GPU Technology Conference (GTC) 2019 において、NVIDIA は、Jetson Nano 開発者キット を発表しました。これは、組込み設計者や研究者、個人開発者がコンパクトで使いやすいプラットフォームに本格的なソフトウェアを実装して最先端の AI を活用できるようにするコンピューターで、現在 99 ドルで手に入れることができます。Jetson Nano は、64 ビット クアッドコア ARM CPU と 128 コアの NVIDIA GPU により、472 GFLOPS の演算性能を発揮します。さらに、5W/10W の電力モードと 5V の DC インプットを備えた、効率的で低電力のパッケージには、4 GB の LPDDR4 メモリーが含まれています。 新たにリリースされた JetPack 4.2 SDK はグラフィックス アクセラレーションを備えた U
Microsoftがブログ記事で説明するように、Microsoft Researchラボのチームは現在、機械学習モデルの圧縮に取り組んでおり、パンくずほどの大きさしかないARM製プロセッサ「Cortex-M0」での稼働を実現させようとしている。 その目的は、脳インプラントなど、インターネットに接続されない機器向けに機械学習を推進することだ。Microsoftが「iPhone」向けカメラアプリ「Microsoft Pix」に導入した新しいアート機能は、端末上の人工知能（AI）を利用している。しかし、同社は脳インプラントなど、必ずしもネットワークに接続しない小型機器向け低性能プロセッサでも機械学習を利用可能にする計画だ。 圧縮の結果、機械学習モデルは現在10～100分の1に小型化されたが、Cortex-M0で利用するには1000～1万分の1まで小型化する必要がある。 しかし、現時点でELLが対
Googleは2017年内に、超小型コンピュータ「Raspberry Pi」向けに人工知能（AI）と機械学習ツールを提供する計画だ。 Raspberry Pi財団は、「2017年にはGoogleが颯爽と登場する予定だ。同社は開発者コミュニティーに対して素晴らしい計画を用意している」と発表した。 同財団によると、広告からクラウドコンピューティングまで幅広く手掛けるGoogleは、2017年に一連のスマートなツールを提供する予定だという。「Googleの一連のAIおよび機械学習技術によって、開発者はこれまで以上に強力なプロジェクトを構築できるようになるだろう」（同財団）。 Googleは、機械学習、モノのインターネット（IoT）、ウェアラブル、ロボティクス、ホームオートメーションといった多様な分野のツールを開発している。どのようなツールを提供すべきかを把握するため、Raspberry Piの愛
愛用のRaspberryPiが「赤りんご」と「青りんご」を見分けることができたので、同じ方法で「顔も見分けられるんじゃないだろうか？」と思い試してみました。 こんな感じ まずは「サミュエル・L・ジャクソン（のフィギュア）」から。確率90%以上で本人と判定させてみました。 続いて「ジョン・トラボルタ（のフィギュア）」。同じく確率90%以上で本人と判定させています。 顔の切り出しはOpenCVで行いました。 環境 パルプ・フィクション/ サミュエル・L・ジャクソン ジュールス・ウィンフィールド 13インチ トーキングフィギュア パルプ・フィクション/ ジョン・トラボルタ ビンセント・ベガ 13インチ トーキングフィギュア あとは前々回と同じです。 学習の流れ 学習方法はリンゴを見分けさせた方法と同じです。 Web上から画像をダウンロードし、OpenCVで顔を切り出す。 切り出した画像をNumP
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
