AI IoT

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。

shelveモジュールを使うと、辞書と似た使い勝手でPythonオブジェクトを外部ファイルに保存できる。その使い方と注意点についてまとめる。

日立製作所と日立産業制御ソリューションズは、防犯カメラなどの映像から全身特徴によって特定の人物を高速検索する「高速人物発見・追跡ソリューション」を販売する。後ろ姿など、顔が映っていない映像からでも全身特徴を判別する。

データサイエンティスト不足が社会問題になっている。昨今、データサイエンティストでない人でも機械学習モデルを自動生成できるツールやサービスが多数登場しているが、その一つであるDataRobotにどのような機能があり、どのようにデータサイエンティスト不足問題を改善しようとしているかを解説する。

Pythonの標準ライブラリ「pickle」を使って、Pythonのオブジェクトをファイルへと保存したり、ファイルからオブジェクトを復元したりする方法を紹介する。

機械学習概論、単回帰、重回帰から、k-means、主成分分析、ニュートラルネットワーク、CNN／RNN／GANまで、全20回の講義概要と目次を紹介。本稿独自に考察した、難易度や前提知識、お勧めの学習方法、注意点についても示す。

バイナリファイルからのデータの読み込み、structモジュールを利用したバイナリファイルへのデータの書き込みと読み込みの方法を紹介する。

宮崎大学とNTTデータは、米国人患者のデータを学習させたAIが、日本人患者に適用可能であることを実証実験で確認した。特に腎ガンについては、高い診断性能が確認できたとしている。

東京大学の桜井貴康氏らのグループは、1円玉大の小型モジュールを組み合わせてIoT機器を作れる小型プラットフォーム「Leafony」を一般公開する。仕様書や回路図、パターン図、応用例、プログラムなどが公開され、無償で利用できる。

Python 2のサポートが終了したら、今あるPython 2のコードはどうすればいいだろうか。悩ましい問題にさまざまな選択肢を与えてくれるセッションをレポート。

NICTのソーシャルICTシステム研究室は、Wi-SUNとWi-Fiを活用する無線ネットワークの構築技術を開発した。この技術を利用して、高齢者世帯を対象とした地域の見守りや、電子回覧板の配信の実証実験も始める。

用語「透明性（Transparency）」について説明。機械学習のプロセスや内容が誰にでもはっきりと分かるようになっていること、またはそのような状態にすることを指す。

2019年9月に開催された日本国内で最大規模のPythonコミュニティーによるカンファレンス。その第2日目 基調講演の内容をレポートする。

2019年9月に開催された日本国内で最大規模のPythonコミュニティーによるカンファレンス。その第1日目 基調講演の内容をレポートする。

カーネギー国際平和財団は、AI監視技術が世界でどのように導入、利用されているかについての調査結果を報告書にまとめた。同技術で最も影響力があるのは中国企業、次いで米国企業だった。

NTTドコモは、異なるベンダーの4G、5G基地局装置の間で相互接続に成功したと発表した。O-RAN Alliance仕様に準拠した基地局装置を用いた。5Gプレサービスで運用する。

機械学習の勉強はここから始めてみよう。ディープラーニングの基盤技術であるニューラルネットワーク（NN）を、知識ゼロの状態から概略を押さえつつ実装してみよう。まずはワークフローを概観して、データ回りの処理から始める。

Pythonエンジニア育成推進協会はPython認定インテグレーター制度を開始する。「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格者を育成している企業を認定する制度で、Pythonに関する技術支援やマーケティング支援を実施する。

テキストファイルを例に、ファイルのオープン、ファイルに対する読み込みや書き込み、ファイルのクローズなど、ファイル操作の基本を取り上げる。

京都大学のトウ昊洋氏らは、モデル予測制御を並列計算によって高速実行するアルゴリズムを開発した。マルチコアプロセッサの性能を最大限活用でき、安価なプロセッサを複数使用することでモデル予測制御の実装コスト削減も期待できる。

NEDOとOKIは、ディープラーニングのモデルを軽量化する新技術を開発した。OKI独自のチャネルプルーニング技術を発展させた。既存の高精度モデルに対して、認識精度の劣化を約1％に抑えつつ、演算量を約80％削減した。

自分のコードから例外を発生させる（送出する）方法と、Pythonが標準で提供する例外クラスの概要、独自に例外クラスを定義する方法を見ていく。

「顔の表情には、人が何を考えているかが表れる」と仮定する通俗心理学やAI表情認識技術の考え方を覆すことを目指した研究の成果を、南カリフォルニア大学などの研究チームが発表した。感情を読み取るアルゴリズムはごく基本的なテストをパスできなかったものの、ある表情には他の表情にはない特徴があることが分かった。

プログラムの実行を妨げるさまざまな状況や問題を、Pythonでは「例外」という仕組みで表す。その概要と例外を処理する方法を見ていこう。

2019年現在、グーグルはAI分野でどんな技術やサービスを提供しているのか？　Google Cloud Next ’19 in Tokyoの基調講演から、AIに関する部分を書き起こした。

多重継承を行う際には複数のクラスからインスタンス変数を継承すると問題が発生する。それを回避する方法と、そこから生まれるmixinという考え方を紹介する。

ガートナー ジャパンは「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2019年」で、「センシングとモビリティ」や「高度なAIとアナリティクス」など、5つの先進技術トレンドを挙げた。

コードを書く流れに沿って説明してきたPython言語の基礎文法と、いくつかの応用文法のポイントを箇条書きでまとめる。