マイクロソフト、初心者向けのIoTカリキュラム無料公開 12週間で学習できる | Ledge.ai
米マイクロソフト（Microsoft）は、あらゆる年齢層の人がIoT（モノのインターネット）の基礎を学べるように、GitHub上に無料のカリキュラム「はじめてのIoT、カリキュラム（IoT for Beginners, curriculum）」を無料公開した。 本カリキュラムは「IoT入門」「デバイスをインターネットに接続する」「アプリケーションロジックのクラウドへの移行」「IoTデバイスから在庫を確認」などで構成している。12週間／24レッスンで学習できる。 ＞＞公式ブログ 該当ページ（英語） マイクロソフト、初心者向けの機械学習カリキュラム無料公開 12週間で学習できるまた、米マイクロソフトは、無料のカリキュラム「Machine Learning for Beginners（初心者のための機械学習）」も公開している。本カリキュラムは12週間／24レッスンで学習できる。 本カリキュラムは
Facebook、どんな話題にも対応できるAIチャットボット「BlenderBot 2.0」オープンソースで公開。会話しつつ裏でネット検索し最新情報を取得
Facebook AI Researchは、会話の内容を知識として蓄えつつ、同時にネット検索をして知識をアップデートする機能を備えたAIチャットボット「BlenderBot 2.0」をオープンソースで公開したことを発表しました。 あたかも人間の様に会話に応じてくれるAIチャットボットは、今回発表された「BlenderBot 2.0」の前身となる「BlenderBot 1.0」も含めてこれまでにも存在しました。 これらはAIによって人間からの入力を理解し、それに対して過去にトレーニングした内容を基に情報を取り出し、適切な文章を生成して返答する能力を備えています。 しかしこれまでのAIチャットボットは、ある時点で集められた情報を基にトレーニングが行われ、それを基にAIチャットボットとして活動を行います。そのため、基本的には活動開始後に発生した事象に関する知識を持つことはありませんでした。 例え
FPGAに機械学習モデルを実装する – その1：ランダムフォレストによるクラス分類 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは，次世代システム研究室のS.T.です。普段はHadoopネタを書いていますが，今回はテーマをがらっと変えて，FPGAネタです。 「FPGAに機械学習の推論部分を実装し高速に処理を行う」という技術は耳にしたことがありましたが，漠然としたイメージがあるだけで実際にどのように実装していくのかということは知りませんでした。調べてみると，高位合成を用いた手法(1)や，学術研究として開発されたアクセラレータとしてのアーキテクチャ(2)は存在するようですが，シンプルなサンプルコードの形で存在するものはないようです。 もちろん「ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストが作成したモデルを高位合成でFPGAに落とし込みアクセラレータとして使用する」というユースケースを考えれば納得がいきますし，応用できる範囲もHDLで直接実装するより広くなると思います。 しかし，「低コスト小規模なローエンドFP
グーグル翻訳アプリ、ニューラル機械翻訳がオフラインに対応
Googleは米国時間6月12日、同社のニューラル機械翻訳（NMT）システムのアップデートを提供開始した。これによりユーザーは、インターネットに接続していない時でも、より正確な翻訳を得られるようになる。 Googleは2016年にNMT技術を導入して翻訳の精度を高めた。この技術が今回オフラインに対応し、「Android」または「iOS」デバイス上の「Google翻訳」アプリで直接実行できるようになる。 NMTシステムでは、文章の中の単語やフレーズを個々に翻訳するのではなく、文全体を1つの翻訳単位として捉え、より広範な文脈を考慮して最適な翻訳を考え出す。Googleは発表の中で、これにより段落や記事の翻訳がはるかに自然なものになると述べた。 オフライン機能は、国外への旅行時や、インターネットに接続できない場合、あるいはデータ通信を使いたくない場合に利用できる。各言語セットは35〜45Mバイト
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