深度センサ付きカメラを使わない！WEBカメラと AI（DeepLearning）を使った骨格検出システム『VisionPose®』とは？ | NEXT SYSTEM NEWS
第11回全脳アーキテクチャ勉強会〜Deep Learning の中身に迫る〜 | 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
第11回全脳アーキテクチャ勉強会 〜Deep Learning の中身に迫る〜 全脳アーキテクチャ勉強会における中心的なテーマであるDeep Learningについては，CaffeやChainerを始め開発環境が充実しつつありますが，全脳アーキテクチャのための新しいアーキテクチャを創出するためには，ゼロから多層複雑ネットワーク等を構築することも多いの想定されます． そのためにも，Deep Learningの中身，例えば，中間層で起きていることや，なぜ，学習できるのか等を深く理解しておくことが重要です．そこで，今回の勉強会では，物理学や力学的解析の視点からのDeep Learningの中身に迫る講演2件と，世界初の商用レベルでサポートされたオープンソースディープラーニングフレームワークであるDeeplearnig4jを開発されたSkymind社CTOのAdam Gibson氏の講演を企画しま
第11回全脳アーキテクチャ勉強会に参加した - kivantium活動日記
Twitterで回ってきて面白そうだった第11回全脳アーキテクチャ勉強会 〜Deep Learningの中身に迫る〜というイベントに参加してきました。この勉強会は、機械学習器を組み合わせることで人間並みかそれ以上の知能を持つ人工知能を作り出すことを目的としているそうで、自分の関心にも近いと思いました。 今後のために、講演の内容について調べたことを交えながらまとめておきます。よく分からないまま書いているところもあるのでツッコんでくれるとうれしいです。 内容は、ニコニコ生放送のタイムシフトで見ることができるようです。live.nicovideo.jp 「深層学習の学習過程における相転移」(京都大学大学院情報学研究科 大関真之 氏) 大関真之さんは機械学習によるカンニングの検出技術の開発 — 京都大学が報道されたことで知られていますが、専門は統計物理だそうです。たくさんの粒子の運動を確率に扱う統
第11回全脳アーキテクチャ勉強会 〜Deep Learningの中身に迫る〜
全脳アーキテクチャ勉強会における中心的なテーマであるDeep Learningについては，CaffeやChainerを始め開発環境が充実しつつありますが，全脳アーキテクチャのための新しいアーキテクチャを創出するためには，ゼロから多層複雑ネットワーク等を構築することも多いの想定されます． そのためにも，Deep Learningの中身，例えば，中間層で起きていることや，なぜ，学習できるのか等を深く理解しておくことが重要です．そこで，今回の勉強会では，物理学や力学的解析の視点からのDeep Learningの中身に迫る講演2件と，世界初の商用レベルでサポートされたオープンソースディープラーニングフレームワークであるDeeplearnig4jを開発されたSkymind社CTOのAdam Gibson氏の講演を企画しました． 勉強会開催詳細 日 時：2015年8月26日(水) 18:00～21:0
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
［OGC 2015］AI関連のセッションから見えてきた，ゲームの未来
［OGC 2015］AI関連のセッションから見えてきた，ゲームの未来 ライター：米田 聡 2015年4月24日，ゲーム開発者向けのカンファレンス「Online Game Conference 2015」が開催された。本稿では，数多く行われた講演の中から，AI関連の講演をレポートしてみたい。ゲームとはあまり縁がないように見えるかもしれないが，記事の最後には将来のゲームの姿が見えてくるはずだ。AI研究の最先端では今，何が起きているのだろうか？ 注目を集める「ディープラーニング」とは 最初に紹介するのは，「表現獲得技術とゲーム」と題された講演だ。担当したのは，ドワンゴが2014年11月に設立したドワンゴ人工知能研究所の所長を務める山川 宏氏。 ドワンゴ人工知能研究所所長 山川 宏氏 タイトルの表現獲得技術というのは，最近いろいろなところで話題になっている「ディープラーニング」（深層学習）を使った
Theano で Deep Learning <1> : MNIST データをロジスティック回帰で判別する - StatsFragments
概要 ここ数年 Deep Learning 勢の隆盛いちじるしい。自分が学生の頃は ニューラルネットワークはオワコン扱いだったのに、、、どうしてこうなった？自分もちょっと触ってみようかな、と記事やらスライドやら読んでみても、活性化関数が〜 とか、 制約付き何とかマシンが〜（聞き取れず。何か中ボスっぽい名前）とか、何言っているのかよくわからん。 巷には 中身がわかっていなくてもある程度 使えるパッケージもいくつかあるようだが、せっかくなので少しは勉強したい。 Python 使って できんかな？と思って探してみると、すでに Theano というPython パッケージの開発チームが作った DeepLearning Documentation 0.1 という大部の聖典 (バイブル) があった。 当然だがこの文書では Theano の機能をいろいろ使っているため、ぱっと見では 何をやってんだかよく
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インターンシップブログ part11 ~AI-SAMURAIの公開について！~ | 人工知能研究開発エンジニア集団 - 株式会社Nextremer
長文日記
インターンシップ_KUT version1.0.2 スパイスDeep Learning | 人工知能研究開発エンジニア集団 - 株式会社Nextremer
Nextremer参加します！コグニティブ・コンピューティング・チャレンジ！ | 人工知能研究開発エンジニア集団 - 株式会社Nextremer
「ディープラーニング」を身近に感じよう！スマホで体験してみました | 人工知能研究開発エンジニア集団 - 株式会社Nextremer