AI IoT

NECはNICTと共同で、5G通信網を利用したリアルタイム通信に関する実験を実施した。その結果、適応ネットワーク制御技術が自動運転を見据えた安全運転支援に効果があることを確認した。

関数のローカル変数と各種のスコープ、名前解決の順序、名前空間など、関数にまつわるスコープの話をまとめる。

サイトビジットは、司法予備試験向けにAIで予測した試験問題の的中率が60％だったと発表した。2020年1月に実施される大学入試センター試験に向けた未来問の開発も予定している。

最近流行の機械学習／Deep Learningを試してみたいという人のために、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説する連載。今回は機械学習を使った自然言語分析のライブラリ「Gensim」について解説します。

位置引数やキーワード引数、パラメーターのデフォルト引数値、可変長引数の扱い方など、Pythonにおける関数の引数について見てみよう。

テキサス大学オースティン校の研究チームが開発したAIエージェントは、周囲を数回ざっと見るだけで、周囲の環境の全体像を推測できる。探索活動など時間的な制約がある用途に役立つ。

Preferred Networksは、深層学習フレームワーク「Chainer」と、汎用配列計算ライブラリ「CuPy」の最新版「v6」を公開した。「ChainerX」の統合や混合精度学習への対応強化などを施した。

Microsoftは、検索エンジン「Bing」で使用する高速な近似最近傍探索ライブラリ「SPTAG」をオープンソースソフトウェアとして公開した。単純な単語の検索ではなく、関連性の高いベクトル探索が可能になる。

「関数とは」「関数呼び出しの方法」「組み込み関数」「ユーザー定義関数」「関数定義の方法」など、Pythonの関数の基本知識を説明する。

Pythonで繰り返し処理を記述するためのもう1つの機構である「while文」を紹介する。while文をfor文で書き換えたり、少し複雑なプログラムも作ったりしよう。

データグリッドは、GANを用いて、実在しない人物の全身画像を生成する「全身モデル自動生成AI」を開発した。

Pythonに限らずプログラミングの世界では「繰り返し処理」は必須の機能だ。Pythonでこれを行うための「for文」を取り上げる。

「製造業の現場では『現場で現物を見て現状を判断する』といわれている。だが、『ワークライフバランス』『働き方改革』『労働人口の減少』がささやかれる今、いかに省力化しつつ生産性を上げるかが求められている」――川崎重工業では現場の省力化を実現するためエッジAIを用いた研究開発に取り組んでいる。その内容とは？

顔が半分しか見えない場合でも顔認識技術が機能することが分かった。英ブラッドフォード大学の研究チームが、さまざまな見え方の顔画像を用いた実験で実証した。

サイバーブレインは、同社が提供するプログラミング学習サービス「AI Academy」に、月額980円で利用できる80種類の学習コンテンツを追加した。

Microsoftは「Build 2019」で、チーム作業やクラウド、量子コンピューティングなどに向けたさまざまな新技術を発表した。また、投票システムの安全性を確保する「ElectionGuard」も発表した。

複雑な構造のプログラムを書くには「制御構造」が欠かせない。その中でも、条件によって処理を振り分けるために使われるif文を紹介する。

Pythonのコメントの種類や、プログラムコードを一時的に無効化するコメントアウト、プログラムを記述したファイルのエンコーディング指定の方法を見ていこう。

「AIに広告を自動生成させる」――サイバーエージェントでインターネット広告事業本部の毛利真崇氏が、現在取り組んでいるAIモデル研究開発について語った。

東芝は、FPGAやGPUなどを用いた従来型コンピュータだけで、量子コンピュータよりも10倍速く「組み合わせ最適化問題」の解を得られるアルゴリズムを開発した。従来型コンピュータを使って、低コストで大規模な問題にも対応できる。

文字列中で値を0埋めするなどの書式指定を行う方法をformatメソッドを中心に説明する。f文字列や以前の形式の書式指定についても取り上げる。

Microsoftは、Bingで使用している超高速有限ステートマシンと正規表現操作ライブラリ「Bling Fire」をGitHubで公開した。従来のライブラリよりも高速で、例えばPythonから容易に利用できる。

ヤフーは、分散表現の学習時間を短縮するAI技術「yskip」を、オープンソースソフトウェアとして公開した。分散表現はテキストに含まれる単語間の関係性を学習させ、単語同士の意味の相違を推定する際に利用する技術。既存の技術と同等の精度を保ちつつ、学習時間を短縮できた。

Pythonの文字列はさまざまに操作できる。文字数の取得、要素の取り出し、文字列に特定の文字列が含まれているかの判定、文字列の置換などを紹介する。

Facebookが開発した時系列予測のOSSライブラリ「Prophet」が近年注目を集めている。本連載ではProphetの概要と理論的背景、案件で使ってみた経験から得られた知見を紹介する。前編は時系列予測そのものの歴史的経緯とProphetの概要について。

ノースカロライナ州立大学の研究チームが、ディープラーニングネットワークのトレーニング時間を、精度を損なうことなく60％以上短縮する「Adaptive Deep Reuse」という手法を開発した。

IoTデバイス向けの商用接続サービスがあるのをご存じだろうか。いうなれば、デバイスに特化したインターネット接続プロバイダーという事業形態だ。LoRaWAN規格の接続ネットワークを展開している、2017年3月設立のIoTプロバイダー「センスウェイ」に話を聞いた。

シングルクオート／ダブルクオート／トリプルクオート／raw文字列／f文字列／文字列と数値の変換など、Pythonで「文字列」を扱うための基本事項を紹介。

ヘルスケアプラットフォームアプリ「FiNC」を開発するFiNC Technologiesで代表取締役CTOを務める南野充則氏は、AI研究開発プロジェクトを通じて得た「5つの教訓」を紹介した。その教訓とは。

筑波大学准教授の山際伸一氏と大阪大学准教授の河原吉伸氏は、ピアノ演奏の類似性を比較する技術を開発した。機械学習を用いて、実際の打鍵タイミングと打鍵の強さ、音の長さを譜面と比較して数値化した。

「シンギュラリティ： Singularity（技術的特異点）」という人気キーワードの内容を分かりやすく短く紹介。概要から、定義と関連用語、シンギュラリティへと至る歴史とも言える「6つのエポック」についてまとめる。