生データ使い放題？！ 「日本は機械学習パラダイス」になった ― DEEP LEARNING LAB 勉強会
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 日本マイクロソフト主催の勉強会「DEEP LEARNING LAB： AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財」が1月25日に開催された。 AIに関する法的な課題となる事例や、AIを「発注するユーザー」と「作るベンダー」はどう契約を結べばよいのか、について、具体的にガイドラインを示しながら説明された。実際にAIを取り組もうとしている企業にとっては参考になる話が多く、筆者自身も大いに参考になった。 その内容をすべてお伝えしたいところだが、3時間ほどの長丁場であり、しかも残念ながら動画配信などもなかった
萌えキャラ生成AI、学習データを“ネットの海”からゲッチュするのはアリか？
この記事は、「STORIA法律事務所」のブログに掲載された「萌えキャラ生成AIを題材に「AIビジネスと法律」を学ぼう」（2017年09月21日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 AI（人工知能）に関するセミナーやお話をする機会が最近増えているのですが、いつも冒頭で「AIと法律・知財に関する問題領域の概観」をお話しするようにしています。「AIと法律」「AIと知財」は、とにかく論点が多いので、「それらの論点がどこの領域に関するものなのか」を意識しながら聞いて頂くと、より理解が深まるためです。 そこでいつも使っている図がこちら。 上の段がAIの生成フェーズ、下の段がAIの利用フェーズです。ただ、これはあくまで抽象的な図なので、より理解を深めていただくために「AIと法律・知財」に関する論点をカバーするような具体的事例がないかと思っていたところ、見つかりました。
020-029_特集_山田様.mcd
目次 １．機械学習とディープラーニング （１） 機械学習とは何か （２） 機械学習と人工知能の歴史 （３） ディープラーニングの登場 ２．ディープラーニングの原理と特徴 （１） ニューラルネットワークの仕組み （２） 代表的な二つのモデル：CNN と RNN ３．コンテンツを制作するディープラーニング （１） 事 例：DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Network） （２） 事例： 「ゴッホ風」画像作成フィルタ （３）「人工知能が作成した」という隠れ蓑 （４） アルゴリズムによる制作物は著作物足り得るか ４．著作物を利用した学習と著作権 （１） 著作物の情報解析における原則 （２） 学習済みモデルは保護され得るか （３） ディープラーニング特有の論点 ５．まとめ １．機械学習とディープラーニング 昨今，ディープラーニング（深層
文化庁 | 著作権 | 海賊版対策について | アジア著作権会議について | 第1回
主催 文化庁，社団法人著作権情報センター（CRIC） 協力 一般社団法人コンテンツ海外流通促進機構 日程 平成22（2010）年2月24日（水曜日）〜2月26日（金曜日） 場所 京王プラザホテル 4階「扇」，3階「グレースルーム」 テーマ 「インターネット上の著作権侵害対策について−国境を越えた権利執行−」 プログラム 平成22年2月24日（水曜日） 09:00 − 09:30 受付（参加者，ゲスト，傍聴者，報道関係者） 09:30 − 09:55 開会式 挨拶 09:35-09:45 文化庁長官 玉井 日出夫 09:45-09:55 著作権情報センター 副理事長 生野 秀年 【議長：文化庁 戸渡審議官】 10:00 − 10:20 基調講演 「インターネット上の著作権侵害対策について−国境を越えた権利執行−」（PDF形式(268KB)） 発表者：文化庁長官官房国際課長 大路 正浩 1
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