Location via proxy:   [ UP ]  
[Report a bug]   [Manage cookies]                
SlideShare a Scribd company logo
人工知能と機械学習の
違いって?
2017/03/08 Open Tech Talk
NTT レゾナント × サイボウズ
サイボウズ・ラボ 中谷 秀洋
アジェンダ
• 人工知能と機械学習
‣その違いと「人工知能ブーム」の正体
‣予備知識不要
• 機械学習と深層学習
‣その違いと深層学習のサンプルコード
‣多少の機械学習の知識前提
「人工知能」ブーム
• ライバル社が「人工知能」を使ったサー
ビスをリリース
• 「御社はAIでなにかしないんですか?」
と現場で営業にプレッシャー
• うちも人工知能でなんかできない?
• ところで人工知能って使っているうちに
勝手に賢くなるんだよね?
「人工知能」ってなんだろう?
• 「AIを使った」と言うには?
‣機械学習?
‣深層学習?
‣「本物の人工知能」技術?

Recommended for you

立教大学講義「デジタルゲームの人工知能」
立教大学講義「デジタルゲームの人工知能」立教大学講義「デジタルゲームの人工知能」
立教大学講義「デジタルゲームの人工知能」

立教大学における 2019年11月12日の講義の資料です。

#ai#人工知能
人工知能にとっての他者と自分
人工知能にとっての他者と自分人工知能にとっての他者と自分
人工知能にとっての他者と自分

東京工業大学「利他学会議」(2021/3/13)における講演資料

#ai#人工知能#利他
人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -
人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -
人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -

人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -

#ai #人工知能 #哲学
まず最初に覚えること
人工知能=賢い
2種類の人工知能
• 強いAI(汎用人工知能)
‣人間の脳に追いつき、超える(目標)
‣物語に出てくる、世の中がイメージするAI
‣一番楽観的な予測で、実現は30年後
• 弱いAI(特化型人工知能)
‣“強いAI”を実現するための要素技術
‣機械学習、エキスパートシステムなどなど
‣賢くないし、(一般的な意味での)学習もしない
機械学習
• 機械学習 ≠「学習」
‣モデルを人間が決める
‣データに対し最高性能になるパラメータを見つける
• できなかったことが、「学習」してできるように
なったりしない
‣モデルを選んだ時点で、理想的な最高性能は決まる
‣追加学習の仕組みを持つモデルもあるが、勝手に追
加学習させるプロダクトはあまりない
• 与えるデータをうまくコントロールしないと性能が下がる

Recommended for you

人工知能とビジネス
人工知能とビジネス人工知能とビジネス
人工知能とビジネス

人工知能はどのようにビジネスになって行くのか、社会デザインの変化と共に解説します。

#ai#人工知能
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也

PFN執行役員 ロボットソリューションズ担当VPの海野裕也が、2021年7月6日の東京大学大学院 情報理工学系研究科 戦略ソフトウェア特論(稲葉真理先生)にオンライン登壇し、「ロボットで世界を計算可能にするー計算機の中の世界と、現実世界のすりあわせ」と題して、PFNのロボット関連技術や自然言語処理技術についてお話しさせていただきました。 講義動画はこちらです https://youtu.be/73W_rJLlfw8

pfnpreferred networksrobotics
PLANETS 「ゲームオブザラウンド」05 講演資料
PLANETS 「ゲームオブザラウンド」05 講演資料PLANETS 「ゲームオブザラウンド」05 講演資料
PLANETS 「ゲームオブザラウンド」05 講演資料

PLANETS 12/19(木) #ゲームオブザラウンド #5 におけるプレゼン資料です。

#ai#人工知能
エキスパートシステム
• 1970~80年代に流行したAI技術
‣専門家が記述したルール(If-Then)から答え
を自動的に推論
プログラミン
グが得意?
対話的な
機械学習ツール
AzureMLなど
数式が苦手?
Yes
No機械学習
したい!
機械学習
ライブラリ
sklearnなど
Yes
TensorFlowなど
深層学習
ライブラリ
TensorFlowなど
No
もっとも原始的なエキスパートシステム
深層学習=人工知能?
• 現在 実応用可能な技術の中で “強いAI”
に一番近い技術
理想的な
人工知能の
世界
機械学習(理想)
機械学習(現実)
深層学習
深層学習
• 通常の機械学習
‣パラメータより多いデータを用意
‣解は単純な空間のほうが好ましい(汎化性能)
• 深層学習
‣データよりはるかに多いパラメータ
‣複雑な表現の空間を見つけ出す
すべての画像の空間
数字画像の空間
訓練用の数字画像
ここからは
機械学習の言葉も
使います
「数字画像」を「顔写真」
とかに置き換えてもOK
深層学習の
どのあたりが AI に近い?

Recommended for you

人工知能の(過去・現在・)未来と倫理
人工知能の(過去・現在・)未来と倫理人工知能の(過去・現在・)未来と倫理
人工知能の(過去・現在・)未来と倫理

人工知能の未来と倫理について、人工知能の歴史を振り返りながら議論する。

artificial intelligenceethics倫理
ゲームと人工知能
ゲームと人工知能ゲームと人工知能
ゲームと人工知能

神戸電子専門学校の先生方に向けて講演させて頂きました。 ありがとうございます。

#ai#aiと教育
ロボットにできること あなたにしかできないこと - 近藤豊(IEEE Engineering Spotlight講演資料)
ロボットにできること あなたにしかできないこと - 近藤豊(IEEE Engineering Spotlight講演資料)ロボットにできること あなたにしかできないこと - 近藤豊(IEEE Engineering Spotlight講演資料)
ロボットにできること あなたにしかできないこと - 近藤豊(IEEE Engineering Spotlight講演資料)

中高生・高専生・大学生向けオンラインウェビナー「IEEE Engineering Spotlight」で2020年8月5日にPFNエンジニアの近藤が行った講演の資料です。

roboticsaiartificial intelligence
• Street View House Numbers http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/
• ストリートビューから切り出したハウスナンバー(表札)データセット
• Street View House Numbers http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/
• ストリートビューから切り出したハウスナンバー(表札)
1と9だけじゃなくて
同じデザインの他の数字の
画像も欲しいなあ
データの生成
• 従来
‣データの構造を反映したモデルを構築
• 例:文字生成
‣ペン、ストローク、文字の形、フォントの特
徴をモデル化
‣ヒゲなどの特徴のある飾りまでうまく組み込
むのは至難の業
Generative Adversarial Nets
(GAN;生成的敵対ネットワーク)
1. ディープニューラルネットワーク D と G を用意
‣D はデータが「本物」か判別(鑑定家)
‣G は乱数から適当な画像を生成(贋作家)
2. D は、本物データと G が作った偽物を見分けら
れるように訓練
3. G は、D に見分けがつかないデータを作れるよ
うに訓練
4. 2. 3. を交互に繰り返すと、G が本物のような
データを生成できるようになる
ペン、ストローク、文字の
形、フォントの特徴、飾り
などの知識を一切使わない

Recommended for you

人工知能/機械学習/深層学習ってなんぞ
人工知能/機械学習/深層学習ってなんぞ人工知能/機械学習/深層学習ってなんぞ
人工知能/機械学習/深層学習ってなんぞ

「AIとDeep Learningについてしゃべってよ」と急遽会社の新人向けに作らされた講義資料をせっかくなのでアップロード。

aideep learningmachine learning
人工知能とアート
人工知能とアート人工知能とアート
人工知能とアート

人工知能とアートの関係を説明します。

#ai#人工知能
構造改革徹底推進会合におけるプレゼン
構造改革徹底推進会合におけるプレゼン構造改革徹底推進会合におけるプレゼン
構造改革徹底推進会合におけるプレゼン

4/4に内閣官房日本経済再生本部での「AI人材」に関する議論で話す内容です。

統計的機械学習人材育成機械学習工学
GAN を実装
• Python で 180行
‣ https://github.com/shuyo/iir/blob/master/dnn/cdcgan-svhn.py
‣Conditional GAN + DCGAN
• 線形代数とプログラミングの素養が
あれば、深層学習を1ヶ月、
TensorFlow等を使ったプログラミングを
半月学べば書けるようになるレベル
生成結果
• 学習の様子
‣https://youtu.be/IXaeo9wxSoQ
深層学習の特徴
• データの知識を使わない(使ってもいい)
‣GANは写真・イラストも同様に生成できる
‣言語の知識を使わない翻訳モデルとか
‣AI っぽい!
• 本質的に不安定(不良設定問題)
‣データごとに異なる「うまくいく設定」を見つける
• 膨大な試行錯誤+職人芸
‣リソースが多いほど有利
• 刺しているグラボの枚数が挨拶代わりw
References
• 岡谷 貴之. 深層学習. 講談社 機械学習プロフェッショナルシ
リーズ. 2015.
• Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial
nets." Advances in neural information processing
systems. 2014.
• Mirza, Mehdi, and Simon Osindero. "Conditional
generative adversarial nets." arXiv preprint
arXiv:1411.1784 (2014).
• Radford, Alec, Luke Metz, and Soumith Chintala.
"Unsupervised representation learning with deep
convolutional generative adversarial networks." arXiv
preprint arXiv:1511.06434 (2015).

Recommended for you

20180719 cocn dist
20180719 cocn dist20180719 cocn dist
20180719 cocn dist

COCNフォーラムにおけるプレゼンテーションです。

deep learningmachine learning engineeringrobotics
クリエイティブな人のための哲学塾
クリエイティブな人のための哲学塾クリエイティブな人のための哲学塾
クリエイティブな人のための哲学塾

「クリエイティブな人のための哲学塾」講演資料です。 http://peatix.com/event/257312

人工知能ハンズオン
人工知能ハンズオン人工知能ハンズオン
人工知能ハンズオン

静岡Developers勉強会の人工知能ハンズオンの資料となります。

deeplarningtensorflow

More Related Content

What's hot

自動化とAIの違いはなにか?
自動化とAIの違いはなにか?自動化とAIの違いはなにか?
自動化とAIの違いはなにか?
Youichiro Miyake
 
人工知能に何ができないか? ー ゲームと人工知能の視点から -
人工知能に何ができないか? ー ゲームと人工知能の視点から -人工知能に何ができないか? ー ゲームと人工知能の視点から -
人工知能に何ができないか? ー ゲームと人工知能の視点から -
Youichiro Miyake
 
スマートシティへのデジタルゲームAIの応用
スマートシティへのデジタルゲームAIの応用スマートシティへのデジタルゲームAIの応用
スマートシティへのデジタルゲームAIの応用
Youichiro Miyake
 
立教大学講義「デジタルゲームの人工知能」
立教大学講義「デジタルゲームの人工知能」立教大学講義「デジタルゲームの人工知能」
立教大学講義「デジタルゲームの人工知能」
Youichiro Miyake
 
人工知能にとっての他者と自分
人工知能にとっての他者と自分人工知能にとっての他者と自分
人工知能にとっての他者と自分
Youichiro Miyake
 
人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -
人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -
人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -
Youichiro Miyake
 
人工知能とビジネス
人工知能とビジネス人工知能とビジネス
人工知能とビジネス
Youichiro Miyake
 
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
Preferred Networks
 
PLANETS 「ゲームオブザラウンド」05 講演資料
PLANETS 「ゲームオブザラウンド」05 講演資料PLANETS 「ゲームオブザラウンド」05 講演資料
PLANETS 「ゲームオブザラウンド」05 講演資料
Youichiro Miyake
 
人工知能の(過去・現在・)未来と倫理
人工知能の(過去・現在・)未来と倫理人工知能の(過去・現在・)未来と倫理
人工知能の(過去・現在・)未来と倫理
National Institute of Informatics (NII)
 
ゲームと人工知能
ゲームと人工知能ゲームと人工知能
ゲームと人工知能
Youichiro Miyake
 
ロボットにできること あなたにしかできないこと - 近藤豊(IEEE Engineering Spotlight講演資料)
ロボットにできること あなたにしかできないこと - 近藤豊(IEEE Engineering Spotlight講演資料)ロボットにできること あなたにしかできないこと - 近藤豊(IEEE Engineering Spotlight講演資料)
ロボットにできること あなたにしかできないこと - 近藤豊(IEEE Engineering Spotlight講演資料)
Preferred Networks
 
人工知能/機械学習/深層学習ってなんぞ
人工知能/機械学習/深層学習ってなんぞ人工知能/機械学習/深層学習ってなんぞ
人工知能/機械学習/深層学習ってなんぞ
Takuji Morimoto
 
人工知能とアート
人工知能とアート人工知能とアート
人工知能とアート
Youichiro Miyake
 
構造改革徹底推進会合におけるプレゼン
構造改革徹底推進会合におけるプレゼン構造改革徹底推進会合におけるプレゼン
構造改革徹底推進会合におけるプレゼン
Hiroshi Maruyama
 
20180719 cocn dist
20180719 cocn dist20180719 cocn dist
20180719 cocn dist
Hiroshi Maruyama
 
クリエイティブな人のための哲学塾
クリエイティブな人のための哲学塾クリエイティブな人のための哲学塾
クリエイティブな人のための哲学塾
Youichiro Miyake
 
人工知能ハンズオン
人工知能ハンズオン人工知能ハンズオン
人工知能ハンズオン
yaju88
 
Yet Another ShortShort AI
Yet Another ShortShort AIYet Another ShortShort AI
Yet Another ShortShort AI
Fujio Toriumi
 
汎用人工知能について(2015-12)
汎用人工知能について(2015-12)汎用人工知能について(2015-12)
汎用人工知能について(2015-12)
Naoya Arakawa
 

What's hot (20)

自動化とAIの違いはなにか?
自動化とAIの違いはなにか?自動化とAIの違いはなにか?
自動化とAIの違いはなにか?
 
人工知能に何ができないか? ー ゲームと人工知能の視点から -
人工知能に何ができないか? ー ゲームと人工知能の視点から -人工知能に何ができないか? ー ゲームと人工知能の視点から -
人工知能に何ができないか? ー ゲームと人工知能の視点から -
 
スマートシティへのデジタルゲームAIの応用
スマートシティへのデジタルゲームAIの応用スマートシティへのデジタルゲームAIの応用
スマートシティへのデジタルゲームAIの応用
 
立教大学講義「デジタルゲームの人工知能」
立教大学講義「デジタルゲームの人工知能」立教大学講義「デジタルゲームの人工知能」
立教大学講義「デジタルゲームの人工知能」
 
人工知能にとっての他者と自分
人工知能にとっての他者と自分人工知能にとっての他者と自分
人工知能にとっての他者と自分
 
人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -
人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -
人工知能のための哲学塾 - 西洋哲学レビュー編② -
 
人工知能とビジネス
人工知能とビジネス人工知能とビジネス
人工知能とビジネス
 
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
 
PLANETS 「ゲームオブザラウンド」05 講演資料
PLANETS 「ゲームオブザラウンド」05 講演資料PLANETS 「ゲームオブザラウンド」05 講演資料
PLANETS 「ゲームオブザラウンド」05 講演資料
 
人工知能の(過去・現在・)未来と倫理
人工知能の(過去・現在・)未来と倫理人工知能の(過去・現在・)未来と倫理
人工知能の(過去・現在・)未来と倫理
 
ゲームと人工知能
ゲームと人工知能ゲームと人工知能
ゲームと人工知能
 
ロボットにできること あなたにしかできないこと - 近藤豊(IEEE Engineering Spotlight講演資料)
ロボットにできること あなたにしかできないこと - 近藤豊(IEEE Engineering Spotlight講演資料)ロボットにできること あなたにしかできないこと - 近藤豊(IEEE Engineering Spotlight講演資料)
ロボットにできること あなたにしかできないこと - 近藤豊(IEEE Engineering Spotlight講演資料)
 
人工知能/機械学習/深層学習ってなんぞ
人工知能/機械学習/深層学習ってなんぞ人工知能/機械学習/深層学習ってなんぞ
人工知能/機械学習/深層学習ってなんぞ
 
人工知能とアート
人工知能とアート人工知能とアート
人工知能とアート
 
構造改革徹底推進会合におけるプレゼン
構造改革徹底推進会合におけるプレゼン構造改革徹底推進会合におけるプレゼン
構造改革徹底推進会合におけるプレゼン
 
20180719 cocn dist
20180719 cocn dist20180719 cocn dist
20180719 cocn dist
 
クリエイティブな人のための哲学塾
クリエイティブな人のための哲学塾クリエイティブな人のための哲学塾
クリエイティブな人のための哲学塾
 
人工知能ハンズオン
人工知能ハンズオン人工知能ハンズオン
人工知能ハンズオン
 
Yet Another ShortShort AI
Yet Another ShortShort AIYet Another ShortShort AI
Yet Another ShortShort AI
 
汎用人工知能について(2015-12)
汎用人工知能について(2015-12)汎用人工知能について(2015-12)
汎用人工知能について(2015-12)
 

Similar to 人工知能と機械学習の違いって?

第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
DIVE INTO CODE Corp.
 
ゼロから学ぶAI
ゼロから学ぶAIゼロから学ぶAI
ゼロから学ぶAI
DIVE INTO CODE Corp.
 
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
DIVE INTO CODE Corp.
 
Unityではじめるサンデープログラミングのススメ
UnityではじめるサンデープログラミングのススメUnityではじめるサンデープログラミングのススメ
Unityではじめるサンデープログラミングのススメ
Yasuyuki Kamata
 
Wo! vol.37 事例から発想する人工知能系サービスの可能性
Wo! vol.37 事例から発想する人工知能系サービスの可能性Wo! vol.37 事例から発想する人工知能系サービスの可能性
Wo! vol.37 事例から発想する人工知能系サービスの可能性
thinkjam.Inc.
 
インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事
インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事
インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事
Yasunori Ozaki
 
人工知能についての基礎知識
人工知能についての基礎知識人工知能についての基礎知識
人工知能についての基礎知識
Yuta Inamura
 
SINAP様 IoT×littleBitsブレスト
SINAP様 IoT×littleBitsブレストSINAP様 IoT×littleBitsブレスト
SINAP様 IoT×littleBitsブレスト
Seigo Tanaka
 
Watsonで画像認識!お米を炊くレベル
Watsonで画像認識!お米を炊くレベルWatsonで画像認識!お米を炊くレベル
Watsonで画像認識!お米を炊くレベル
ariariari1112
 
20230119IoTLT縦・横? ノーコードツールの フロー事情 (1).pptx.pdf
20230119IoTLT縦・横? ノーコードツールの フロー事情 (1).pptx.pdf20230119IoTLT縦・横? ノーコードツールの フロー事情 (1).pptx.pdf
20230119IoTLT縦・横? ノーコードツールの フロー事情 (1).pptx.pdf
ssusera06cae
 
エンジニアのための勉強会 #1 『AI』
エンジニアのための勉強会 #1 『AI』エンジニアのための勉強会 #1 『AI』
エンジニアのための勉強会 #1 『AI』
Naoki Yoshitake
 
【17-E-1】自動化はどこに向かうのか~まだ開発・運用の自動化で消耗しているの?~
【17-E-1】自動化はどこに向かうのか~まだ開発・運用の自動化で消耗しているの?~【17-E-1】自動化はどこに向かうのか~まだ開発・運用の自動化で消耗しているの?~
【17-E-1】自動化はどこに向かうのか~まだ開発・運用の自動化で消耗しているの?~
Masahito Zembutsu
 
垣根のないモノ作り!
垣根のないモノ作り!垣根のないモノ作り!
垣根のないモノ作り!
Yuka Tokuyama
 
2016 0316 io tlt勉強会_掲載用
2016 0316 io tlt勉強会_掲載用2016 0316 io tlt勉強会_掲載用
2016 0316 io tlt勉強会_掲載用
yasuyuki_suzuki
 
Hajumete it pen
Hajumete it penHajumete it pen
Hajumete it pen
SugawaraYosuke
 
Amglt 20160122 井上
Amglt 20160122 井上Amglt 20160122 井上
Amglt 20160122 井上
yumi_chappy
 
Amglt 20160122 井上
Amglt 20160122 井上Amglt 20160122 井上
Amglt 20160122 井上
yumi_chappy
 
今さら聞けないITエンジニアのための人工知能
今さら聞けないITエンジニアのための人工知能今さら聞けないITエンジニアのための人工知能
今さら聞けないITエンジニアのための人工知能
Keisuke Tameyasu
 
「人工脳SOINN」のご紹介
「人工脳SOINN」のご紹介「人工脳SOINN」のご紹介
「人工脳SOINN」のご紹介
HasegawaResearchLab
 
Oss magic
Oss magicOss magic
Oss magic
K5_sem
 

Similar to 人工知能と機械学習の違いって? (20)

第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
 
ゼロから学ぶAI
ゼロから学ぶAIゼロから学ぶAI
ゼロから学ぶAI
 
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
 
Unityではじめるサンデープログラミングのススメ
UnityではじめるサンデープログラミングのススメUnityではじめるサンデープログラミングのススメ
Unityではじめるサンデープログラミングのススメ
 
Wo! vol.37 事例から発想する人工知能系サービスの可能性
Wo! vol.37 事例から発想する人工知能系サービスの可能性Wo! vol.37 事例から発想する人工知能系サービスの可能性
Wo! vol.37 事例から発想する人工知能系サービスの可能性
 
インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事
インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事
インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事
 
人工知能についての基礎知識
人工知能についての基礎知識人工知能についての基礎知識
人工知能についての基礎知識
 
SINAP様 IoT×littleBitsブレスト
SINAP様 IoT×littleBitsブレストSINAP様 IoT×littleBitsブレスト
SINAP様 IoT×littleBitsブレスト
 
Watsonで画像認識!お米を炊くレベル
Watsonで画像認識!お米を炊くレベルWatsonで画像認識!お米を炊くレベル
Watsonで画像認識!お米を炊くレベル
 
20230119IoTLT縦・横? ノーコードツールの フロー事情 (1).pptx.pdf
20230119IoTLT縦・横? ノーコードツールの フロー事情 (1).pptx.pdf20230119IoTLT縦・横? ノーコードツールの フロー事情 (1).pptx.pdf
20230119IoTLT縦・横? ノーコードツールの フロー事情 (1).pptx.pdf
 
エンジニアのための勉強会 #1 『AI』
エンジニアのための勉強会 #1 『AI』エンジニアのための勉強会 #1 『AI』
エンジニアのための勉強会 #1 『AI』
 
【17-E-1】自動化はどこに向かうのか~まだ開発・運用の自動化で消耗しているの?~
【17-E-1】自動化はどこに向かうのか~まだ開発・運用の自動化で消耗しているの?~【17-E-1】自動化はどこに向かうのか~まだ開発・運用の自動化で消耗しているの?~
【17-E-1】自動化はどこに向かうのか~まだ開発・運用の自動化で消耗しているの?~
 
垣根のないモノ作り!
垣根のないモノ作り!垣根のないモノ作り!
垣根のないモノ作り!
 
2016 0316 io tlt勉強会_掲載用
2016 0316 io tlt勉強会_掲載用2016 0316 io tlt勉強会_掲載用
2016 0316 io tlt勉強会_掲載用
 
Hajumete it pen
Hajumete it penHajumete it pen
Hajumete it pen
 
Amglt 20160122 井上
Amglt 20160122 井上Amglt 20160122 井上
Amglt 20160122 井上
 
Amglt 20160122 井上
Amglt 20160122 井上Amglt 20160122 井上
Amglt 20160122 井上
 
今さら聞けないITエンジニアのための人工知能
今さら聞けないITエンジニアのための人工知能今さら聞けないITエンジニアのための人工知能
今さら聞けないITエンジニアのための人工知能
 
「人工脳SOINN」のご紹介
「人工脳SOINN」のご紹介「人工脳SOINN」のご紹介
「人工脳SOINN」のご紹介
 
Oss magic
Oss magicOss magic
Oss magic
 

More from Shuyo Nakatani

画像をテキストで検索したい!(OpenAI CLIP) - VRC-LT #15
画像をテキストで検索したい!(OpenAI CLIP) - VRC-LT #15画像をテキストで検索したい!(OpenAI CLIP) - VRC-LT #15
画像をテキストで検索したい!(OpenAI CLIP) - VRC-LT #15
Shuyo Nakatani
 
Generative adversarial networks
Generative adversarial networksGenerative adversarial networks
Generative adversarial networks
Shuyo Nakatani
 
無限関係モデル (続・わかりやすいパターン認識 13章)
無限関係モデル (続・わかりやすいパターン認識 13章)無限関係モデル (続・わかりやすいパターン認識 13章)
無限関係モデル (続・わかりやすいパターン認識 13章)
Shuyo Nakatani
 
Memory Networks (End-to-End Memory Networks の Chainer 実装)
Memory Networks (End-to-End Memory Networks の Chainer 実装)Memory Networks (End-to-End Memory Networks の Chainer 実装)
Memory Networks (End-to-End Memory Networks の Chainer 実装)
Shuyo Nakatani
 
RとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら #TokyoR
RとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら #TokyoRRとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら #TokyoR
RとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら #TokyoR
Shuyo Nakatani
 
ドラえもんでわかる統計的因果推論 #TokyoR
ドラえもんでわかる統計的因果推論 #TokyoRドラえもんでわかる統計的因果推論 #TokyoR
ドラえもんでわかる統計的因果推論 #TokyoR
Shuyo Nakatani
 
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
Shuyo Nakatani
 
星野「調査観察データの統計科学」第3章
星野「調査観察データの統計科学」第3章星野「調査観察データの統計科学」第3章
星野「調査観察データの統計科学」第3章
Shuyo Nakatani
 
星野「調査観察データの統計科学」第1&2章
星野「調査観察データの統計科学」第1&2章星野「調査観察データの統計科学」第1&2章
星野「調査観察データの統計科学」第1&2章
Shuyo Nakatani
 
言語処理するのに Python でいいの? #PyDataTokyo
言語処理するのに Python でいいの? #PyDataTokyo言語処理するのに Python でいいの? #PyDataTokyo
言語処理するのに Python でいいの? #PyDataTokyo
Shuyo Nakatani
 
Zipf? (ジップ則のひみつ?) #DSIRNLP
Zipf? (ジップ則のひみつ?) #DSIRNLPZipf? (ジップ則のひみつ?) #DSIRNLP
Zipf? (ジップ則のひみつ?) #DSIRNLP
Shuyo Nakatani
 
ACL2014 Reading: [Zhang+] "Kneser-Ney Smoothing on Expected Count" and [Pickh...
ACL2014 Reading: [Zhang+] "Kneser-Ney Smoothing on Expected Count" and [Pickh...ACL2014 Reading: [Zhang+] "Kneser-Ney Smoothing on Expected Count" and [Pickh...
ACL2014 Reading: [Zhang+] "Kneser-Ney Smoothing on Expected Count" and [Pickh...
Shuyo Nakatani
 
ソーシャルメディアの多言語判定 #SoC2014
ソーシャルメディアの多言語判定 #SoC2014ソーシャルメディアの多言語判定 #SoC2014
ソーシャルメディアの多言語判定 #SoC2014
Shuyo Nakatani
 
猫に教えてもらうルベーグ可測
猫に教えてもらうルベーグ可測猫に教えてもらうルベーグ可測
猫に教えてもらうルベーグ可測
Shuyo Nakatani
 
アラビア語とペルシャ語の見分け方 #DSIRNLP 5
アラビア語とペルシャ語の見分け方 #DSIRNLP 5アラビア語とペルシャ語の見分け方 #DSIRNLP 5
アラビア語とペルシャ語の見分け方 #DSIRNLP 5
Shuyo Nakatani
 
どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法 #WebDBf2013
どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法 #WebDBf2013どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法 #WebDBf2013
どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法 #WebDBf2013
Shuyo Nakatani
 
Active Learning 入門
Active Learning 入門Active Learning 入門
Active Learning 入門
Shuyo Nakatani
 
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
Shuyo Nakatani
 
ノンパラベイズ入門の入門
ノンパラベイズ入門の入門ノンパラベイズ入門の入門
ノンパラベイズ入門の入門
Shuyo Nakatani
 
[Kim+ ICML2012] Dirichlet Process with Mixed Random Measures : A Nonparametri...
[Kim+ ICML2012] Dirichlet Process with Mixed Random Measures : A Nonparametri...[Kim+ ICML2012] Dirichlet Process with Mixed Random Measures : A Nonparametri...
[Kim+ ICML2012] Dirichlet Process with Mixed Random Measures : A Nonparametri...
Shuyo Nakatani
 

More from Shuyo Nakatani (20)

画像をテキストで検索したい!(OpenAI CLIP) - VRC-LT #15
画像をテキストで検索したい!(OpenAI CLIP) - VRC-LT #15画像をテキストで検索したい!(OpenAI CLIP) - VRC-LT #15
画像をテキストで検索したい!(OpenAI CLIP) - VRC-LT #15
 
Generative adversarial networks
Generative adversarial networksGenerative adversarial networks
Generative adversarial networks
 
無限関係モデル (続・わかりやすいパターン認識 13章)
無限関係モデル (続・わかりやすいパターン認識 13章)無限関係モデル (続・わかりやすいパターン認識 13章)
無限関係モデル (続・わかりやすいパターン認識 13章)
 
Memory Networks (End-to-End Memory Networks の Chainer 実装)
Memory Networks (End-to-End Memory Networks の Chainer 実装)Memory Networks (End-to-End Memory Networks の Chainer 実装)
Memory Networks (End-to-End Memory Networks の Chainer 実装)
 
RとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら #TokyoR
RとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら #TokyoRRとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら #TokyoR
RとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら #TokyoR
 
ドラえもんでわかる統計的因果推論 #TokyoR
ドラえもんでわかる統計的因果推論 #TokyoRドラえもんでわかる統計的因果推論 #TokyoR
ドラえもんでわかる統計的因果推論 #TokyoR
 
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
 
星野「調査観察データの統計科学」第3章
星野「調査観察データの統計科学」第3章星野「調査観察データの統計科学」第3章
星野「調査観察データの統計科学」第3章
 
星野「調査観察データの統計科学」第1&2章
星野「調査観察データの統計科学」第1&2章星野「調査観察データの統計科学」第1&2章
星野「調査観察データの統計科学」第1&2章
 
言語処理するのに Python でいいの? #PyDataTokyo
言語処理するのに Python でいいの? #PyDataTokyo言語処理するのに Python でいいの? #PyDataTokyo
言語処理するのに Python でいいの? #PyDataTokyo
 
Zipf? (ジップ則のひみつ?) #DSIRNLP
Zipf? (ジップ則のひみつ?) #DSIRNLPZipf? (ジップ則のひみつ?) #DSIRNLP
Zipf? (ジップ則のひみつ?) #DSIRNLP
 
ACL2014 Reading: [Zhang+] "Kneser-Ney Smoothing on Expected Count" and [Pickh...
ACL2014 Reading: [Zhang+] "Kneser-Ney Smoothing on Expected Count" and [Pickh...ACL2014 Reading: [Zhang+] "Kneser-Ney Smoothing on Expected Count" and [Pickh...
ACL2014 Reading: [Zhang+] "Kneser-Ney Smoothing on Expected Count" and [Pickh...
 
ソーシャルメディアの多言語判定 #SoC2014
ソーシャルメディアの多言語判定 #SoC2014ソーシャルメディアの多言語判定 #SoC2014
ソーシャルメディアの多言語判定 #SoC2014
 
猫に教えてもらうルベーグ可測
猫に教えてもらうルベーグ可測猫に教えてもらうルベーグ可測
猫に教えてもらうルベーグ可測
 
アラビア語とペルシャ語の見分け方 #DSIRNLP 5
アラビア語とペルシャ語の見分け方 #DSIRNLP 5アラビア語とペルシャ語の見分け方 #DSIRNLP 5
アラビア語とペルシャ語の見分け方 #DSIRNLP 5
 
どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法 #WebDBf2013
どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法 #WebDBf2013どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法 #WebDBf2013
どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法 #WebDBf2013
 
Active Learning 入門
Active Learning 入門Active Learning 入門
Active Learning 入門
 
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
 
ノンパラベイズ入門の入門
ノンパラベイズ入門の入門ノンパラベイズ入門の入門
ノンパラベイズ入門の入門
 
[Kim+ ICML2012] Dirichlet Process with Mixed Random Measures : A Nonparametri...
[Kim+ ICML2012] Dirichlet Process with Mixed Random Measures : A Nonparametri...[Kim+ ICML2012] Dirichlet Process with Mixed Random Measures : A Nonparametri...
[Kim+ ICML2012] Dirichlet Process with Mixed Random Measures : A Nonparametri...
 

Recently uploaded

能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
Tetsuya Nihonmatsu
 
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
company21
 
内製化 × グローバル化を通じた 世界水準の IT 組織づくり - ファーストリテイリング・デジタル変革の挑戦
内製化 × グローバル化を通じた 世界水準の IT 組織づくり - ファーストリテイリング・デジタル変革の挑戦内製化 × グローバル化を通じた 世界水準の IT 組織づくり - ファーストリテイリング・デジタル変革の挑戦
内製化 × グローバル化を通じた 世界水準の IT 組織づくり - ファーストリテイリング・デジタル変革の挑戦
Fast Retailing Co., Ltd.
 
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
 
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツールMOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
TsuyoshiSaito7
 
第10回 Gen AI 勉強会「人材育成・教育WG活動報告」とChatGPTでピアノライブ♪
第10回 Gen AI 勉強会「人材育成・教育WG活動報告」とChatGPTでピアノライブ♪第10回 Gen AI 勉強会「人材育成・教育WG活動報告」とChatGPTでピアノライブ♪
第10回 Gen AI 勉強会「人材育成・教育WG活動報告」とChatGPTでピアノライブ♪
嶋 是一 (Yoshikazu SHIMA)
 
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
Tatsuya Ishikawa
 
pg_stat_activityの不可解な観測結果の謎 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
pg_stat_activityの不可解な観測結果の謎 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)pg_stat_activityの不可解な観測結果の謎 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
pg_stat_activityの不可解な観測結果の謎 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
 
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
TsuyoshiSaito7
 
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
Hironori Washizaki
 
PostGISの落とし穴 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostGISの落とし穴 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)PostGISの落とし穴 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostGISの落とし穴 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
 
論文紹介:Coarse-to-Fine Amodal Segmentation with Shape Prior
論文紹介:Coarse-to-Fine Amodal Segmentation with Shape Prior論文紹介:Coarse-to-Fine Amodal Segmentation with Shape Prior
論文紹介:Coarse-to-Fine Amodal Segmentation with Shape Prior
Toru Tamaki
 

Recently uploaded (12)

能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
 
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
 
内製化 × グローバル化を通じた 世界水準の IT 組織づくり - ファーストリテイリング・デジタル変革の挑戦
内製化 × グローバル化を通じた 世界水準の IT 組織づくり - ファーストリテイリング・デジタル変革の挑戦内製化 × グローバル化を通じた 世界水準の IT 組織づくり - ファーストリテイリング・デジタル変革の挑戦
内製化 × グローバル化を通じた 世界水準の IT 組織づくり - ファーストリテイリング・デジタル変革の挑戦
 
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
 
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツールMOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
 
第10回 Gen AI 勉強会「人材育成・教育WG活動報告」とChatGPTでピアノライブ♪
第10回 Gen AI 勉強会「人材育成・教育WG活動報告」とChatGPTでピアノライブ♪第10回 Gen AI 勉強会「人材育成・教育WG活動報告」とChatGPTでピアノライブ♪
第10回 Gen AI 勉強会「人材育成・教育WG活動報告」とChatGPTでピアノライブ♪
 
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
 
pg_stat_activityの不可解な観測結果の謎 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
pg_stat_activityの不可解な観測結果の謎 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)pg_stat_activityの不可解な観測結果の謎 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
pg_stat_activityの不可解な観測結果の謎 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
 
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
 
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
 
PostGISの落とし穴 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostGISの落とし穴 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)PostGISの落とし穴 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostGISの落とし穴 (第47回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
 
論文紹介:Coarse-to-Fine Amodal Segmentation with Shape Prior
論文紹介:Coarse-to-Fine Amodal Segmentation with Shape Prior論文紹介:Coarse-to-Fine Amodal Segmentation with Shape Prior
論文紹介:Coarse-to-Fine Amodal Segmentation with Shape Prior
 

人工知能と機械学習の違いって?