「ディープラーニング」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「ディープラーニング」に関する情報が集まったページです。

PR:機械学習専用サーバは何が違う? ”データ”を価値に変えるインフラの選び方
(2019/7/18)

ML.NETアプリとWebアプリを統合可能に:
Microsoft、.NET開発者向け機械学習フレームワークの新版「ML.NET 1.2」を発表
Microsoftは、.NET開発者向けの機械学習(ML)フレームワークの最新版「ML.NET 1.2」を発表した。下位互換性を維持しながら、さまざまな改良を施した。予測と異常検知を担うパッケージや「TensorFlow」を使うためのパッケージが正式版になった。(2019/7/19)

製造業IoT:
日立は「水をより安全に届ける」、上下水道事業のデジタル化を提案
日立製作所は、日立インダストリアルプロダクツ、日立ハイテクソリューションズとともに、水道技術の国際会議「第11回水道技術国際シンポジウム」に出展した。(2019/7/17)

「UiPath AI EXPO ロボットにAI♡を込めて」7月30日開催:
PR:「頭脳には手や足につながる神経が必要だ」 RPA×AIで自動化の範囲が飛躍的に広がる UiPath 長谷川 CEO&PKSHA下村氏が語る“これからのビジネス”
(2019/7/17)

人工衛星の画像から、林面積や貯水量の時系列変化を分析 富士通クラウドテクノロジーズの「Starflake」
人工衛星で撮影した画像から、地表のさまざまな物体の大きさやデータの時系列変化量を分析し、CSVファイルに加工して提供する(2019/7/17)

不正操作、盗み聞き、音声模倣
「音声アシスタント」に盗聴や“声まね詐欺”のリスク 気を付けるべき脅威と対策
音声アシスタントは便利な半面、セキュリティリスクも潜んでいる。導入する際に注意すべきことと、対策を紹介する。(2019/7/12)

企業がAIを活用するための8つのヒント【後編】
AI活用は何から始めればよいのか? AI人材の適切な配置方法は?
企業がAI(人工知能)技術をビジネスに取り入れる際のポイントを前後編にわたり説明する。後編ではAI活用を企業が推し進めるために必要な考え方や組織体制について、具体例を交えながら紹介する。(2019/7/11)

ディープラーニングで音を認識 ほ乳類の脳に近い反応を示す
音を認識するために訓練したディープニューラルネットワーク(DNN)が、ほ乳類の脳と類似した反応を示す。NTTの研究は、進化の過程で脳が音の認識に適した性質を獲得してきた可能性を示した。(2019/7/10)

「de:code 2019」ブレークアウトセッションレポート:
AIは人間のように「文脈」から「意味」を理解できるのか――「自然言語処理」の重要性とは
2019年5月29日に開催された「de:code 2019」で、Microsoft Research Asiaの副所長である周明氏がAIと自然言語処理の最新動向を語った。(2019/7/5)

産業用ネットワーク:
PR:EtherCAT(R)で装置内部をつなげるために、より高精度な制御には何が必要か
ボードコンピュータや組込みコンピュータで高い実績を持つPFUが、高速でオープンな産業用ネットワークとして注目されているEtherCAT対応カードをはじめとする産業用ネットワーク関連製品のラインナップを拡充している。より高精度な制御が可能な機能やアプリケーション開発の容易さに加えて、同社の顧客に対する独自のアプローチも大きな特長になっている。(2019/7/11)

Webブラウザで利用できるAI需要予測サービス「客数予測」と「多目的予測」――NECがAmazon SaaSで提供開始
NECは、AIを活用した需要予測をWebブラウザで手軽に利用できる「需給最適化プラットフォーム Webサービス版」を開始。客数の予測分析ができる「定型予測(客数予測分析)」と、分析モデルを設計して独自の分析ができる「非定型予測(多目的予測分析)」を提供。Amazon SaaSストアで購入できる。(2019/7/10)

人工知能ニュース:
検知精度を10%向上、三菱電機が“動作切り分け”によるAI機器診断技術を開発
三菱電機は2019年7月8日、AI技術「Maisart」を用いて、製造設備などの機器のセンサーデータから機器の動作の移り変わりを示す「状態遷移モデル」を自動生成し、動作ごとに適切な異常検知条件を自動設定することで、高精度に異常を検知する機器診断技術を開発したと発表した。(2019/7/9)

気になるニュース&ネット記事:
スタンドアロンKerasとtf.kerasの違いとは? 〜 #AskTensorFlow より〜
「スタンドアロンKerasとtf.kerasは何が違うのか?」「tf.kerasが、将来的にTensorFlowから削除される可能性はあるのか?」など、TensorFlow 2.0時代のKerasに関する一般的な疑問と、それへのTensorFlowチームメンバーからの回答をまとめる。(2019/7/10)

アンドリュー・ウン氏のAIプレイブック【前編】
GoogleとBaiduで活躍した先駆者が語る、AI開発の正しい進め方
人工知能(AI)の第一人者でオンライン教育の先駆者でもあるアンドリュー・ウン氏が、企業向けにAIプレイブックを考案している。本稿ではそのエッセンスを紹介する。(2019/7/9)

インターフェックス Week 2019:
液体を量れるAIロボット、活躍場所は宇宙にも広がる?
大成建設は、「第21回 インターフェックス ジャパン」において、産業用ロボットによりさまざまな液体を秤量できるAI(人工知能)披露した。(2019/7/8)

AWS DeepRacer入門:
第1回 強化学習が楽しく学べる自律走行レーシングカー「AWS DeepRacer」とは?
ディープラーニングの強化学習で自動走行する「DeepRacer」というサービス&実機について紹介。AWS Summit Tokyo 2019で開かれた「DeepRacerワークショップ」の取材に基づき、DeepRacerの特徴や概要をまとめる。(2019/7/8)

AI関連特許の出願、26年ぶりの高水準 特許庁調査
特許庁が、AIに関連する発明の特許出願状況を調査分析し、AI関連発明の特許出願数が26年ぶりの高水準となっていることを明らかにした。(2019/7/5)

これからのAIの話をしよう(ブレスト編):
“アイデア出しまくるAI”を開発、博報堂が考える「創造力の限界突破」
AIは「創造力」を持っているのか。人間のクリエイティブな領域を支援する“ブレストAI”の開発担当者に聞いた。(2019/7/5)

人工知能ニュース:
オープンソースソフトウェアスタックを高速化するハード設計をリリース
LeapMindは、オープンソースソフトウェアスタック「Blueoil」向けに高速化した新たなハードウェアアクセラレータ設計をリリースする。(2019/7/4)

よくわかる人工知能の基礎知識:
「AIのリスク」を理解してる? 世界でいま何が起こっているのか
進化を続けるAIを、人間はどうやって制御し、使いこなしていけばいいのか。いまあるAIの脅威を例に、具体的な対応策を整理してみたい。(2019/7/4)

Yahoo!ショッピングで「似ている商品」を画像検索 アプリに新機能
「Yahoo!ショッピング」で、「似た商品」を画像検索できる機能が実装された。スマートフォンアプリ向けに提供している。(2019/7/3)

AIモデルやアルゴリズム作成の民主化に貢献:
ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT
マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームが開発した確率的プログラミングツール「Gen」を使えば、初心者でも簡単にAIに触れることができ、専門家は高度なAIプログラミングが可能になる。ディープラーニングよりも適用範囲の広いことが特徴だ。(2019/7/3)

国別では米国と中国の出願件数が突出:
AI関連特許の出願件数が急増、制御やロボティクス分野に注目が集まる? 特許庁
特許庁は、AIに関連した発明の特許出願について調査結果を発表した。国内の特許出願件数は2014年以降急増し、2017年の出願件数は3065件。国別では、米国と中国の出願件数が突出して多かった。(2019/7/3)

両CPUの特徴を整理
Intelの第10世代Core「Ice Lake」と、AMDの第3世代「Ryzen」の違いは?
開発コードネームで「Ice Lake」と呼ばれるIntelの第10世代「Core」と、7ナノ製造プロセスを採用したAMDの第3世代「Ryzen」。この2種類の新たなCPUは、何が違うのか。(2019/7/3)

ソニーのエンタメロボット開発の裏側:
犬型ロボ「aibo」のAIはどのように開発されたのか
ソニーが2018年に販売を開始したエンターテインメントロボット「aibo」に活用されているAIはどのように開発されたのか。ビジネスに寄与できるAIを開発するにはどうすればよいのか。開発陣に話を聞いた。(2019/7/17)

中小企業がAIで勝つために
エッジデバイスでの機械学習はデータサイエンティスト不足を解消するか
データサイエンティストは数が少なく高給であることから、企業での雇用が難しくなっている。だが、エッジデバイスのインテリジェンスが大きく向上すれば、データサイエンティストを必要としなくなるかもしれない。(2019/7/3)

カスタムUIでストリームを高度に活用:
Microsoft、オープンソースのAIデバッグ/可視化ツール「TensorWatch」を発表
Microsoft Researchは、データサイエンスやディープラーニング、強化学習向けにオープンソースのデバッグ/可視化ツール「TensorWatch」を発表した。Jupyter NotebookをUIに利用しているため、カスタマイズが容易だという。(2019/7/1)

優先度を整理
AIセキュリティ製品を導入する前にやるべきこと
AIベースのセキュリティ製品の導入を考える前に、まず基本的なセキュリティ対策を行うべし。ベンダーの売り文句に惑わされてはいけない。だが、セキュリティの専門家はその先に悲観的な予測を持っている。(2019/7/1)

自動運転車向けの安全性評価:
ニューラルネットだって混乱する!その対策は?
安全な自律性を実現すること」は、AIベースの自動運転車の開発者にとって、解決することが最も難しい問題の1つとして挙げられる。米国ペンシルベニア州ピッツバーグに拠点を置く新興企業Edge Case Researchは、認識スタック のエッジケース(境目ぎりぎりで起こる特殊なケース)を識別する安全性評価プラットフォーム「Hologram」を開発している。(2019/6/28)

製造業IoT:
PR:製造現場のデータ活用、「価値」を生み出すまでの最短ルートを進むために必要なもの
第4次産業革命など、製造業でもIoTやAIなどを活用したデジタル変革の動きが加速している。しかし、取り組みそのものは広がるものの、実際にデータから「価値」を得られている企業はいまだに少ない。データ活用のサイクルを構築するのに大きな手間や時間が必要になるからだ。これらを解決するために必要なものとは何だろうか。データの分析・活用の専門企業であるSAS Institute Japanに「価値につながるデータ活用のポイント」について聞いた。(2019/7/18)

今すぐ着手する必要がある
できるリーダーは「AI」戦略で差をつける
AIをまだ先のことと考えるビジネスリーダーは、影響力のあるこのトレンドに乗り遅れる可能性が高い。今すぐAIテクノロジーの導入を検討した方がよい。(2019/6/28)

気になるニュース&ネット記事:
Python 2系終了のタイムリミット迫る。早く「3系」に切り替えよう
2019年も折り返しであと半年。Python 2系統のサポートが終了し、各種ライブラリもPython 2系向けが提供されなくなっていく。そろそろ「Python 3系統」に切り替えよう。(2019/6/27)

自動運転技術:
完全冗長EPS、次世代カメラやミリ波が2019年から量産、ボッシュの自動運転戦略
ボッシュは2019年6月25日、東京都内で年次記者会見を開き、2018年の業績と2019年以降に向けた取り組みについて発表した。(2019/6/26)

「人工知能のバイアス」を考える【前編】
Amazon、Facebookも批判の的に 「公平・公正なAI」はなぜ難しいのか
AIシステムのバイアスは、人種や性差に基づく誤った判断をもたらすことがある。Amazon.comとFacebookの事例から、現在のAIシステムが抱える課題について考える。(2019/6/26)

製造業のIoTスペシャリストを目指そうSeason2(10):
「Connected Industries」とプラント・インフラ保安
経済産業省が推進している「Connected Industries」には、「自動走行・モビリティサービス」「ものづくり・ロボティクス」「バイオ・素材」「スマートライフ」「プラント・インフラ保安」の5つの重点取り組み分野があります。今回のコラムは、「プラント・インフラ保安」に関連した内容です。(2019/6/25)

【PR】TechTargetジャパン・キーマンズネット会員 共同アンケート
「AI/データ分析システム」に関するアンケート
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名様に書籍『はじめてのディープラーニング』をプレゼント。(2019/7/8)

キャリアニュース:
プログラミング言語別新規求人案件ランキング――1位は前年同様「Java」
レバテックキャリアが「プログラミング言語別求人案件割合ランキング」を発表した。1位は前年に引き続き「Java」が獲得し、3位「Ruby」は初めてランクイン。また、「Python」が過去調査以来、最大の伸び率を記録している。(2019/6/20)

PR:増税前の大チャンス! 令和初の夏ボで買うべき価格帯別PCはこれだ!
2019年最初のボーナス商戦が迫っている。新元号「令和」初であり、増税前最後の大型商戦期だけに、買う方も売る方も否が応でも力が入ってしまう。ここではとっておきのPCお勧めガイドをお届けしよう。(2019/6/20)

Photoshopで加工された顔画像を見抜く技術 Adobeが開発
米アドビリサーチはPhotoshopで加工された顔画像を検知し、元画像を復元するツールをカリフォルニア大学と共同開発したと発表した。(2019/6/19)

「生き残れるデータサイエンティスト」になるために必要な習慣とは?
「SAS FORUM JAPAN 2019」のセッションに、AIベンチャーで働きながら執筆活動などを行うマスクド・アナライズさんが登壇。データサイエンティストを志望する学生に向けてキャリア設計のアドバイスを送った。アップデートとアウトプットを継続することが、業界で生き残るために重要だという。(2019/6/19)

よくわかる人工知能の基礎知識:
それは人類にとって脅威なのか 「強いAI」について考える
「強いAI」と「弱いAI」とは何なのか? いまある議論を整理してみたい。(2019/6/19)

Python入門:
[Python入門]辞書
Pythonには「キーと値」の組を管理するためのデータ構造として「辞書」がある。その基本的な使い方とリストやタプルとの違いなどについて触れる。(2019/6/19)

B2Cだけでない「チャットbot」の用途【前編】
「チャットbot」が社員の仕事を楽しくする
音声アシスタントをはじめとするチャットbotをうまく使えば、企業の従業員のユーザーエクスペリエンス(UX)を向上させることができる。(2019/6/20)

FAニュース:
パナソニックが溶接現場の困りごと解決へ、浜松のスタートアップと協業
パナソニックは、自律型ロボットシステムソフトウェアを手掛けるスタートアップ企業のリンクウィズとの間で、溶接をはじめとする熱加工現場におけるプロセス改善に向けたソリューション開発に関する共同事業開発契約を締結したと発表した。(2019/6/18)

@IT/Deep Insiderの歩き方:
「AI・機械学習の勉強をこれから始めたい」という人のためのAI技術情報フォーラムです!
AI技術者を応援する新フォーラム、Deep Insiderが@ITに登場した。その背景やメディアのコンセプト、編集方針などをご紹介するとともに、スキルレベル別のAI・機械学習の学習方法と、それらのレベルに応じた本フォーラムのお勧めコンテンツ、準備中の記事企画についてご紹介しよう。(2019/6/18)

機械学習の参考事例:
Deep LearningがECサイトの商品分類でどう活用されたのか
ECサイト運営の業務効率化のために、商品説明を読んで掲載カテゴリーを提案してくれる人工知能を作成した。ディープラーニング実践の参考事例として、筆者の会社がどう取り組んでいったのかを紹介する。(2019/6/17)

これからのAIの話をしよう(自動翻訳編):
Google翻訳より高性能? 「日本の自動翻訳がすごい理由」をNICT隅田氏が解説
国産翻訳エンジンを使った「みらい翻訳」が高精度だとネットで話題に。なぜGoogle翻訳より高精度といわれているのか。開発者のNICT隅田氏に聞いた。(2019/6/17)

Photoshopで加工した顔写真を見分けるAIツール、Adobeが開発
もとに戻すこともできる。(2019/6/15)

人工知能ニュース:
ソニーが予測分析ソフトを無償提供、分析理由の提示とPC単独動作が長所
ソニーは2019年6月12日、機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One(プレディクション ワン)」を開発したと発表した。同日より当面の間、無償で利用できる。(2019/6/14)

言語別「エンジニアの求人数」ランキング Ruby・PHPを抑えて1位だったのは……
人材会社のレバテックが、2018年度に企業が募集したITエンジニアの求人(正社員)を、プログラミング言語別に集計した結果を発表。2位はPHP(14.9%)、3位はRuby(8.2%)だった。1位は……?(2019/6/13)



2013年のα7発売から5年経ち、キヤノン、ニコン、パナソニック、シグマがフルサイズミラーレスを相次いで発表した。デジタルだからこそのミラーレス方式は、技術改良を積み重ねて一眼レフ方式に劣っていた点を克服してきており、高級カメラとしても勢いは明らかだ。

言葉としてもはや真新しいものではないが、半導体、デバイス、ネットワーク等のインフラが成熟し、過去の夢想であったクラウドのコンセプトが真に現実化する段階に来ている。
【こちらもご覧ください】
Cloud USER by ITmedia NEWS
クラウドサービスのレビューサイト:ITreview

これからの世の中を大きく変えるであろうテクノロジーのひとつが自動運転だろう。現状のトップランナーにはIT企業が目立ち、自動車市場/交通・輸送サービス市場を中心に激変は避けられない。日本の産業構造にも大きな影響を持つ、まさに破壊的イノベーションとなりそうだ。