ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT
ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT：AIモデルやアルゴリズム作成の民主化に貢献 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが開発した確率的プログラミングツール「Gen」を使えば、初心者でも簡単にAIに触れることができ、専門家は高度なAIプログラミングが可能になる。ディープラーニングよりも適用範囲の広いことが特徴だ。 【訂正：2019年7月4日10時50分 記事タイトルの一部に誤解を招く表現があり訂正しました。 訂正前：ディープラーニングを超える汎用AIツール→訂正後：ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール】 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、2019年6月下旬に米アリゾナ州フェニックス市で開催されたカンファレンス「Programming Language Design and Implementation」で、新し
「僕と契約してデータサイエンティストになってよ！」 分析少女ありさ☆アリスの悲劇
自称“AI（人工知能）ベンチャーで働きながら、情報発信するマスクマン”こと、マスクド・アナライズさんが、AIをめぐる現状について、たっぷりの愛情とちょっぴり刺激的な毒を織り交ぜてお伝えします。Twitter：@maskedanl （編集：ITmedia村上） 第一章：契約 都内で働く「鹿日ありさ」さんは新卒で某通信会社に入社し、いまは携帯ショップ店員として働いています。社会人も3年目になると、日々の仕事は単調に感じ、将来に対して漠然とした不安を抱えるようになります。 世間でも「AIで仕事がなくなる」「終身雇用が崩壊する」といった、毎日を憂鬱（ゆううつ）にさせるような話題があふれています。焦りを感じたありささんは、新しいスキルを身に付けたいと思って上司に異動願いを出すものの、却下されてしまいました。 自分の特技や能力を生かすには、いまの会社ではダメなんじゃないか。このまま埋もれてしまっていい
絵心ゼロでもこのレベルよ。ラクガキからリアル画像を生成する｢GauGAN｣が今すぐ試せます
絵心ゼロでもこのレベルよ。ラクガキからリアル画像を生成する｢GauGAN｣が今すぐ試せます2019.06.19 23:0027,073 小暮ひさのり ね？簡単でしょ？ 以前こちらの記事で紹介した、NVIDIAのAIアルゴリズムの一種である、敵対的生成ネットワーク（GANs）という技術を利用した自動描き起こしツール｢GauGAN｣。 以前は動画でのデモに留まっていましたが、現在はWebサイト上でその機能を試せるようになっています。 Image: NVIDIA ResearchImage: NVIDIA Research絵心ゼロで美術1の僕が20秒で描いた作品がこちらです。よーく見るとアナザー地球のようなファンタジーでいびつなパーツもありますけど、これが一瞬にして生成されるって、魔法じみていてもはや驚きしかありません。 画伯、って読んでくれてもいいのよ？ Source: NVIDIA
今すぐブラウザで試して遊べる｢AI｣5選
今すぐブラウザで試して遊べる｢AI｣5選2019.06.16 22:0059,095 David Nield - Gizmodo US ［原文］ （ Emiko Tastet/Word Connection JAPAN ） AI=人工知能です。｢愛｣ではありません。 AIと書いてあるのを見て、｢アイ｣と読んだおじいちゃんがいるらしいですが、ギズモードでAIといったら人工知能のことです。さて、AIや機械学習にもいろいろあるみたいだけど、機械学習とかニューラルとかっていったい何なんでしょうね。米GizmodoのDavid NieldがAI関連の面白いサイトを紹介してくれています。私が気に入ったのは最後のTalk to Books、機械学習に人生指導してもらえました。それでは、ぜひお試しください。 AI、AIって、よく聞くしどうやら巷にはありふれているみたいだけど…いったい具体的に何ができてどう
AI時代へ向けて育成すべきはAI人材か?｜楠 正憲（デジタル庁統括官）
今年3月に政府のAI戦略が年間25万人を目標にAI人材を育てるとぶち上げたのに続いて、教育再生会議が全ての大学生がAIなどの基礎的な素養を身につけられるように標準カリキュラムを作成することを提言した。ガートナーが2017年1月に産業界で2020年末時点で30万人以上のIT人材（原典を確認したところAI人材ではなかったようですね）が不足するといったらしいのだが、今からカリキュラムをいじったところで2030年くらいにならないとAIネイティブな新入社員は入ってこないし、その頃まで深層学習が流行っているのか、NVidiaが残ってるのか、PythonやTensorFlowが広く使われているのか、GAFAがどうなっているかなんてさっぱり見当がつかない。 残念ながら私たちは2010年代に深層学習の実用化の局面で米国に負けたのであって、いまから教育をいじるといったって泥棒を捕らえて縄を綯うような話である。
IntelliCode for C# in Visual Studio Code
Version 1.90 is now available! Read about the new features and fixes from May. IntelliCode for C# Dev Kit For users of the C# Dev Kit extension in Visual Studio Code, the IntelliCode for C# Dev Kit extension is available to provide IntelliCode support. Predictions of up to a whole-line of code, along with ranking methods and properties in the IntelliSense list are available for C# Dev Kit users. W
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？：よくわかる人工知能の基礎知識（1/4 ページ） 本連載で解説してきたように、AI（人工知能）といってもそれが何を意味するのか、またAIをどのように実現するかの答えは1つではない。とはいえ、昨今の「このサービスは人工知能を活用しています」という説明は、機械学習もしくはディープラーニングのことを指していると考えていいだろう。 ビジネスでのAI活用を考える上で、これらの用語の基本的な意味や、何ができるかを把握しておくことは重要だ。これは開発に関わるエンジニアだけでなく、経営者や現場担当者にも当てはまる。そこで今回は、いまのAIブームをけん引する2つのキーワードについてあらためて解説してみたい。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人が
プロジェクトマネジメント業務の80％は、2030年までにAIが肩代わりしてくれる。米ガートナーの予想
米調査会社のガートナーは、2030年までにプロジェクトマネジメントの業務の80％はAIが肩代わりすることで削減される、という予想「Gartner Says 80 Percent of Today’s Project Management Tasks Will Be Eliminated by 2030 as Artificial Intelligence Takes Over」を発表しました。 同社は現時点でAIを用いたプロジェクト管理ソフトウェアが登場し始めていることを指摘しています。それが進化することで2030年にはプロジェクトマネジメント業務（プログラムマネジメントおよびポートフォリオマネジメント：PPM）の主要な部分がAIによって肩代わりされるようになり、人間が行っていた業務は大幅に削減できるようになると予想しています。 特にプロジェクトマネジメント業務の中で大きな部分を占める、デ
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版) - Qiita
追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非この記事と合わせて使って頂けますと幸いです！ AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp はじめに 我々は、AI Academyというサービスを通じて、これまで1500名以上の方々に、プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(D
【書評】どうしても通読しておきたい『AIと憲法』という必読書 : やまもといちろう 公式ブログ
このところAI（人工知能）やアドテクノロジー、それに対する規制の在り方も含めた議論が各所で行われ、先週も事業責任者や法務担当者、政策関係者を集めた研修会などが立て続けに開かれたわけなんですが、牧歌的な時代のプライバシー関連法や個人情報保護の仕組みのころの気持ちの延長線上で「ユーザーが不便しないからいいでしょ」という楽観論が各所で聞かれたのが残念です。 ちょうど問題となっている静止画ダウンロード違法化が自民党部会で通ってしまってゲームセット感が出ている状態ですが、これかて従前の議論をきちんと踏襲しながら有識者が議論を重ねてきたにもかかわらず、役所の得点として、あるいはちょっと前のブロッキング関連議論の意趣返し的なアプローチで反対意見を蹂躙したのは記憶に新しいところです。 同じような問題がAI分野で出ないとも限らず、その中でも比較的一冊でこのあたりを網羅している書籍はないかとよく聞かれるので、
Kaggleにおける「特徴量エンジニアリング」の位置づけ 〜『機械学習のための特徴量エンジニアリング』に寄せて〜 - u++の備忘録
はじめに 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の書誌情報 Kaggleのワークフロー 1. （探索的データ分析） 2. ベースラインモデルの構築 3. Validationの構築 4. 特徴量エンジニアリング 5. ハイパーパラメータ調整 6. アンサンブル 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の貢献箇所 Kaggle観点で本書をオススメする読者 おわりに はじめに このたび、『機械学習のための特徴量エンジニアリング』をご恵贈いただきました。 Kaggleと親和性が高い書籍名で、Twitterのタイムラインなどを見るに、Kaggleに興味がある層を中心に大きな注目を集めているようです。 本記事では本書の発売に寄せて、Kaggleの自分流のワークフローと「特徴量エンジニアリング」の位置づけについての私見を述べます。その上で本書がKaggleのワークフローのどの部分に寄与するかを説
「ディープラーニングは最小二乗法」で物議 東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」
「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング＝最小二乗法」という解釈は異なるのではという指摘が相次いだ。19日には「ディープラーニング」「最小二乗法」といったワードがTwitterでトレンド入りし、波紋が広がっていた。 日経の記事では、慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説。「近年、驚異的な発展を見せているAIのディープラーニング（深層学習）は、原理的には単純な最小二乗法（誤差を最小にする近似計算の一手法）にすぎない」と言及し、「ディープラーニングは『最小二乗法』」と題する図版が掲載された。 最小二乗法は、測定で得られたデータの組を、1次関数など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、モデル関数の値と測定値の差
「何のためのAIか考えて」 ゲームAIの実装で重ねた苦労、DeNAが伝えたい“4つのポイント”
「何のためのAIか考えて」 ゲームAIの実装で重ねた苦労、DeNAが伝えたい“4つのポイント”（1/2 ページ） 「AIをビジネスに実装する大変さを日々痛感している」――ディー・エヌ・エー（DeNA）でゲームAI（人工知能）の開発・実装などを担当する奥村エルネスト純さん（システム本部 AIシステム部AI研究開発第三グループ AI研究開発エンジニア）は、こう話す。奥村さんは、2月6日に東京・渋谷で開催された技術者向けイベント「DeNA TechCon 2019」に登壇し、AIプロジェクトを進める上で重要な4つのポイントを説明した。 奥村さんは、同社のスマートフォンゲーム「逆転オセロニア」にAIを導入するプロジェクトを進めてきた。同社はこれまでもゲームAI開発や実装について社内外で発表してきたが、使用したデータやAI技術の詳細、PoC（概念実証）の話がメインだった。今回は、実際に逆転オセロニア
AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learning
川上量生さんとの訴訟を生暖かく見守る会 - ブロマガ
ユーザーブロマガのサービスは終了いたしました ユーザーブロマガサービスは2021年10月7日をもちまして終了いたしました。 長らくのご愛顧ありがとうございました。 ニコニコチャンネルトップへ
AIが長文を3行ぐらいにギュッとまとめてくれるエンジン「IMAKITA」を使ってみた - GIGAZINE
「長文読解」という言葉に反応してしまう人もいるように、あまりに長い文章は読む人の意欲を削いでしまうこともあるもの。「文章の中身をできるだけギュッとまとめて短くしてくれるものがあればいいのに……」と思っていたら、AIを使って長文を3行ぐらいにまとめてしまうエンジン「IMAKITA」がリリースされたというのでさっそく使ってみました。 長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq http://qhapaq.hatenablog.com/entry/2018/12/09/234447 自分でいうのもナンですが、結構出来が良い気がします。無駄に多言語（日英中独仏西葡伊）対応 → 長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq https://t.co/j2WwZTstNv #は
囲碁王者を倒したAlphaGoをゼロから始めて30時間で打ち負かす「AlphaZero」、将棋・チェスの最強ソフトもサクッと制圧
囲碁の世界チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」が正常進化して、「AlphaZero」が誕生しました。人間による手助けを一切必要としないAlphaZeroは、ルールしか知らない状態から自己教育することで、たった30時間でAlphaGoを完膚なきまでに打ち負かす強さに成長可能。囲碁だけでなく、数十時間の独学でチェス・将棋でも、既存の最強ソフトを圧倒する強さへと進化できます。 AlphaZero: Shedding new light on the grand games of chess, shogi and Go | DeepMind https://deepmind.com/blog/alphazero-shedding-new-light-grand-games-chess-shogi-and-go/ 囲碁チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」は、自分で自分を鍛
翻訳：AIの冬は確実に近付いている (Filip Piekniewski) - Qiita
この記事は、Filip Piekniewski氏のブログ記事 "AI Winter Is Well On Its Way" の翻訳です。 追記：Filip Piekniewski氏による本記事への補足も合わせてご覧ください。 翻訳：AIの冬はますます近付いている (Filip Piekniewski) AI Winter Is Well On Its Way ここ数年、ディープラーニングはいわゆるAI革命の最前線に位置付けられてきた。そして、多くの人が信じてきたところによると、ディープラーニングは我々をシンギュラリティ (汎用人工知能) という驚異の世界へと導いてくれる銀の弾丸なのだという。2014年、2015年そして2016年には多くの投資が行なわれ、AlphaGo のように新しい境界線が押し広げられていった。テスラといった企業は、CEOの口を通して完全な自動運転車はすぐ近くに迫っている
「27°C×2＝54°C」が何の意味もない理由とは――「測定」と「データ」の基礎知識 (1/2)：「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門（2） - ＠IT
「27°C×2＝54°C」が何の意味もない理由とは――「測定」と「データ」の基礎知識：「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門（2）（1/2 ページ） AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回から具体的に数学を学ぶと予告しましたが、まずは「測定」と「データ」の基礎知識について押さえておきましょう。 私たちは“測定”を毎日行っている AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す本連載『「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門』。初回は、「AIエンジニア」になるために数学を学び直す意義や心構え、連載で学ぶ範囲についてお話ししました。今回から具体的に数学を学ぶと予告しましたが、まずは「測定」について理解する必要があります。 そもそも統計や機械学習（AI）を用いて問題を分析する
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NVIDIA、99ドルで手のひらサイズのAIボード「Jetson Nano」 ～Tegra TX1/4GBメモリのスペックでLinuxが動作。472GFLOPSを実現
