- 2020.01.22
Deep Learning State of the Art in 2020
In this video from the MIT Deep Learning Series, Lex Fridman presents: Deep Learning State of the Art (2020).
In this video from the MIT Deep Learning Series, Lex Fridman presents: Deep Learning State of the Art (2020).
アイ・ティ・アール(ITR)は2019年12月19日、国内のAI(人工知能)市場に関する調査レポート「ITR Market View:AI市場2019」を発表した。画像認識、音声認識、音声合成、言語解析、検索・探索、翻訳のAI主要6市場を対象に、国内33ベンダーへの調査に基づく2017~2018年度売り上げ実績と、2023年度までの売り上げ予測を掲載している。
1月6日、日本ディープラーニング協会(以下JDLA)は、同協会の理事長である東京大学大学院工学系研究科教授松尾豊氏による年頭所感を発表した。 発表された年頭所感の文面を見ながら、2019年はAI業界にとってどのような年だったのか、2020年はどのような展望を描くのかを概観してみる。
AI(人工知能)の進化の行方を知るには、AIが全ての技術史の中でどのような位置にあったかをまず知らねばなりません。現在のAIがどのように生成されてきたかが分からなければ、AIのこれからを見通せません。今回はAIが生まれた歴史を振り返ってみましょう。
年の瀬が近付き、2019年もいよいよ終わりを告げようとしている。国内では、ホンダが自動運転レベル3搭載車種を来夏に発売予定であることが明らかになったほか、トヨタなどが取り組むMaaSアプリの本格運用が始まるなど、次世代モビリティの片鱗があらわになってきた印象だ。
日本電気株式会社(NEC)は25日、AI技術を活用し、証券・銀行・保険などの金融取引における、リスク・不正対策業務の支援ソリューションを順次販売すると発表した。今回は第1弾として、証券業界向けに、不公正取引の審査業務を支援するクラウドサービス「NEC AI売買審査支援サービス」を同日より提供開始する。
電通は12月25日、AIでサッカーの試合映像を分析し、勝敗をリアルタイムに予測するシステム「AI11」(別名「AI ELEVEN」)を開発したと発表した。ボールと選手の動きを基に、対戦チームそれぞれが勝つ確率と引き分けの確率を算出し、パーセンテージで表示する仕組み。
AI(人工知能)によって変革を起こしそうな分野として期待が高まる医療業界。まだ一般の医療現場ではAIの効果が見えてこないが、着々と各種実証は進んでいる。厚生労働省が実施した「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」の座長を務めた国立がん研究センターの間野博行氏に、医療分野におけるAI活用の現実と今後の可能性を尋ねた。(聞き手は、森側 真一=日経BP総研 イノベーションICTラボ 上席研究員 兼 ビジネスAIセンター長)
インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手がける株式会社近代科学社は、 2019年12月21日に、 創立60周年記念出版『AI事典 第3版』(編著者:中島秀之・浅田 稔・橋田浩一・松原 仁・山川 宏・栗原 聡・松尾 豊 著者100余名)を発行しました。
この毎月繰り返される特集では、AI、機械学習、ディープラーニングの最近の論文を、統計学、数学、コンピュータサイエンスなどの分野から抽出し、先月の有用で「最高」のリストを提供します。
日本ディープラーニング協会(以下JDLA)は、高等学校、高等専門学校、大学(短大、大学院を含む)を対象として、「JDLA認定プログラム(外部サイト)」への認定にかかる費用を無償化および減額する制度を開始する。
ホーム 自動車 テクノロジー ITS 記事 シェア ツイート ブックマーク 後で読む シェア 自動運転スクールバス、公道を使って実証実験開始へ 埼工大が私大初2019年12月22日(日)10時00分 埼工大開発の自動運転バス 埼工大開発の自動運転バス 埼玉工業大学は、私立大学初となる、公道を使ったスクールバス自動運転の実証実験を12月23日より開始する。
ビジネスの現場で、ディープラーニングの活用が進んでいます。日経クロストレンドの記者が新トレンドを解説します。
著者のTyler Folkman氏は、アメリカ・ロサンゼルスやイギリス・ロンドンに拠点を置くコンテンツマーケティング会社Branded Entertainment NetworkでAI技術部門のリーダーを務めています。同氏がMediumに投稿した記事「小さいデータにもとづいてディープラーニングを使う方法」では、小さいデータでディープラーニングモデルを構築するノウハウが解説されています。
東北大学は12月20日、ディープラーニングの技術を活用し、乳房のエコー画像から乳がんを判別する新システムを開発したと発表した。複数の画像を分析して腫瘤(しゅりゅう)を発見し、良性・悪性を識別できる。乳がん診断の精度を高めることで適切な治療につなげ、医師と患者の負担を軽減する狙い。
ディープラーニングの進展により活発化しているAI(人工知能)産業。その中でも、近年特に注目を集めているのが「エッジAI」だ。自動運転にも必須とされており、AI関連企業の研究開発は一段と凄みを増しているようだ。
大手テック企業らは近年、「マシンラーニング(機械学習)とAI(人工知能)を民主化する」と盛んに述べている。しかし、機械学習とAIは、コンピュータサイエンスと同じくらい領域が広く、複雑でもある。 こうした課題を解決してくれるのが、シアトルに本拠を置くスタートアップ「Xnor.ai」だ。
今やあらゆる業態、企業で導入が進むAI(人工知能)。消費者にとって最も身近な業態である小売業も、もちろん例外ではない。 アメリカ・ワシントン州レドモンドのマイクロソフト本社で、リテールインダストリーを担当するシシ・シュリダール氏に、小売業におけるAI活用の最新事例を聞いた。
米テキサス大学オースティン校のコンピュータ科学者チームが人工知能(AI)エージェントをトレーニングし、「周囲をざっと見渡し、環境全体を推測する」方法を開発した。こうした行動は通常、人間にしかできないが、このようなスキルは、効果的な捜索救助ロボットの開発に不可欠だ。
Microsoftは米国時間2019年5月15日、Web検索などで用いるC++をPythonでラップしたライブラリ「SPTAG(Space Partition Tree and Graph)」をGitHubで公開した。公式ブログによれば、SPTAGを利用することで深層学習モデルを利用して、ベクトルと呼ばれる何十億もの情報をミリ秒単位で検索可能となり、より関連性の高い結果を迅速に利用者へ提供できる。