MANABIYA でお話する資料
今週末、MANABIYA というイベントでお話させてもらう予定です。話したいことを筋道立てて並べたら結構濃くなってしまったので、とりあえず事前に公開しておきます。タイトルは『AI系技術の一般化でデータベースに求められること』 です。 『AI』という言葉はAI系以外の人にとってとても曖昧で、具体的モノづくりの現場で出てくると困ってしまうわけですが、ちゃんと整理して取り扱い、適切な道具と組み合わせたら面白くなるのではないか。という話（のつもり）です。 内容が多いので、とりあえず話すことは全部、後から読んでも解るように読み物として作っていたら、逆に これを読めば当日来なくても大丈夫になってしまったかも知れないです。 :-) 話したいことや商談などありましたら、登壇当日は会場のどこかに居ると思いますので。
The Grid
Dear people of the Grid, we have placed V2 sites in an archived state and current users will be emailed a tool to acquire & backup their content. User registration will reopen with V3. Releasing the next, nay the first realization of our shared vision to smooth over the fragmented value chain between acquiring a domain & making a name, to partake in sophistication using but simple motions over sim
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
誰でも簡単に人工知能を使えるサービスがヤバすぎる！ | プログラミング教育ナビ
ここ数年、人工知能(AI)や音声認識を使ったサービスが急速に広まっています。「siri」、「OK,Google」など、あなたが呼ぶだけでインターネットにアクセスし用事をこなしてくれるパーソナルアシスタントはますます一般的になってきています。さらには、FacebookはMessengerアプリに「M」という名のパーソナルアシスタントを入れようとしています。世界中では、次々と最新のテクノロジーを活用したサービスが登場しているのです。もし、人工知能を搭載したサービスやIoTデバイスを使ったアプリなどを自分でプログラミングして作れたら・・と考えてる方も少なくないのではないでしょうか。 今回は、そんなあなたのためにアプリやIoTデバイス上で音声認識や人工知能を簡単に使えるようになるサービスをご紹介します。 また人工知能を勉強できるおすすめの書籍を紹介しています。 興味を持たれた方は下記からご覧くださ
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