ChatGPT AIとペアプログラミング
OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ
スタートアップは対話型AI「ChatGPT」時代をどう迎えるべきかーーLayerX福島氏特別インタビュー - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
OpenAIが対話型AI「ChatGPT」の3.5バージョンを公開したのが昨年11月。2月にはMicrosoftの検索エンジンBingと連携したチャット型検索のBing-GPTがお目見えし、3月のバージョン4とAPI、そしてプラグイン公開でこの流れは一気に世界のサービスを飲み込むことになります。 機械学習やディープラーニングによる効率化はこれまでも各所で謳われ、数多く実装されてきましたが、今回発生した一連のジェネレーティブ（生成）AIの波は、自然言語を入り口としたことでかつてないインパクトをもたらすことになります。 半年から1年で世界は変わるーーChatGPTが起こす変革、東大松尾教授一問一答 東大・松尾豊教授の言葉の通り、世界は日々刻々と変わりつつあります。その中で、私たち、特にスタートアップはどのようなバリューを生み出すべきでしょうか。自身も東京大学で機械学習の研究からニュースアプリ「
AI最大の課題「フレーム問題」解決の糸口をグリッドが開発！強化学習とアンサンブル学習を連携 米国物理学協会発刊学術誌が掲載 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
株式会社グリッドは、エネルギー分野における「不確実な環境における深層強化学習による最適化」の開発に成功した。これは現在のAIにとって最大の課題のひとつとされている「フレーム問題」を解決する糸口になる、と言う。そして、その成果を、米国物理学協会が発刊する「Journal of Renewable and Sustainable Energy」に評価され、論文が掲載されたことを発表した。 この発見・開発をもとに、このAI技術を将来の電力需要や天候を予測しながら、365日分の効率的な電力の需給計画を算出することへの実用化を進める。同社はそれに合わせて、報道関係者向け説明会を開催した。 「不確実な環境」でも機能するAIの開発に成功 AIは過去のデータやパターンを学習し、画像を識別したり、将来を予測したりと、識別や認識技術を進化させた。今では将来の状況を踏まえて最善な選択をおこなう人間の意識決定に寄
人工知能のクイズ王、隠語を覚えすぎて一部メモリを消去されていた
人工知能のクイズ王、隠語を覚えすぎて一部メモリを消去されていた2013.01.20 16:007,312 福田ミホ くそったれとか。 IBMの人工知能｢ワトソン｣は、アメリカのクイズ番組｢Jeopardy!｣でふたりのクイズ王を破り、世界初の人間じゃないクイズ王になりました。本100万冊分もの知識を詰め込み、人間のクイズ王に対し勝率75％で圧勝していました。 でも、そんなワトソン君にもわからないことがあったようです。それは、どんな言葉は使って良いもので、どんな言葉は不適切かということです。 実はワトソンの開発中、研究チームリーダーのエリック・ブラウンさんはあることを試みていました。ワトソンを人間と対話可能なマシンにするなら、今どきの若者的言葉使いも理解すべきじゃないかと考えたのです。そしてそんな言葉の知識源として、彼らはオンライン辞書のUrban Dictionaryを選びました。Urba
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ChatGPT
https://twitter.com/ImAI_Eruel/status/1602166537917374464
http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/minsky/
『http://www.kc.t.u-tokyo.ac.jp/NLP_Portal/』へのコメント