文系エンジニアだけどAIを勉強してみる - learning.ikeay.net
こんにちは、@ikeayです。 突然ですが、最近すっかり人工知能（AI）がバズワードになってきていますね！ ここ最近だけでも、GoogleのAlphaGoが世界トップ棋士であるイ・セドル氏に勝利したことが世の中の話題をかっさらっていったのを皮切りに、レンブラントっぽい絵を生成するやつとか、1枚の絵を組み合わせて1枚の絵をつくるやつとか、自動でJazzを生成するDeepJazzだとかetc, etc... こうしてみると、この技術でほんとに職失いそうだし、芸術とはなんぞやということになりそうだし、人類滅ぼされるかもしれないし（偏見）、もうほんと怖いしつらいですよねー。 特に最近はAI絡みで毎日何かしらのニュースがあるので、日々ヒヤヒヤしてます。（あ、TechFeedってテクノロジーに特化した情報キュレーションサービスがあるんですけど、それで「人工知能」とか「深層学習」とかを登録しておくと毎日
今どきCPUだけで大丈夫？ビッグデータや人工知能でGPU/FPGAを使う前に知っておきたい“ハード屋”と“ソフト屋”の違い
今どきCPUだけで大丈夫？ビッグデータや人工知能でGPU/FPGAを使う前に知っておきたい“ハード屋”と“ソフト屋”の違い：特集：インフラエンジニアのためのハードウェア活用の道標（3）（1/2 ページ） ソフトウェア技術者の間でもGPUやFPGAに対する興味が高まっている。「ハードウェアの“特質”とは何か」「GPUやFPGAの性能を生かすソフトウェアは、どうあるべきか」＠ITの人気連載「頭脳放談」の筆者に聞いた。 GPUとは、FPGAとは コンピュータは常に、より高速な性能を追い求めることで進化してきた。中でもコンピュータの中核をつかさどるCPU（Central Processing Unit）は、クロック数の向上やマルチコア化、マルチスレッド化によって劇的に処理速度を向上させてきたが、それでもまだ「重たい」処理は残る。ビッグデータ解析や機械学習、ディープラーニング、人工知能（AI）、レイ
超人工生命ハッカソンに向けてWindows10マシンにpython環境を整えた - Qiita
超人工生命ハッカソン http://connpass.com/event/28982/ に向けてWindowsマシンにpython環境を整えたときのメモです （前提） 自分のWindowsPCは以下の通りです ・Windows 10 (64bit) がインストールされている ・nVidiaのGPUを搭載している ●git環境を入れる それぞれ好きなものを入れると良いのですが、個人的には Tortoise Gitが好き（慣れてるだけ） ■TortoiseGitのインストール方法 http://www.aise.ics.saitama-u.ac.jp/~gotoh/HowToInstallTortoiseGit.html ●Visual Studio Community 2013 with Update 5 をインストールしておく CUDA Toolkit 関連で必要になります。 すでに Vi
(主に)ディープラーニングの成果を利用したAPI集(自分用) - Qiita
ディープラーニングなどの成果を活用したAPI一覧 個人の整理用なので、分類や説明は大雑把です。 画像解析 IBM Watson AlchemyVision 機能・特徴 画像内で見つかった物体・人・文字を返す 試してみる IBM Watson Visual Insights（2016年6月末廃止予定） 機能・特徴 消費者の興味、活動、趣味、ライフイベント、製品に関連した洞察を抽出するためにオンラインの画像、ビデオを分析する 試してみる IBM Watson Visual Recognition 機能・特徴 画像中に映った代表的なものの関連する分類のスコアを返す 試してみる GOOGLE CLOUD VISION API 機能・特徴 画像からさまざまな情報を引き出す 画像を数千のカテゴリ(たとえば、「ヨット」「ライオン」「エッフェル塔」など)にすばやく分類する 画像に映る個々の物体や人物の顔を
ディープラーニング用国産OSS「Chainer」登場、開発元のPFNは米国進出
最新の人工知能技術として注目を集める「ディープラーニング（深層学習）」。日本のスタートアップであるPreferred Networks（PFN）は2015年6月、ディープラーニングを実現するためのオープンソースソフトウエア（OSS）である「Chainer」を公開した。PFNはOSSを切り札に、米国市場の開拓を目論む。 ディープラーニングは、脳の仕組みを模した「ディープ・ニューラル・ネットワーク」というシステムを使用する機械学習の手法。PFNは2014年10月、米Googleや米Microsoftなどの米大手企業が画像認識や音声認識に活用しているディープラーニングを、より幅広い産業領域に適用することを目指して設立した企業だ（関連記事：PFIが深層学習専業の「Preferred Networks」を設立、NTTが出資しトヨタと共同研究も）。 PFNは、同社に出資するNTT以外にトヨタ自動車やフ
MicrosoftがFPGAでDeepLearningしてた - SANMAN
Alteraのリリースノートで知ってはいたが、Microsoftリサーチのホワイトペーパーを発見した。2015年にUCLAがXilinxのFPGA使って同様のこと(CNNの実装)をしているが、それより3倍くらい性能良い模様。 http://research.microsoft.com/pubs/240715/CNN%20Whitepaper.pdf DeepLearningの一種Convolutional Neural NetworkをFPGAというか、自社製FPGAボード「Catapult」上にのせた。 このCatapultについては以前記事にした。 tkysktmt.hatenablog.com Deep Learningについて 自分がどう考えているか簡単に。 Deepな層構造(3層以上)をもったNeural Networkを、どうにかして学習させることができたものをDeep Lea
ディープラーニングが活かすIoT
Interop2015 セミナーでの講演資料 デモリンク：https://www.youtube.com/watch?v=a3AWpeOjkzw RNN, VAE, 深層強化学習, PFNの取り組みについて Read less
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
「知識」のDeep Learning
1. The document discusses knowledge representation and deep learning techniques for knowledge graphs, including embedding models like TransE, TransH, and neural network models. 2. It provides an overview of methods for tasks like link prediction, question answering, and language modeling using recurrent neural networks and memory networks. 3. The document references several papers on knowledge gra
ビッグデータは人工知能に任せた！［2］ ディープラーニングの衝撃
いま脚光を浴びている人工知能。グーグルやマイクロソフト、フェイスブック、バイドゥ（百度）といった米中の大手IT企業が、この分野への投資を加速している。人工知能を使えば、人間には扱いきれない膨大なデータの中からビジネスに役立つ「意味」や「知識」を引き出せるからだ。 今まで使い道がなかった「眠れる情報」を宝の山へと変えることができる——。 そのことに気付いた先進企業が人工知能開発に猛烈な勢いで突き進んでいる。米中企業だけではない。日本企業も走り始めた。人間の脳を模倣した新技術「ディープラーニング」によって急速に実力を増した人工知能技術の最前線に迫る。 人工知能の最有力技術として注目を集めるディープラーニング。どのような仕組みで、いったい何ができるのか。デンソーアイティーラボラトリの事例や、グーグルが4億ポンドで買収したベンチャー企業の事例から、その実像に迫る。 ディープラーニングの仕組みを、冒
Deep learningの軽い紹介
Deep learningの軽い紹介の軽い紹介です。 間違ってる部分があったら連絡ください。Read less
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ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題
