Preferred Networksがアニメ映画「あした世界が終わるとしても」に技術提供 ── キャラクターデザインと群衆の動きに活用 | Ledge.ai
TOP > Technology > AI（人工知能） > Preferred Networksがアニメ映画「あした世界が終わるとしても」に技術提供 ── キャラクターデザインと群衆の動きに活用 アニメの世界にもAIの活用が始まっています。 Preferred Networksが、2019年1月25日に公開されるアニメ映画「あした世界が終わるとしても」の製作委員会に参画・技術提供をおこなったと発表しました。本作のために、ディープラーニングを活用したソフトウェア「DesignChainer」と「MotionChainer」を開発したといいます。 ニューラルネットワークにより入力画像を再解釈する「DesignChainer」映画のキャラクター「アルマティック」のデザインに活用されたのは、同社のソフトウェア「DesignChainer」。 入力画像から抽象的なベクトル、特徴量を抽出。それを人間が
深層学習に特化した ディープラーニング・プロセッサー MN-Coreを発表。2020年春、MN-Coreによる大規模クラスターMN-3を稼働予定 – Preferred Networks
深層学習に特化した ディープラーニング・プロセッサー MN-Coreを発表。2020年春、MN-Coreによる大規模クラスターMN-3を稼働予定 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、深層学習に特化したディープラーニング・プロセッサー MN-Core (TM) （エムエヌ・コア）を発表します。東京ビッグサイトで開催中の SEMICON Japan 2018において、MN-Coreチップ、ボード、サーバーなど、PFNが独自開発した深層学習向けのハードウェアを展示します。 PFNは、深層学習の実世界への応用を目指し、オープンソースの深層学習フレームワークChainer (TM)（チェイナー）の開発や、研究開発を支える大規模GPUクラスターMN-1（エムエヌ・ワン）、MN-1b（エムエヌ・ワン・ビ
渋谷の牛タン屋で横にいたカップルとAI開発における演繹と帰納について｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
ある日のお昼時、渋谷の牛タン屋さんで、メニュー写真よりずいぶん小さい牛タンを食べていたところ、横にいた若い男女の会話が聞くともなく聞こえてきた。 「ねえ、どんな芸能人が好きなの？」 と女性。 言葉遣いや雰囲気からして同じ会社の同僚同士のようだ。 特に興味を引かれるやりとりではなかったので、私は景表法違反のことなどを考えながら牛タンを食べていた。 男女はその後もとりとめのない話を続けている。 最近見たドラマの話や、メルカリで買った洋服が気に入ったことなどなど。 ふと思い出したように女性が 「私さ、友達からよく言われることがあって。」 「どんなこと？」 「自分がこれまで好きになった芸能人って、自分では分からないんだけど、友達からは『・・ちゃんの好きな芸能人って、みんな唇が肉厚だよね』って言われるんだよね～。で、たしかにそう言われて考えてみると、確かにそうだなって思って。」 「ふうん、そうなんだ
引き続きAIの民主化はとにかく面白いという話
こんにちはシバタアキラです。つい先日、DataRobotの第四回ユーザー会を開催しました。回を重ねるごとに参加者の人数が倍々に増え、今回は200人ものユーザーさんにご参加頂くことが出来ました。残念ながら、その内容は来ていただいた方の間だけでのご共有ということでお話頂いたので、ここでは公開できないのですが、金融、製造、医療、メディア等幅広い種類のお客さんが各社での導入事例を紹介してくれました。 各ユーザーさんのあまりに進んだ事例に、参加している誰もがものすごく興奮していました。これはもう機械学習中毒ですね。中にはまだ数ヶ月しか利用していないのに、もうデプロイ寸前まで到達しているお客さんもいれば、諸事情でデプロイまで到達できなかった、ということを素直にお話いただき、他のユーザーさんからの「ある、ある」とともに新たなディスカッションに発展したりと、非常に有意義な時間を過ごすことが出来ました。お話
ロボットと一緒に会話を盛り上げる「新感覚対話AI」の実力
NTTは複数のロボットと会話しながら情報を提供する「新感覚対話AI」の開発に世界で初めて取り組み、この2月から京都市動物園で実証実験をしている。この実証実験は動物園の営業中（時間は不定期）は誰でも体験可能で、2月末まで実施される予定だ。 実証実験している京都市動物園 動物園の図書館カフェは入園しなくても利用できる 対話に集中してもらうためロボットは動きや表情を抑えたデザインにしている タブレットは事前の情報入力用 マイクを使って音声だけで2台のロボットと対話する NTTではこれまで、NTTグループのAI関連技術「corevo」の研究開発の一環として、スマートフォンやスマートスピーカーで使われている音声アシスタントとは異なる、利用者の興味や好奇心を対話から引き出す雑談対話AIに取り組んできた。質問や指示に答えるタスク対話だけでなく、雑談を交えながらAIとの会話を楽しむことで、利用者の満足度も
AIエンジニアになりたい方へ by Team AI Career
情報の世界 2024年度 第10回「データとセンシングの概要」 #情報の世界 / Data and Sensing 2024
3大AIスピーカーの設計、プロの評価は「天才」「秀才」「初心者」
前回の記事はこちら 電機メーカーや部品メーカーでの勤務経験を持つ“熟練”のエンジニアたちの協力を得て実施したAIスピーカー（スマートスピーカー）主要3機種の分解。エンジニアたちは設計に関して、米グーグル（Google）社の「Google Home」を「天才」、米アマゾン・ドット・コム（Amazon.com）社の「Amazon Echo」を「秀才」、そしてLINEの「Clova WAVE」を「初心者」と形容した。 同じAIスピーカーでありながら、どういった違いがこのような印象の差を生んだのか。具体的には、全体設計や製造コストに直結する部品点数、AIスピーカーで重要になる音声の処理の違いなどにあるという。 「まるでパズルのようだ」 「まるでパズルを組み合わせたかのように無駄がない。なんか天才的なエンジニアが、“これでもか”という感じでシンプルな設計を追求した感じがする」 分解されたGoogle
Amazon Lex チャットボットスキーマをエクスポート、インポートする
開発とデプロイのために、チャットボットをレプリケートするプロセスを簡素化するためには、Amazon Lex チャットボットスキーマをエクスポートし、インポートできます。 Amazon Lex では、Amazon Lex チャットボットの定義を JSON ファイルとしてエクスポートしてインポートする機能を提供します。JSON 構成ファイルには、発話、スロット、プロンプト、スロットタイプを使用するインテントを含む Amazon Lex チャットボットの構造が含まれます。ボットスキーマファイルをエクスポートした後で、それを変更して同じアカウントまたは別のアカウントにインポートできます。インポート/エクスポート機能により、アプリケーションを開発し、デプロイするときに、チャットボットをレプリケートするプロセスが簡素化されます。たとえば、デプロイプロセスの一部として、開発アカウントからチャットボットを
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/78e7c0ea2c263bc676ec2c74bae93e76d7853fd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180127%2F20180127134253.png)
JupyterHubの構築 - Qiita
JupyterHubを構築する みなさまはPythonのコーディング環境、なにを使っていますか？ Jupyter Notebookという人も意外と多いと思います。 Jupyter NotebookはWebブラウザで使うコーディング環境で、プラグインを使うことでPython以外にもJavaやR等のコーディング環境にもなります。 Jupyter Notebookだけではユーザ管理はできず、グループで開発を行うときに不便です。 JupyterHubを使えばJupyter Notebookにユーザ認証のインターフェイスを付けることができるので、その構築方法を紹介します。 ※ Jupyter NotebookはAnacondaでインストールするのが簡単です。 https://www.continuum.io/downloads ※ JupyterHub http://jupyterhub.readt
東大松尾研が「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」を無償公開 | Ledge.ai
東京大学の松尾研究室が、東大で行われているDeep Learning基礎講座演習コンテンツを無償公開しました。 公開されたのは、演習パートのコンテンツ。講義パートはどうやら別途公開されるそう。 コンテンツの内容はざっくり下記。 演習中心での学習GPUを利用したモデル学習を学ぶ実際にモデルを学習させながら技術を習得研究者向けコンテンツJupyter notebook形式での配布コードは全てTensorFlow (TM)と標準的なライブラリ（Numpy, Scipy, Scikit-learn等）で構成 松尾教授のツイッターによれば、主に研究者向けに作成したもので、GPUを利用してモデルを学習するような実践的な内容となっているとのこと。 東京大学のDeep Learning基礎講座の演習コンテンツを無償公開しました。主に研究者向けに松尾研で作成したもので、GPUを利用してモデルを学習するような
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「日本人はAIに漠然とした不安」 アクセンチュア調査 - 日本経済新聞
http://businessoverbroadway.com/top-10-platforms-and-resources-to-learn-data-science-skills
Machine Learning | Google for Developers
https://learn.analyttica.com/courses/Fundamentals_of_Data_Analytics
AWSやMSと並ぶ存在になる、日本IBMがクラウド事業方針を説明
TechCrunch | Startup and Technology News
https://thinkingwires.com/posts/2018-02-13-irl-tutorial-1.html
Area Under a Curve – Mathematics A-Level Revision
Building a Multi-Class ML Model with Amazon Machine Learning | Amazon Web Services