AIマップ
AI Map English Download AI Map Beta 2.0 English (Sep. 1, 2021) Read more » AIマップβ2.0 AI研究初学者と異分野研究者・実務者のための課題と技術の俯瞰図 AI（Artificial Intelligence）研究は拡大し、全体を俯瞰的に捉えることが難しくなっている。また、AI研究の成果を用いた多数のシステム（AIシステム）が実社会で活用され始めており、AIシステムとAI技術との対応も把握が難しくなっている。そこで、これから活躍するAI研究の初学者、およびAI活用を狙う異分野の研究者・実務者をターゲットとしたガイドとして、AIマップβ2.0を作成した。本AIマップβ2.0は、2019年に発刊したAIマップβの発展版であり、AI課題マップと、AI技術マップの2種から構成される。概要を以下に示す。 【AI課題マップ】
【保存版】課題から探すAI・機械学習の最新事例57選 | 宙畑
世の中の企業がどのように機械学習を活用しているのか事例を知り、業界全体や自社の目の前の業務で抱えている課題解決に活かせるかを考えるきっかけとなるよう、52種類の事例を紹介します。 近年、AIにおける要素技術のひとつである「機械学習」を活用したニュースを耳にすることが多く、漠然と自社でも活用したほうが良いのではないかと考えている方は多いのではないでしょうか。 世の中の企業がどのように機械学習を活用しているのか事例を知り、業界全体や自社の目の前の業務で抱えている課題解決に活かせるかを考えるきっかけとなるよう、57種類の事例を紹介します。 宇宙ビジネスメディアである本サイト「宙畑（そらばたけ）」では、そんな「機械学習」にインプットするデータの一つとして、俯瞰的・継続的にデータを取得可能な「衛星データ」を提案しています。事例と合わせて、「衛星データ」の可能性にも注目いただけると幸いです。 ※202
Software and Data Sets - Toshihiro Kamishima
Software and Data Sets Ranking SUSHI Preference Data Set : questionnaire survey of preference in SUSHI collected by a ranking method. Test data for a task of learning to rank. Fairness-aware Data Mining Fairness-Aware Classification : classifiers while taking fairness of the analysis results into account. Independence-Enhanced Recommender System : a recommender system that makes recommendations so
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。
「人工知能に期待する」が過半数 医療や自動運転、恋愛相手にも
また、66％の人がAIと聞いて連想するものはソフトバンクの「Pepper」と答えた。次いで多かったのは米Google DeepMindの「AlphaGo」（23％）、IBMの「Watson」（20％）だった。 5月20日～5月23日にネットで調査し、15歳～84歳の男女1114人が回答した。 関連記事 “10年後になくなる職業”税理士に聞く 生き残るための生存戦略 人工知能の進化によって「10年後になくなる職業」とささやかれる会計士や税理士。コンピュータが得意な領域とされる仕事は今後本当に奪われるのだろうか。現場の税理士に今の潮流とこれからを聞く。 あなたは大丈夫？ 10～20年後、人工知能に奪われる仕事100 人工知能によってあなたの仕事が奪われるかもしれない――。このような不安を感じている人も多いのでは。ある調査によると「労働人口の49％が人工知能などによって奪われる」という結果がでた
【CEDEC 2010】『ディシディア FF』のAIキャラクターの秘密 - ファミ通.com
スクウェア・エニックスの第一制作部プランナー下田翔大氏によるセッション“It’s a showtime!! -DISSIDIA FINAL FANTASYのAI設計-”の模様をリポート。多彩なAIキャラクターはいかに作られたのか!? ●『ディシディア FF』の多様なAIキャラクターはいかに作られたか CEDEC（CESAデベロッパーズカンファレンス）2010が、2010年8月31日～9月2日の3日間にわたって、神奈川県のパシフィコ横浜・国際会議センターにて開催中だ。社団法人コンピュータエンタテインメント協会(CESA)主催によるCEDECは、ゲーム開発者の技術交流などを目的に開催されている講演会で、今年で12年目。 ここでは、2010年8月31日に行われたセッション“It’s a showtime!! -DISSIDIA FINAL FANTASYのAI設計-”の模様をお届けする。講師はス
人工無脳レビュー
Fig. 1に最近の人工無脳の能力の、独断に基づいた分布を示す。横軸は学習能力、縦軸は文脈追跡能力を示している。近年この勢力図は大きく変わった。マルコフ文生成を行なう人工無脳の一派の台頭と、限定的ながら論理を追跡して会話に反映させる人工無脳の技術の出現である。かつて人工無脳の代名詞と考えられていた辞書型はいまや旧世代のアーキテクチャに属し、その範疇では新しい技術開発が停滞している模様である。ログ型アーキテクチャは以前から存在していたのだが、いつの時代にもあまり大きな勢力にはなっていないようである。これらの情勢の変化はマシンパワーの増大と人工無脳業界への形態素解析器の導入に伴って生じたと考えられる。以下に各人工無脳の特徴を簡単に述べる マルコフ文生成型 マルコフ連鎖を用いて文を生成する。後述の辞書型人工無脳は辞書を拡大することでよい反応をするようになるが、マルコフ文生成型は逆で、生成する文の
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https://aiindex.org/2017-report.pdf
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2016/jisedai_tizai/dai4/siryou2.pdf
人工知能と機械学習の違いって？
jsai2012 Schedule