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kintone で AIによる画像解析の活用を試してみた
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kintone hive matsuyama vol.1 kintone hack 株式会社ダンクソフト 片岡 幸人氏
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2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降,画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった.CNNは画像分類だけではなく,セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている.本講演では,AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに,近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い,それらを幾つかのアプローチに分類し,解説する.更に,実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い,それぞれ解説を行う. Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 https://stair.connpass.com/event/126556/
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
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2022/11/18 Deep Learning JP http://deeplearning.jp/seminar-2/
【DL輪読会】ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation
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東北大学情報科学研究科における産学連携講義「先端技術の基礎と実践」で、2022年1月13日にPFNリサーチャーの菊池悠太が行った講義の資料です。 深層学習による画像認識について紹介し、訓練データにまつわる話や社内外における近年のCGやシミュレータの活用事例について取り上げました。
東北大学 先端技術の基礎と実践_深層学習による画像認識とデータの話_菊池悠太
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Preferred Networks
Google の人たちが書いた論文 "Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt" をまとめました
「機械学習:技術的負債の高利子クレジットカード」のまとめ
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Recruit Technologies
カルマンフィルタの基礎的な内容を、実例を多めに解説しています。 本資料は、DeNAとMobility Technologiesが合同で実施している社内技術交流会での発表資料を一部修正したものです。
カルマンフィルタ入門
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Yasunori Nihei
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モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化
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VRChat ML集会 2023-01-11
Transformerを用いたAutoEncoderの設計と実験
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第一回機械学習ビジネス研究会で話した内容です http://ml-business.connpass.com/event/36234/
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2020年4月6日 東京大学大学院 電子情報学特論Ⅰでの講義資料を公開します。(2-1) 「深層学習概論と理論解析の課題」大野健太 https://www.eidos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/~tau/lecture/tokuron/
東大大学院 電子情報学特論講義資料「深層学習概論と理論解析の課題」大野健太
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2019年10月25日、CTC Forum 2019@品川。楽天ではどのようにビッグデータの活用を行っているのか、データサイエンスおよびAIの視点でプレゼンテーションが行われた。登壇者:勝山 公雄(Senior Manager, Global Data Supervisory Department, Rakuten, Inc.)
楽天のデータサイエンス/AIによるビッグデータ活用
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3次元点群に対するレジストレーション(位置合わせ)手法について解説する。 3次元レジストレーション手法の概要の把握。 ICP程度の手法を実装できるスキルの取得。 1. レジストレーションとは:2次元のレジストレーションの例から始めて,3次元レジストレーションの基礎を学ぶ。最小二乗法,最適化,Procrustes analysis 2. ICPとその変種:基本的なアルゴリズムであるICP(Iterative Closest Point)と,その拡張を学ぶ。ICP,Softassign,EM-ICP 3.さまざまなレジストレーション手法を学ぶ.剛体レジストレーション,非剛体レジストレーション
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
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2022年10月22日に開催された「RecSys2022論文読み会」の発表資料です。
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画像認識モデルを作るための鉄板レシピ
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深層学習以降のAI研究の流れの中で、特に、基盤モデルにおけるchain of thought promptingやfactual groundingに焦点を当て、基盤モデルが論理的推論などの意識レベルの処理を学習したと言えるかについて考察する。 時間が許せば、深層学習によるpostdictionの可能性等についても論じる。
(第3版)「知能の構成的解明の研究動向と今後の展望」についての個人的見解:Chain of thought promptingやpostdictionを中...
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kintone, AWS Iot, Raspberry Pi を使って、高齢者を見守るシステム試作の話。
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kintone で AIによる画像解析の活用を試してみた
1.
kintoneでAIによる画像解析の 活用を試してみた 「kintone」+「外部サービス」で活用範囲を広げよう! 株式会社ダンクソフト 片岡 幸人
2.
自己紹介 片岡 幸人(Yukihito Kataoka) 高知市在住、IoTに興味を持つマルチワーカ(複業者)兼リモートワーカ マルチコミュニティ 株式会社ダンクソフト
高知スマートオフィス チーフディレクター 株式会社ソフトビレッジ 代表取締役 高知県佐川町役場 総務課ICTアドバイザー マルチワーカー kintone café 高知(運営メンバー) JAWS-UG 高知(運営メンバー) SORACOM-UG 四国(運営メンバー) Community for AI in 459(運営メンバー) など 2
3.
kintone の限界を突破する 活用を実現したい! 3
4.
kintone だけ ではできない こと 定時に実行するバッチ処理 巨大CSVファイルデータ取込み センサから収集したデータ表示 遠隔地の機器データ取得と制御 4
5.
kintone だけ ではできない こと AIによる 画像解析の活用 5
6.
タッグを組んで解決(API連携) 6
7.
AI画像解析と kintone連携デモ リモートワーカーの画像から、 個人を特定して今の気分を推測! 7
8.
デモシナリオ1 ① カメラ画像で顔認識 Raspberry Pi OpenCV ②
個人を特定 ③ 在席情報を更新 Amazon Rekognition 伊藤さんは在席しているかな? 8
9.
9ダンクソフト 片岡 幸人2019/06/05
10.
10
11.
2019/06/05 ダンクソフト 片岡
幸人 11
12.
デモシナリオ2 12 ② カメラ画像で顔認識 Raspberry Pi OpenCV
③ 個人を特定 ⑤ 社員情報を更新 Amazon Rekognition 伊藤さんはどこにいるかな? ご機嫌は? ④ 顔の感情を推測 ① 情報収集の指令 AWS IoT Core
13.
13
14.
2019/06/05 ダンクソフト 片岡
幸人 14
15.
2019/06/05 ダンクソフト 片岡
幸人 15
16.
2019/06/05 ダンクソフト 片岡
幸人 16
17.
2019/06/05 ダンクソフト 片岡
幸人 17
18.
デモシナリオ3 18 ② カメラ画像で顔認識 Raspberry Pi OpenCV
③ 個人を特定 ⑤ 社員情報を更新 Amazon Rekognition 伊藤さんはどこにいるかな? ご機嫌は? ④ 顔の感情を推測 ① 情報収集の指令 AWS IoT Core
19.
192019/06/05 ダンクソフト 片岡
幸人 応用範囲 勤怠管理の自動化 作業者・時間の収集 入退出者・時間の管理 来店者属性・時間の管理 画像情報の個人別分類 その他
20.
まとめ 「kintone」+「外部サービス」 で 限界突破! 活用範囲を広げよう!! ご清聴ありがとうございました 20
Notes de l'éditeur
スライドはお構いなければ登壇後インターネットに公開したいと思います