AI IoT

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技術やマーケティングの支援を受けられる:

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。

(2019/09/17)

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Python入門:

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。

(2019/09/17)

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自動運転や人工膵臓(すいぞう)などで活用:

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。

(2019/09/12)

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車載用途やIoT機器などでも高度なAIを活用:

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。

(2019/09/11)

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Python入門:

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。

(2019/09/10)

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AI技術や精神生理学のアプローチで検証:

「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。

(2019/09/06)

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Python入門:

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。

(2019/09/06)

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イベントから学ぶ最新技術情報:

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。

(2019/09/05)

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Python入門:

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。

(2019/09/03)

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5Gは「過度な期待」のピーク:

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。

(2019/09/02)

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1人当たりの採用費は平均53.4万円:

MatrixFlowは、従業員の退職リスクなどを予測する人事領域向けサービス「HR Flow」を提供する。AIで退職者の傾向を事前に察知して退職の事前抑止を図り、人材教育などの損失を防ぐ。

(2019/08/29)

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機械学習&ディープラーニング環境構築入門:

GPUを活用したTensorFlow/PyTorch/Chainerなどによるディープラーニングを実践するための環境をUbuntu上に構築する際の選択ポイントと手順を説明する。

(2019/08/29)

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スクリーンリーダーを統合:

Webにアクセスして情報を収集し、特に知りたい詳細部分だけを聴く。視覚障害者にはこれが難しい。ウォータールー大学などの研究者は、音声アシスタントとスクリーンリーダーの機能を組み合わせた視覚障害者向けWebアクセスツール「VERSE」を開発した。

(2019/08/28)

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日本の職場でのAI採用率は6カ国中最低:

ジェネシスは、職場でのAIに関する調査結果を発表した。日本のAI採用率は調査対象国の中で最低。だが、日本の労働者は他国よりもAIが労働時間の節約や効率化に寄与すると考える割合が高かった。

(2019/08/27)

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Python入門:

Pythonでは複数のクラスを基にクラスを定義する「多重継承」が可能だ。その方法と、多重継承時にメソッドが呼び出される仕組みについて見ていこう。

(2019/08/27)

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業種によって期待する活用シーンは異なる:

ノークリサーチが中堅中小企業を対象に実施した5Gの活用に関する調査によると、5Gネットワークの活用意向が最も高かったのは年商100億〜300億円の企業で、低遅延という5Gの特徴を重視していた。

(2019/08/23)

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Python入門:

クラスと名前空間やスコープの関係について見た後に、外部には見せたくない「プライベートな属性」の扱いについて見てみよう。

(2019/08/23)

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AWS DeepRacer入門:

強化学習が初めての人に最適な「AWS DeepRacerのコンソールとシミュレーション環境」を使って、ディープラーニングを体験してみよう。コンソール上で強化学習の各ハイパーパラメーターを設定してモデルに学習させ、さらに評価し、バーチャルレースにデプロイするまでの手順を解説する。

(2019/08/22)

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動体の動きが途中で止まっても継続して追跡:

大日本印刷は、監視カメラの映像を解析して注意すべき人物や物体の動きをリアルタイムに捉えて追跡表示する、機械式立体駐車場向けのセキュリティシステムを開発した。

(2019/08/21)

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中間層で得られる特徴量を変化させる:

NECは、学習データ量が従来の半分程度でも高い識別精度を維持できるディープラーニング技術を開発した。ニューラルネットワークの中間層で得られる特徴量を意図的に変化させることで、識別に失敗しやすいデータを集中的に人工生成して識別精度を高める。

(2019/08/20)

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Python入門:

以前にリストを利用して作成したスタックを、今度はリストを継承して作成しながら、「is-a」「has-a」「クラスのカスタマイズ」といったことについて見ていこう。

(2019/08/20)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「説明可能なAI」および「解釈性」について説明。推定結果に至るプロセスを人間が説明できるようになっている機械学習モデル(=AI本体)のこと、あるいはその技術・研究分野を指す。

(2019/08/19)

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Python入門:

Pythonにおけるクラスの役割、クラスを継承することの意味、継承の方法など、クラスの継承に関する基本知識を概観しよう。

(2019/08/09)

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LINEユーザーの日常行動を調査:

LINEは、ユーザーの日常の行動や経験を調査する「行動ログ調査」を「LINEリサーチ」の新メニューとして提供する。同意したユーザーからは、回答する際の位置情報も取得できる。

(2019/08/08)

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AWS DeepRacer入門:

DeepRacerのコンソールとシミュレーション環境の内容について解説。また、コンソール上で設定できる強化学習の各ハイパーパラメーターについても説明する。ディープラーニングや強化学習の初学者にもってこいの学習コンテンツだ。

(2019/08/08)

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欠損率が高くても全体の計算精度を下げない:

東芝と統数研は、収集した製造データに多くの欠損値が含まれていても、品質低下や歩留まり悪化などの要因を高い精度で特定する機械学習アルゴリズム「HMLasso」を開発した。最先端アルゴリズム「CoCoLasso」と比べて、推定誤差を約41%削減できた。

(2019/08/06)

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Python入門:

Pythonのクラス機構を利用して、スタックとキューという代表的なデータ構造を作成し、特殊メソッドを使ってスタックをさらに改良してみる。

(2019/08/06)

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路線検索履歴や時間帯別降車人数データを活用:

西武鉄道とヤフーは、AI(人工知能)によって駅の混雑レベルを予測する実証実験を実施する。乗換検索サービスの検索履歴や駅の「時間帯別降車人数データ」といったビッグデータを使って、駅ごとの混雑パターンを推定する。

(2019/08/05)

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1個のモーターで5本指を制御:

NEDOらは、5本指のロボットハンド「F-hand」を、国内の学術研究機関を対象に2020年1月末まで無償貸与する。無償貸与で得られた知見を基に市場ニーズに適合するようF-handを改良し、2020年度に一般販売する予定。

(2019/07/30)

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Python入門:

クラスとオブジェクト、クラスの定義、インスタンス変数、__init__メソッド、インスタンスメソッドというクラスの基礎知識を紹介する。

(2019/07/30)

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Python入門:

クラスとオブジェクト、クラスの定義、インスタンス変数、__init__メソッド、インスタンスメソッドなど、クラスの基礎知識を紹介する。

(2019/07/26)

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