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  • Amazon、インテリジェントなロボットアプリケーション構築のためにAWS RoboMakerを発表

    AWS re:Invent 2018において、AmazonはAWS RoboMakerを発表した。これはインテリジェントなロボットアプリケーションの開発、テスト、デプロイを簡単にするサービスだ。RoboMakerにはROS(Robot Operating System)の拡張機能が含まれており、AWSへクラウド接続することで、機械学習、認識、監視、分析サービスが利用できるようになる。

  • 未来の仕事は女性である

    Agnieszka Walorska氏によると、今日の一般的な女性の仕事は、適応性、即効性、感情的な知性、暗示的な知識が中心であり将来的に優位になるという。人工知能とロボティクスは、主に男性が行っている高度な技術のある仕事を自動化する。

  • ビジネス課題と新技術を結びつける

    Caragh O’Carroll氏はWomen in Tech Dublin 2018において、ブロックチェーン、ロボットによるプロセス自動化、人工知能と機械学習という3つの新技術について語った。そして、ビジネスが直面している課題に対して、これらの技術がどのように解決策を提供するか説明した。

  • 業界におけるAI応用について、Christoph Windheuser氏とのQ&A

    ハードウェア能力の増大と膨大なデータにより、パターン認識、自然言語処理、強化学習など既存の機械学習アプローチが実現可能になった。人工知能は開発プロセスに影響を与えており、バージョ��管理、CI/CD、テストなどは複雑さを増している。

  • MicrosoftがAzure Cognitive Services用のコンテナサポートを発表

    MicrosoftはCognitive Servicesのコンテナサポートを発表した。これにより、クラウド、エッジ、オンプレミスなど、どこでも機械学習機能を利用できるようになる。Azure Cognitive Servicesを使用すると、組織は、熱心なデータ科学者がいなくとも、視覚、音声、テキスト処理などのさまざまな認知機能を使い始めることができる。

  • Googleが精度92%の話者ダイアリゼーションAI技術をオープンソース化

    最近のブログ記事で、Googleは彼らの話者ダイアリゼーション技術をオープンソース化したと発表した。それによって人々の声を高い精度で区別することができる。Googleは、複数の参加者を含むオーディオストリームを参加者ごとの同種のセグメントに分割することでこれを実現できる。

  • QCon.ai San Francisco 2019: トラックを発表

    InfoQとQConによるソフトウェアエンジニアのためのAIとMLのためのカンファレンス、QCon.aiが2019年のトラックを発表した。

  • Googleが自然言語処理トレーニング技術のBERTをオープンソース公開

    先日のブログ記事で、Googleは、自然言語処理(NLP)のための最先端のトレーニング技術であるBERTのオープンソース化を発表した。同社がこの決定を下した理由のひとつは、開発者が利用可能な公開データセットが不足していることにある。さらにCloud TPUも最適化され、NLPのトレーニングに要する時間も短縮されている。

  • EmoPy: 表情認識のためのオープンソースツールキット

    先日のブログ記事で、Angelica Perez氏は、インタラクティブなフィルム体験のための新たなオープンソースプロジェクトに関する情報を公開した。EmoPyと呼ばれるこのプロジェクトは表情認識(FER)に焦点を当てており、サービスに渡されたイメージに基づいて、感情を正確に予測するツールキットを提供する。

  • AWS Marketplace、機械学習アルゴリズムとモデルパッケージを提供

    Amazon Web Servicesは、機械学習アルゴリズムとモデルパッケージをAWS Marketplaceで提供することをAWS re:Invent Conferenceで発表した。

  • AIを使ったヒューマンインタフェース構築

    AIは、キーボードやマウスを使う代わりに、会話や記述に基づくヒューマンインタフェースを構築するのに役立つ。これは人間が人間のままでいられるインタフェースだ。最大の課題は、どんな回答が不十分であるかをシステムに教えて学習させ、どんなデータが記録・保持されているかを透明化し、ダイバーシティとインクルージョンをトレーニングデータの不可欠な���素にしてAIシステムの偏見を防ぐ、そうした方法を見つけることだ。

  • Google、機械学習のデプロイを簡単にするAI HubとKubeflow Pipelinesを発表

    Googleがプロプライエタリとオープンソースの2つの新しいツール、AI HubとKubeflow Pipelinesを立ち上げている。どちらも、データサイエンティストが機械学習アルゴリズムを設計、立ち上げ、追跡するのを支援するものだ。

  • インテリジェントオートメーションの爆発的成長と蔓延する組織的課題

    プロフェッショナルサービス企業のKPMGは先頃、インテリジェントオートメーションの急速な成長を実感させる調査報告書を公開した。報告書によると、この分野での総支出額は、現在の124億ドルに対して、2025年には232億ドルに達する見込みである。一方で、この成長予想には、ツールの成熟度や熟練した労働力、組織の変革管理など、数多くの課題もある。

  • GoogleがCloud Text-to-Speechの一般提供とCloud Speech-to-Textのアップデートを発表

    GoogleはCloud Text-to-Speechの一般提供を開始すると発表した。これにより、自然な音声出力をデバイスやアプリケーションに追加することが可能になる。さらにGoogleは、Cloud Speech-to-Textをアップデートして、より広範な機能セットを追加すると同時に、可用性と信頼性を向上したことも発表した。

  • Google Cloud PlatformがEdge TPUとClout IoT Edgeをリリース

    Googleはクラウドプラットフォームに2つの新製品を展開すると発表した。これは、顧客がネットワークの’エッジ’にいるエンドユーザのデバイスの開発とデプロイするのに役立つという。その製品とは、ハードウェアチップであるEdge TPU、ゲートウェイや接続デバイス用のGoogle Cloud AI機能の拡張であるCloud IoT Edgeである。

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