「ディープラーニングフレームワーク」とは？ 知識ゼロでもAIがつくれる？
「ディープラーニングフレームワーク」とは ディープラーニングの核になるのは「ニューラルネットワーク」と「機械学習」です。ただ、ニューラルネットワークにも色々な種類がありますし、機械学習の方法もさまざまです。 そこで、よく使われるニューラルネットワークの構成や機械学習の手法を1つにまとめたライブラリなどと一緒に開発支援ツールとして提供しているものが「ディープラーニング向けのフレームワーク」です。 フレームワークは、例えるなら「お惣菜」や「レトルト食品」を多数取り揃えるスーパーマーケットです。あらかじめ調理された食材や料理を組み合わせて夕食を作れば夕食作りの手間が大きく省けるように、フレームワークを使えば、あらかじめ用意されたコードを使って簡単にディープラーニングを使ったプログラムが作れてしまうというわけです。 料理もプログラミングも、最初から全部自分でやるのは効率が悪いです。プログラミングに
Troubleshooting Deep Neural Networks
Troubleshooting Deep Neural Networks A Field Guide to Fixing Your Model Why? When I started in deep learning, I felt frustrated that I was spending most of my time debugging instead of the "fun" stuff. (Later, I discovered that debugging never goes away, and the best practitioners still spend most of their time on it.) As I learned more and began helping others train models, I realized that much o
優勝は長岡高専 ── 高専生がものづくりとディープラーニングで事業性を競う「DCON」結果速報 | Ledge.ai
高専生が「ものづくりの技術」と「ディープラーニング」を活用した作品によって生み出される「事業性」を競う「全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2019（以下 DCON2019）」が、グローバルサミット「AI/SUM（アイサム」内で開催された。 当日は全国の高専から選抜された8チームがピッチを行った。優勝したのは長岡工業高等専門学校 長岡高専プレラボチームだ。 バリュエーションは4億円、投資総額は4,000万円本戦に出場したチームは以下の通り。 ピッチでは、審査員となるベンチャーキャピタルが、ピッチ内容から投資を検討するか否かを◯か✕かで判断。イベント最後の表彰式で、仮想のバリュエーションと投資額が発表され、最も高い評価額が大きいチームが優勝となる。 最優秀賞を獲得した長岡高専プレラボチームの作品は、製造業などで使用されるアナログメータの値を、ラズペリーパイなどを活用したエッジデバイス
東工大、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測するdeep learningを用いた格闘訓練システム「FuturePose」発表
東工大、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測するdeep learningを用いた格闘訓練システム「FuturePose」発表 2019-04-23 東京工業大学による研究チームは、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測し格闘の訓練ができるdeep learningを用いたシステム「FuturePose」を発表しました。 論文：FuturePose – Mixed Reality Martial Arts Training Using Real-Time 3D Human Pose Forecasting With a RGB Camera 著者：Erwin Wu ; Hideki Koike 所属：Tokyo Institute of Technology 本論文は、1台のRGBカメラによる画像から0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測するdeep learningを用いた
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