわかるロボットとして、ロボホンは身振り手振りを交えておはなしします」と公式サイトにはある。関係者は「ロボットを持ち歩く時代の先駆け」と強調する。 筆者は1999年に発表した人面魚の
ブラウザから手軽に深層学習AIを教育できるオープンソースソフトウェア
ブラウザから手軽に深層学習AIを教育できるオープンソースソフトウェア You can train a deep neural network on your web browser 2015.12.24 Updated by Ryo Shimizu on December 24, 2015, 06:00 am JST 先日発表した深層学習(ディープラーニング)をWebブラウザ上から手軽に行うためのオープンソース・ソフトウェア、「DEEPstation(ディープステーション)」をついに公開しました。現在、Githubより誰でもダウンロードして使用することが出来ます(https://github.com/uei/deepstation)。 DEEPstationは、ディープラーニングを手軽に実験するためのGUIベースのアプリケーションで、以下のような特徴があります。 国産ディープラーニングフレ
人間の「内なる声」は人工知能に届くのか（1）見落とされているアンビエント型AIの重要性
人間の「内なる声」は人工知能に届くのか（1）見落とされているアンビエント型AIの重要性 テーマ11：「プロファイリングの現在と未来」 2015.11.17 Updated by 特集：プライバシーとパーソナルデータ編集部 on November 17, 2015, 12:12 pm JST パーソナルデータに関する検討の最前線の一つとして、プロファイリング（データによる推定）が挙げられる。 パーソナルデータを含むビッグデータの蓄積に、人工知能や機械学習等の解析技術を掛け合わせることで、対象となる人間の知性や人格をコンピュータ上で数理的に再現。従来のパラダイムを大きく超えた、サービスの品質向上や最適化、あるいは新たなサービス開発も予想されている。 一方、プライバシーやパーソナルデータに関する従来からの懸念はもちろん、プロファイリングによって仮想的に形成された知性や人格が、新たな社会的問題を生
99.99%の人間は人工知能を専門にするのはやめたほうがいい - ふろむだ＠分裂勘違い君劇場
清水亮氏が 「いま日本に圧倒的に足りないのは人工知能に詳しい人材」 「いま大学三年生の人がいたら、文系だろうが理系だろうが、とにかく今すぐAIの研究を始めたほうがいい。」 と主張しておられる。 たしかに、今後数年～十数年で、人工知能技術はありとあらゆるビジネスに入り込み、多くの職場で、それを使いこなせないと日常の業務が回らなくなっていくと思います。 ただし、就職面接で「人工知能を使いこなすスキルがあります！」とアピールするのは、「エクセルを使いこなすスキルがあります！」とアピールするのと同じ意味合いを持つようになっていくと思います。 人工知能テクノロジーを使いこなすスキル自体は、ウリにならなくなっていくんです。 その理由は、次のとおり： (1)人工知能のツールやライブラリがどんどん高機能かつ使いやすくなっていく。 (2)人工知能技術を簡単にマスターできる優れた入門書がどんどん出てくる。 (
人工知能が急に進化し始めた！ | TheWave
人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京大学の松尾豊准教授は熱く語る。 ▶2012年。人工知能研究に火がついた 2012年。人工知能の精度を競う国際的な大会で、カナダのトロント大学がぶっち切りの勝利を収めた。それも１つの大会だけではなく、３つ続けてだ。 「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、音声認識など３つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専門的に研究していた人
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圧勝「囲碁AI」が露呈した人工知能の弱点 - 日本経済新聞
なぜ「囲碁」だったのか。なぜ「10年かかる」と言われていたのか──AlphaGo前日譚
DeepMind：AlphaGoをつくった「4億ドルの超知能」はいかにして生まれたのか？
「囲碁の謎」を解いたグーグルの超知能は、人工知能の進化を10年早めた