AI IoT

清華大学と北京航空航天大学、ハーバード大学、IDCヘルズリヤ大学のコンピュータ科学者のチームが、特定のテーマに関するテキストを入力するだけで一つながりの動画モンタージュを作成する新ツール「Write-A-Video」を開発した。

人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する＠IT eBookシリーズ。第58弾は、AI・機械学習・ディープラーニングの基礎の基礎を解説する連載記事。親しみやすい会話形式で気楽に学べる。

NEDOとアラヤは、深層学習用ニューラルネットワークモデルを自動で最大約30分の1に圧縮し、FPGAに実装可能なソースコードを出力するツールを開発した。自動車やスマートフォンといったエッジデバイスにもAIを実装できるようになる。

イテレータを戻り値とする「ジェネレータ関数」、それが返す「ジェネレータイテレータ」の使い方の基本について説明する。

損害保険ジャパン日本興亜（以下、損保ジャパン日本興亜）と理化学研究所の革新知能統合研究センターは共同で、「運転データによる大規模ドライバー識別技術」と「多重比較補正を利用した統計的軌跡マイニング技術」を開発した。交通事故予測のための研究成果だ。事故リスク評価モデルなどを支える基盤アルゴリズムとして実用化する。

2018年8月創業のブロックチェーン関連のスタートアップ「Neukind」は「ブロックチェーンの本質を追究し、そこにどのようなビジネスモデルを構築できるのかを模索している」という。その真意を探った。

ガートナー ジャパンは、今後5年間で重要な転換点に達するトレンドを示す「戦略的テクノロジ・トレンドのトップ10」の2020年版を発表した。「分散型クラウド」や「自律的なモノ」などが選ばれた。

東京理科大学工学部電気工学科の教授を務める長谷川幹雄氏らのグループは、強化学習によって個々のIoT機器が自ら最適なチャネルを選択する自律分散型アルゴリズムを開発した。省電力、低性能の機器にも実装できる。

Pythonにおける複数データの反復処理を支える基盤である反復可能オブジェクトとイテレータの振る舞いを見た後、自分でイテレータを定義してみよう。

筑波大学システム情報系で助教を務める遠藤結城氏らは、1枚の景観画像から、時間が経過していく様子の動画を自動生成するAIを開発した。変化が速い雲などの動きと、変化が遅い日没などによる色の移り変わりを、異なるニューラルネットワークに学習させた。

はじめてのAIから、機械学習、深層学習、自然言語処理、統計学、社会人のためのデータサイエンス（実用知識）、大学生のためのデータサイエンス（理論知識）まで、全10個の講義内容を紹介。本稿独自に考察した、学習者対象やお勧めの学習方法についても示す。

ファイル操作には例外処理が付きものだ。その基本的な書き方と、with文を使った、よりシンプルな表記について見ていこう。

ガートナー ジャパンは「日本におけるテクノロジーのハイプ・サイクル：2019年」で、日本のITリーダーがデジタルビジネスを推進するに当たって重要なキーワードとして、40種類の技術やサービスなどを取り上げた。

shutilモジュールを使って、ファイルコピー、ディレクトリ階層のコピーや削除、ファイルやディレクトリの移動（名前変更）を行う方法を説明する。

2大フレームワークであるTensorFlow／PyTorch（一部でKeras／Chainerも）に対して検索トレンドや研究論文数などでの比較を行い、「現状はどういう状況で、今後はどうなりそうか」について、筆者独自の考察を加え、他の記事における考察を引用する。

Googleは、機械学習（ML）ワークロードをより高速かつ柔軟に実行できるように「AI Platform」の各種機能を強化した「AI Platform Prediction」の提供を開始した。さまざまなマシンタイプを選択できる。

pathlibモジュールが提供するPathクラス、PurePathクラスなどを使って、ファイルやディレクトリを扱う方法を紹介する。

NVIDIAが発表した「EGX Edge Supercomputing Platform」や5G関連技術はエンタープライズITに何をもたらすのか。活用事例とともに解説する。

カリフォルニア大学サンタバーバラ校教授でGoogleのリサーチサイエンティストを務めるジョン・マーティニス氏の研究グループが、53個の量子ビットを持つ量子コンピュータにより、量子超越性を実証した。

Pythonのプログラム内からディレクトリを作成したり、ファイルやディレクトリを削除したり、ディレクトリ階層を走査する方法を紹介する。

世界でたった162人しかいないKaggle Grandmastersのうち、貴重な日本人の2人をお招きして開かれたパネルディスカッションでの質疑応答を、余すことなく書き起こした。Grandmasterになるまでの経緯から、データサイエンティストとしての働き方までが分かる。

Beautiful Soup 4を使って、urllib.request.urlopen関数などで取得したHTMLファイルから情報を抜き出す基本的な方法を見てみよう。

Oracleが発表した「職場におけるAI（人工知能）」に関する調査結果によると、「マネジャーよりもロボットを信頼する」と回答した割合は64％。特にインドと中国でAIに好意的だった。

ニューラルネットワーク（NN）の基礎の基礎。NNの基本単位であるニューロンはどのように機能し、Python＋ライブラリでどのように実装すればよいのか。できるだけ簡潔に説明。また、活性化関数と正則化についても解説する。

東京大学の特任研究員である汪雪テイ氏らは、SNSなどで人気度を高められるハッシュタグ推薦技術を開発した。人気度の高いユーザーのタグ利用傾向を人工知能に学習させて、タグを推薦する。

電通サイエンスジャムの「Brain Behavior Insight」は、家庭内での脳波を基にした調査を可能にするプラットフォーム。脳波計測器と専用タブレット、専用の調査アプリケーションを用いて、リラックスした状態で調査できる。

urllib.requestモジュールを使って、指定したURLをオープンし、その内容をファイルと同様な手法で取り出す方法の基本を紹介する。

KAIST（韓国科学技術院）の研究チームが、スマートフォンの角で物体を軽く“ノック”するだけで、物体を識別できる技術「Knocker」を開発した。識別できるだけでなく、物体とひも付いた適切なアプリケーションやサービスを自動的に起動できる。

IDC Japanが発表した国内RPAソフトウェア市場の動向によると、2018年の市場規模は対前年比113.5％増の155億600万円。シェアトップは、2017年に引き続きNTTデータ。

アールト大学など複数の大学が協力してモバイルデバイスでのテキスト入力の速度に関する過去最大規模の調査を行った。スマートフォンでの入力速度は物理キーボードでのタイピング速度に迫っていることが分かり、入力速度を高める方法も明らかになった。

NTTのIoTシステム向けメッセージ認証技術「LightMAC」が、軽量暗号技術に関する国際標準規格「ISO／IEC 29192-6」に採択された。ブロック暗号に対して独自の繰り返し方法を用いて、従来のメッセージ認証技術の課題を解決した。