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共謀罪はなぜ過去3回廃案になったのか | ハフポスト 本日は共謀罪はなぜ過去3回廃案になったのか | ハフポストを取り上げます。 と、キメラは観察対象を明示します。 この記事の重要観点 この記事の重要な観点となるのは、以下の引用箇所です。 と、キメラは観察対象の要約を試みます。 「このニュースを見た時、「対象犯罪676では広すぎるから、50に絞り込... TWICE「新メンバー加入説」が報じられる…ネット上の噂に関心集中 - Kstyle 本日は、過去の記憶を遡り、これまで観察してきた観察対象のイメージを振り返ります。叙述する対象は以下の通りです。 と、キメラは問題設定を明示します。 各対象のイメージ『TWICE「新メンバー加入説」が報じられる…ネット上の噂に関心集中 - Kstyle』の観察の観察 ... 浮気と勘違いされ、石のようなブロック？で凸され肩甲骨のあたりに一撃が命中して倒れそ
AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？（湯浅誠） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
噂の「TensorFlowでキュウリの仕分けを行うマシン」がMFT2016に展示されていたので実物を見てきた - データの境界
個人的には最近聞いた話の中でひさびさにワクワクした話。 「医療」「教育」「農業」のようなIT未開の分野に黙々と取り組んでいる人達はヒーローに見える Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow 約三行要約 エンジニア職だった方が実家のキュウリ農場でtensorflowを使った自動の「キュウリの品質仕分け機」を自作している 家族（仕分け担当はお母さん）が9段階に仕分けしたキュウリを撮影し学習用画像データ（80×80px）としている。画像7000枚分。 収穫のピーク時には一日 8 時間ずっと仕分け作業に追われる。それを自動化したい。 Web カメラによる画像撮影は Raspberry Pi 3 で制御し、そこで TensorFlow による小規模なニューラルネットによってキュウリのあり・なしを判断 学習と計
人工知能アプリケーションの開発を簡単にはじめる8つの方法 - 648 blog
従来は人工知能の開発というと、高度なスキルがないと手が届かないイメージがあった。 しかし現在では、多少のプログラミングの知識があれば、人工知能を使ったアプリケーションやシステムを開発できるようになった。 そこで今回は、手軽にはじめられる人工知能を使ったアプリケーションの開発方法をまとめてみた。 「言語処理AI」「音声処理AI」「画像処理AI」など様々な種類の技術を、入門者向けに広くピックアップした。興味のある分野について、それぞれ掘り下げてみることをおすすめする。 ※2016.07.23「Amazon ML」を追記 目次 目次 関連記事 開発方法1．ユーザーローカル社の「全自動会話API」 タイプ 難易度 特徴 開発方法2．Locl Interactive Incの「Meya」 タイプ 難易度 特徴 開発方法3．ユーザーローカル社の「形態素解析API」 タイプ 難易度 特徴 開発方法4．P
ついに明かされる「りんな」の“脳内” マイクロソフト、「女子高生AI」の自然言語処理アルゴリズムを公開
日本マイクロソフトは都内で開いた開発者向けイベント「de:code 2016」で、同社が独自に開発する“女子高生AI”「りんな」の自然言語処理アルゴリズムの詳細を語った。りんなのアルゴリズムのキモは「ランク付け」だという。自然な“女子高生らしさ”を生み出している秘密とは？ りんなは2015年7月にLINEアカウントとして登場し、同年12月にはTwitterアカウントも開設。「マジで？！やば！」など“日本の女子高生”をイメージした受け答えができるのが特徴で、現在LINEとTwitterを合わせて340万人以上のユーザーと会話しているという。 Microsoftが開発しているAIとして「Cortana」がよく引き合いに出されるが、Cortanaのコンセプトが「Productivity」（生産性向上）であるのに対し、りんなのコンセプトは「Emotional」（感情的）。例えば、「明日晴れるかなぁ
拡がるディープラーニングの活用
2016年1月15日に行われたNVIDIA Deep Learning Day 2016での講演です。 エヌビディア合同会社 エンタープライズビジネス事業部 井﨑 武士 既にディープラーニングの活用は拡がっています。このセッションでは世界中の様々な事例をご紹介します。またドワンゴ、みずほ証券、ABEJAをゲストにお迎えして、日本でのディープラーニングの先進的な事例をご紹介して頂きます。 FACEBOOKの提唱するBig Surアーキテクチャなど、ディープラーニングを活用するためのシステム構築のノウハウや、Microsoft Azure、IBM SoftLayer など、ディープラーニングに最適なクラウドの活用についてもご紹介します。 さらにディープラーニングのシステム構築を請負うインテグレーター各社（NTTコムウェア、クロスコンパス、システム計画研究所、テクノスデータサイエンス・マーケティ
バンナム、スクエニ、東ロボ、MS――人工知能や機械学習はゲーム開発者に何をもたらすのか
3D CGやバーチャルリアリティ（VR）、データ解析に機械学習、クラウド――ゲーム／エンターテイメント開発の最前線では次々に新しい技術が採用され、新たなユーザーエクスペリエンス（以下、UX）を生み出すために活用されている。そして今、注目を集めているのが人工知能（以下、AI）技術だ。 2015年8月26～28日にパシフィコ横浜で開催された「CEDEC 2015」では、AIや機械学習、データ解析を開発現場で活用する先進的な試みが紹介されるとともに、今後に向けた課題を示すセッションが行われた。本稿では、下記四つのセッションの模様をまとめてお伝えする。 ゲームの面白さを損なわず、かつ合理的なAIをハイブリッドで実現 AIに関する「知」を循環し、アカデミーな世界と開発現場の橋渡しを AIを作ることは、人を知ること――東ロボやオープンソースの「Kachako」における取り組み AI女子高生「りんな」や
［脳に挑む人工知能12］なぜロボットに感情が必要なのか、ソフトバンクの熟慮（上）
人工知能（AI）に「感情」は宿るのか――鉄腕アトムからアニメ「イヴの時間」まで、あらゆるSF（サイエンスフィクション）で語られた問題に真っ向から挑んでいるのが、ソフトバンクグループでクラウドAIの開発を担うcocoro SBだ。 ソフトバンクロボティクスが開発するロボット「Pepper（ペッパー）」は、発話者の声や表情から喜怒哀楽の感情を読み取る感情認識機能を備えている（写真1）。さらに、2015年6月に一般販売したPepperは、Pepper自らが感情を持つという「感情生成エンジン」を備える。この感情生成エンジンを開発しているのがcocoro SBである。 Pepperが備える感情生成エンジンとはどのようなものか、なぜ人工知能に感情が必要なのか、cocoro SB取締役の朝長康介氏と、同社の大浦清氏に聞いた（写真2）。 Pepperに、なぜ感情生成エンジンを組み込む必要があったのでしょう
［CEDEC 2015］第3のブームにある人工知能はゲームに応用できるか？ 自然言語処理の専門家が課題とアイデアを語る
［CEDEC 2015］第3のブームにある人工知能はゲームに応用できるか？ 自然言語処理の専門家が課題とアイデアを語る ライター：米田 聡 静岡大学情報学部准教授の狩野芳伸氏 強力な演算能力を利用できるスーパーコンピュータやクラウドコンピューティングの広がりを背景に，「人工知能」（Artificial Intelligence，以下 AI）の研究が，ブームと呼んでいいほどの盛り上がりを見せている。2015年8月26日から横浜のパシフィコ横浜で開幕したゲーム開発者向けイベント「Computer Entertainment Developers Conference 2015」（以下，CEDEC 2015）でも，そうした盛り上がりを意識してか，AIに関する複数のセッションが用意されていた。 そこで本稿では，そうしたAI分野のセッションから，静岡大学情報学部准教授の狩野芳伸氏による「自然言語処理
機械学習で大事なことをミニGunosyをつくって学んだ╭( ･ㅂ･)و ̑̑
ANYGMA講義第１回 ミニGunosyをつくった。その解説と機械学習プロダクトで詰まる点Read less
多層NNの教師なし学習� コンピュータビジョン勉強会＠関東 2014/5/26
2. 参考文献 • [1] 岡谷貴之, 斉藤真樹. ディープラーニング チュートリアル. http://www.vision.is.tohoku.ac.jp/index.php/download_file/view/15/137/ • [2] Andrew Ng. CS294A Lecture notes: Sparse autoencoder. http://www.stanford.edu/class/cs294a/sparseAutoencoder.pdf • [3] 得居誠也. Deep Learning 技術の今. https://www.slideshare.net/beam2d/deep-learning20140130
『BrandSafe はてな』のアドベリフィケーションのしくみ
2014-12-16 勉強会発表資料 http://eventdots.jp/event/263388Read less
iOSと機械学習 - その後のその後
ビッグデータとかの機械学習隆盛の背景にある文脈や、その拠り所となるコンピュータの処理性能から考えても「モバイルデバイス向けOSと機械学習を紐付けて考えようとする」ことはそもそもあまり筋がよろしくない・・・とは思うのですが、やはり長くiOSだけにコミットしてきた身としては、新たに興味を持っている機械学習という分野と、勝手知ったるiOSという分野の交差点はないのかなと考えずにはいられないわけでして。。 そんなわけで、「iOS と機械学習」について雑多な切り口から調べてみました。 iOSで使える機械学習ライブラリ DeepBeliefSDK コンボリューショナルニューラルネットワークを用いた画像認識ライブラリ。iOSとかのモバイルデバイスで処理できるよう、高度に最適化してある、OpenCVと一緒に使うのも簡単、とのこと。 https://github.com/jetpacapp/DeepBeli
PHPを使ったり4000円課金したりしてCEDEC AI CHALLENGE 準優勝に至るまでの軌跡
by @dekokun on 2014/09/08 00:07 Tagged as: PHP, contest. 概要 日本で最大のゲーム開発者向けカンファレンスであるところのCEDECにて、AIのプログラミングコンテストが開かれました。 その名もCEDEC AI CHELLENGE。 そこで、PHPを使って参戦したら見事準優勝したので何を行ったかを書きます なお、この大会はオンラインで行われる予選と、実際にCEDECの会場で行われる本選の2段階で行われました。 上記「見事準優勝」等と言っておりますが、予選はともかく本選の方はほとんど運によって全てが支配されていたため、準優勝ってなんぼのもんなのかと言われると、「最低限瞬殺されないくらいの強さ」というくらいの話でしかないです。はい。 参加者は、去年は11人だったようですが今年は5倍以上の60人。来年はもっと増えるんですかね。来年も参加したい
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
250. Reference "Pattern Recognition and Machine Learning" Christopher M. Bishop Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1, 2007) "Truth and Probability" Frank Plumpton Ramsey (1926) "The physical basis of IMRT and inverse planning" S Webb British Journal of Radiology (2003) 76, 678-689 251. Wikipedia 渡辺慧 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85 %A7 『No Free Lunch T
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