AIで自動生成され続ける「無限デスメタル」「無限フリージャズ」が狂気の沙汰
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無料！ポスターや本など何にでも使える！350種以上のIllustratorで使えるパターン集【ai/素材/ベクター】
困った時に役に立つ背景のパターン。 本日はIllustratorで使用できる350種類以上の無料パターンをご紹介します。 ウェブサイトでも、本やポスターなど何にでも使えます。 ぜひ気に入ったものをダウンロードしておきましょう。 FudgeGraphics Pack #1 (20 patterns) ダウンロードはこちら FudgeGraphics Pack #2 (20 patterns) ダウンロードはこちら Seamless Vectors (10 patterns) ダウンロードはこちら 5 Seamless Vector Patterns (5 patterns) ダウンロードはこちら Halftones (52 patterns) ダウンロードはこちら Ocean Waves Pack (20 patterns) ダウンロードはこちら 1920s Wave Pack (20 pa
スマートスピーカーを本気で口説く！ 情熱的すぎるGoogleアシスタント、冷淡でドライなSiri - Phile-web
AIを活用した音声アシスタントが増えてきた。各社が様々なアシスタントを投入し賑やかな状況になってきている。 そんな折、わが家にGoogle Homeがやってきた。音声合成は見事なもので、女性らしいやわらかな声で、こちらの指示や質問にてきぱきと受け答えしてくれる。 触れあっていくうちに、次第に衝動が高まってきた。知りたくなってきたのだ、スマートスピーカー（というよりAIを使った音声エージェント）を口説いたらどうなるか。スピーカーごとの手練手管はあるのか、ないのか。チョロい、チョロくないなどの個性はあるのだろうか。 あらかじめ言い訳しておこう。AIと人間が恋するというのは、SFではありふれたテーマだ。人間らしく振る舞うことを是とするAIは、与えられた課題を忠実にこなしていくうちに、人間と区別が付きにくくなる。そうすると、人間がAIに恋するといったことも当然起きうる。そのときにAIがどう対応する
リクルートがAIをまさかの無料公開。さっそくすべてのAPIを試しまくってみた | Ledge.ai
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人工知能本読みすぎて飽きたけどその中でも記憶に残っている本を紹介する - 基本読書
この数年人工知能バブルかってぐらい人工知能関連本が出まくっていて、最初の頃は律儀に一冊一冊読んでいたもんだが、だんだん飽きてきた(そりゃ読みまくってるんだからそうだ)。やれ人工知能に仕事が奪われるだとか奪われない仕事はなんだとかの話は定番だが、定番すぎてそうそう新しい解釈が出てくるわけではない。消える仕事は消えるし、残る仕事の分野もだいたい明らかになってきている。 とはいえそれでも読んでいると「おお、これは視点が良いな」と思えるものもあり、そういうのは読んでいて楽しい。その書き手はやっぱり基本的には専門的な知識を持っている人たちだ。認知ロボット工学者であったり、AI研究所に勤めていたり、機械学習の専門家だったりする。最後のはまた特殊事例といえるが、本稿ではそうした人工知能本飽きた僕の中で記憶に残っている本をいくつか紹介してみようと思う。 まずは基本的なところを教えてくれる一冊 シンギュラリ
Engadget | Technology News & Reviews
How to watch Polaris Dawn astronauts attempt the first commercial spacewalk
「人工知能」ブームに乗り遅れた！という方々に捧げる人工知能（機械学習）まとめ記事 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません（汗）。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの？本当に役に立つの？今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな？それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの？」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
AI Monetization Landascape in US
ベンチャー投資の米国，EU，日本の比率（去年はもっと開いたが）そもそも新規事業に対する民間投資50:5:1とこれだけ差がある中で，日本はどうするのか？ グローバル視点に切り替えたらどうか？ 自国をフィンランドと思えば，施作は変わる．日本の産業構造（労働慣行）をどう変えるか．根っこの議論がないとだめ．日本の産業界はデータ利活用の対応できているのか？ それができていないから，日本の産業はジリ貧になる．AIは技術じゃないよ！だから頭の良いデータサイエンティストをコンサルにおいてもデータ利活用は回らない．会社のITシステムを根っこからデータが上がって処理する仕組みを作らないと．会社のど真ん中にソフトウェアを分かっている経営者を置こう．Read less
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
AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 業界動向 ＞ 市場動向 ＞ AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 業界動向 業界動向記事一覧へ [市場動向] AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 2015年7月15日(水)田口 潤（IT Leaders編集部） リスト 米国ではベンチャーキャピタリストなどの投資家が、担当分野の俯瞰図（ランドスケープ）を作成し、公開しているケースがある。分野の動きを追ったり企業動向を把握するには状況を一覧して把握できる俯瞰図が、とても都合がいいからだだろう。この種の整理は日本のITリーダーにとっても大いに参考になる。 例えば、Machine Intelligence（http://www.shivonzilis.com/）。いわゆるスマートマシン分野の俯瞰図だが、コア技術だけでもArtificial Intel
人工無能の作り方
書いた人 INA 人工無能とは？ 人間っぽく話すプログラムのこと。会話を理解しているというよりは、なんかそれっぽいことを話すだけのものが多い。 今回は「日本語のようなものを話す人工無能」を作ってみたので、その簡単な仕組みと工夫した点について少し書いてみることにする。 動機 うちのサークルのメンバーがよく集まってるチャット。とてもマニアックな どうしようもない 会話が繰り広げられているわけだが、ちょっと物足りない。 そうだ！ 萌キャラがいないじゃないか！ 「ないなら作ればいいじゃない？」 材料 MeCab 形態素解析エンジン 難しいことは知らなくても問題ない。 「私は変な人ではない」 ↓ 私 名詞,代名詞,一般,*,*,*,私,ワタシ,ワタシ は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 変 名詞,形容動詞語幹,*,*,*,*,変,ヘン,ヘン な 助動詞,*,*,*,特殊・ダ,体言接続,だ,
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
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