「ディープラーニング」とは?

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民主主義はもう限界。新しい政治体系を発明しないと人類は幸福になれない。 - 11月26日(木)12:16  poverty

http://ozakijuku.com/blog-139452/ 日本もアメリカも,政治のトップが交代し,何か良いことがあるかというと,そんな予感が全くしない。 現代の政治は,もう人類全体にとって機能しないことがこのウィルスさわぎで明らかになっている。 日本では,社民党が分裂という,どーでもいいようなニュースが流れてくる。 社会民主党,立憲民主党,自由民主党。 民主党というのもあった。 政党に「民主」とつけたら票が集まると信じているようだ。 民主主義がとても大切なものであるかのように,学校でも習うわけだが,それがもうとっく...
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Autodeskが都市開発向けAIソフトウェア企業Spacemakerを2億4000万ドルで買収 - 11月26日(木)08:30 

エンジニアリング・設計業界を対象としたソフトウェアとサービスを提供する米国の上場企業、Autodesk(オートデスク)は、都市開発向けのAIベースソフトウェアを開発してきたノルウェーのスタートアップ、Spacemaker(スペースメーカー)を買収した。 買収価格は2億4000万ドル(約250億円)で、ほぼ全額現金払いの取引となる。 スペースメーカーに投資するベンチャーキャピタル(VC)には、2019年に同社への2500万ドル(約26億円)のシリーズAラウンドを共同で主導した欧州企業、Atomico(アトミコ)とNorthzone(ノースゾーン)が含まれている。 資本政策表に名を連ねるその他の投資家には、北欧に展開する不動産イノベーターNREP(エヌレップ)や同じく北欧の不動産開発業者OBOS(オボス)、英国の不動産テクノロジーファンドRound Hill Ventures(ラウンドヒルベンチャーズ)、ノルウェーのConstruct Venture(コンストラクトベンチャー)などがある。 Håvard Haukeland(ホーヴァート・ハウケラン)氏、Carl Christensen(カール・クレステンスン)氏、Anders Kvale(アナス・クヴァール)氏によって設立されたスペースメーカーは、ノルウェーのオスロを拠点としており、他にも世界各地に多くの支店を構えている。従業員は11...more
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【goo botmaker×加藤ミリヤ】AIチャットボット「バーチャルミリヤ」育成プロジェクトを開始! - 11月24日(火)11:05 

2020年11月24日 NTTレゾナント株式会社 お知らせ   goo botmakerでAIチャットボット 「バーチャルミリヤ」育成プロジェクトを開始 ~加藤ミリヤとファンでキャラクターの育成&オリジナル限定グッズ製作!~ https://botmaker.goo.ne.jp/bot-detail?bot=miriya    NTTレゾナント株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:楠木 健、以下NTTレゾナント)は、AIチャットボット作成サービス「goo botmaker(グーボットメーカー)」で、シンガーソングライター・加藤ミリヤとコラボレーションし、AIチャットボット「バーチャルミリヤ」育成プロジェクトを、本日より開始します。  本プロジェクトでは、AIチャットボット「バーチャルミリヤ」が話すせりふを、加藤ミリヤ本人とファンがリクエストし学習させることで一緒に育成できます。さらに、「バーチャルミリヤ」の育成を通して加藤ミリヤ本人がデザインしたオリジナルグッズを製作します。   1.AIチャットボット「バーチャルミリヤ」について  「バーチャルミリヤ」は、加藤ミリヤがデザイン監修したキャラクター「バーチャルミリヤ」とチャットで雑談できるAIチャットボットです。ユーザーは、goo botmakerの「バーチャルミリヤ」ペ...more
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Google の音声入力でもう十分だろ 米ちなみにこれも音声入力です - 11月22日(日)23:32  poverty

ちょっとした文章なら手打ちよりも確実に早いな ディープラーニングで音声から感情を読み取る技術「音声感情認識AI」の無償提供を開始 https://webtan.impress.co.jp/n/2020/11/20/38225 ...
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今後8年間の仮想通貨ビットコイン市場をディープラーニングで読み解く【ドルフィンfのBTC分析】 - 11月20日(金)17:00 

今後8年間のBTC/USDマーケットをディープラーニングで読み解く【ドルフィンfのビットコイン分析】
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goo botmakerでAIチャットボット育成プロジェクト「コエで聞ける!AI/DJ KOO」を開始 - 11月26日(木)11:08 

2020年11月26日 NTTレゾナント株式会社 お知らせ   goo botmakerでAIチャットボット育成プロジェクト 「コエで聞ける!AI/DJ KOO」を開始 ~DJ KOOと一緒に育てる音楽レコメンドチャットボット~ https://botmaker.goo.ne.jp/bot-detail?bot=djkoo    NTTレゾナント株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:楠木 健、以下NTTレゾナント)が運営するAIチャットボット共創プラットフォーム作成サービス「goo botmaker(グーボットメーカー)」は、TRFリーダー・DJ KOO(ディージェイ・コー)とコラボレーションしたAIチャットボット育成プロジェクト「コエで聞ける!AI/DJ KOO(エーアイ ディージェイ・コー)」を、本日より開始します。  本プロジェクトでは、返答の一部がDJ KOO本人の合成音声で再生されたり、会話で気分を伝えると曲をレコメンドしてくれるAIチャットボット「AI/DJ KOO」を、DJ KOO本人と一緒に育成することができます。DJ KOOの合成音声は、コエステ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:加藤 信介、以下コエステ)の音声合成サービス「コエステーション」と連動して提供します。   1. AIチャットボット「AI/D...more
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MITがIoTデバイス向けのコンパクトなAIシステムを開発! - 11月25日(水)07:00 

一般的なIoTデバイスは処理能力が低く、メモリがスマホの1000分の1未満のマイクロコントローラーで稼働している。そのため、パターン認識タスクなどをローカルで実行することがむつかしく、収集されたデータはクラウドに送信されて処理されることも多い。このことが、セキュリティリスクを招くなど、IoTデバイス利用の制限につながっている。 そこでMITの研究チームは、IoTデバイス上で最適なパフォーマンスを発揮するコンパクトなAIシステムを開発した。「MCUNet」と呼ばれる同システムは、メモリと処理能力が限られているIoTデバイスでのディープラーニングの速度と精度を向上させる。 さまざまなリソース条件に合わせてニューラルネットワークを最適化 研究チームは、さまざまな電力容量/メモリサイズを備えたマイクロコントローラ上でMCUNetを実行するのに必要な、2つのコンポーネントを開発している。 ニューラルネットワークの構造を自動で最適化するNAS(ニューラルアーキテクチャ探索)を、既存のままマイクロコントローラに適用するのはむつかしかったため、カスタムサイズのネットワークを作成する「TinyNAS」を開発。TinyNASでは、特定のマイクロコントローラーに対して、最適なパフォーマンスでコンパクトなニューラルネットワークを生成できる。 また、限られたリソースでMCUNetを機能させるためのムダのない...more
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【電竜戦】チームdlshogiのGCTが決勝リーグで優勝しました - TadaoYamaokaの日記 - 11月23日(月)00:18 

【電竜戦】チームdlshogiのGCTが決勝リーグで優勝しました - TadaoYamaokaの日記本日開催されたコンピュータ将棋の大会「電竜戦」で、チームdlshogiのGCTが決勝リーグで優勝しました! コンピュータ将棋の大会でディープラーニングを使用したソフトが優勝するのは初です。 2017年からdlshogiの開発を始めてやっと優勝までたどり着きました。 GCTについて 元々GCTは、加納さんがdlshogiを使用して開発...
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アルゴンヌ国立研究所、1万個以上のセンサーを使って交通状況を瞬時に予測! - 11月21日(土)09:00 

米国エネルギー省(DOE)のアルゴンヌ国立研究所の研究者らは、ローレンスバークレー国立研究所が主導するモビリティシステムの設計・計画に関するプロジェクトの一環として、交通状況を予測するAIシステムを開発中だ。 ロサンゼルスの交通網を対象に設計されたAIシステムは、従来のものに比べて劇的に多くのセンサーを利用していて、アルゴンヌ国立研究所のスーパーコンピュータを活用することで、高速で正確な予測を実現している。 向こう1時間の交通状況をミリ秒以内に予測 研究者らは、カリフォルニアの高速道路に設置した1万1160個ものセンサーからデータを取得。約半年ぶんデータを使用してモデルをトレーニングした。 スーパーコンピュータを利用することでモデルのトレーニング時間を大幅に削減でき、高性能なデスクトップコンピュータで1週間かかる工程を3時間で完了する。 こうして作成されたAIシステムは、過去1時間のデータからミリ秒以内に、向こう1時間の交通状況を予測可能だ。 交通網全体のダイナミクスを捉える あるエリアの交通状況は、付近の交通の速度と流れの影響を受ける。このため、システムはエリアごとの交通のパターンと同時に、交通の速度と流れも予測している。モデルの予測を自動的に改善するグラフベースのディープラーニングを利用することで、交通網全体のダイナミクスを捉えられるようになった。 また、大規模なネットワークを...more
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5Gと高速AIディープラーニングを活用!鉄道インフラのリアルタイム遠隔・自動監視の実証試験を開始 - 11月20日(金)11:30 

2020年11月20日 中央復建コンサルタンツ株式会社 株式会社NTTドコモ 京浜急行電鉄株式会社 横須賀市  中央復建コンサルタンツ株式会社(以下、中央復建コンサルタンツ)、株式会社NTTドコモ(以下、ドコモ)、京浜急行電鉄株式会社(以下、京急電鉄)、横須賀市の4者は、鉄道インフラのリアルタイム遠隔・自動監視システムの実証試験(以下、本実証)を、京急電鉄の久里浜工場で2020年12月21日(月)から開始します。    鉄道車両や線路の4K映像を撮影し、5G網内のクラウド基盤において人工知能(AI)の深層学習(ディープラーニング)でリアルタイム解析した後、即座に遠隔監視室に配信します。5Gを活用したリアルタイム4K映像配信において、高速AIディープラーニング解析を実現するのは国内初※の技術です。本システムにより、リアルタイムで精度の高い遠隔・自動監視を実現し、鉄道インフラ維持管理の効率化や旅客・鉄道係員の安全性の向上をめざします。また、横須賀市が地方自治体の視点で、公共インフラの維持管理への活用可能性の検討に参加することにより、全国の「鉄道以外のインフラ」への技術の応用も検討していきます。    本実証は、総務省事業である「地域課題解決型ローカル5G等の実現に向けた開発実証に係るインフラ 分野におけるローカル5G等の技術的条件及び利活用に関する調査...more
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