FUJIとALBERTは2018年12月13日、AI(人工知能)、ディープラーニング技術を活用し、ティーチングやプログラミングを必要としない多関節ロボットを共同開発したと発表 ...
優れた漫画家になるのは何年も練習を重ねなければ難しいが、そうしたスキル(あるいは、少なくとも似顔絵を描くスキル)が、Microsoftの研究チームによって自動化された。 この研究チームの取り組みでは、敵対的生成ネットワーク(GAN)と呼ばれる人工知能(AI)アルゴリズムを採用している。GANは、「ディープフェイク」(驚くほど本物に見える動画のこと)を作成したり、本物の動画や画像を操作して非常に説得力のある偽の動画や画像を作成したりできる人気のディープラーニング技術だ。 清華大学のKaidi Cao氏、Mi
ソニーは11月13日、ディープラーニングの学習速度で世界最高速(同社調べ)を達成したと発表した。ディープラーニングの認識精度向上のため、学習データのサイズやモデルのパラメータ数が増え、一度の学習に数週間~数カ月かかるケースも出ている中で、学習時間を短縮できる可能性を示したとしている。 AI(人工知能)開発では、さまざまな試行錯誤をする必要があり、学習時間を短縮させることが重要になる。その手段として、複数のGPUを活用した分散学習が注目を集めていたが、GPU数が増えると「一度のデータ処理個数(バッチサイズ)