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Machine learning
Google、機械学習をスマートフォンだけで処理する低遅延、低電力の画像認識技術におけるコンピュータビジョンモデル「MobileNets」をGitHubにて公開
MIT、従来の「電子チップ」ではなく「光チップ」を使用することで機械学習の速度と効率を大幅に向上させたアプローチを発表
単純な線画から油絵のような絵に自動生成してくれる人工知能ベースのWebツール「Pix2Pix」が登場
Microsoft、オープンソース機械学習ライブラリ「CNTK」のバージョン2.0をGitHubにて公開。Python Kerasサポートなどより使いやすいツールへ
ケンブリッジ大学、痛みによる羊の顔のリアクションから関連ある病気等を早期発見し治療に役立てる人工知能システムを開発
Microsoft Research、AIロボットが現実世界で生物と共存するために必要な3つの要素を公開。「自然や社会ルールの学習」「行動前にプロセスと結果の脳内予測」「AI自身と生物や環境の安全性」
チェコ工科大学、動く人の顔にデッサン風、銅像風、油絵風といったフィルターに合成させフェイシャル・アニメーションを完成させるAIアルゴリズムを発表
UCバークレー、これまでに見たことがない物体を機械学習によって最良の掴み方を選択し実行するロボティクス・システム「Dex-Net」を発表
Elon Musk氏ら設立の人工知能を研究する非営利団体「OpenAI」、強化学習アルゴリズム「OpenAI Baselines」をGitHubにて公開
NVIDIAの音声入力から3D顔面モデル・アニメーションを駆動させる機械学習ベースの技術がSIGGRAPH 2017にて採択
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ゲスト連載:
プロジェクションマッピング技術の変遷 岩井大輔
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