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#author("2022-09-14T13:04:47+09:00;2022-09-14T12:53:06+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko")
*人工知能 関連リンク集
[[Artificial Intelligence>ArtificialIntelligence]]
~
***CONTENTS
#contents2_1
~
**AI 概観
***テクニカルターム
-[[AI:Artificial Intelligence>Google:AI]]
--汎用型AI / 特化型AI|2018年現在 特化型AI の時代
--強いAI / 弱いAI|2018年現在 弱いAI の時代
-[[機械学習 Machine Learning:ML>Google:機械学習]]
--[[教師あり>Google:機械学習 教師あり]]
--[[教師なし>Google:機械学習 教師なし]]
--[[強化学習>Google:機械学習 強化学習]]
-[[ディープラーニング>Google:ディープラーニング]](機械学習のひとつ)
-[[ニューラルネットワーク>Google:ニューラルネットワーク]]
--[[パーセプトロン>Google:パーセプトロン]]
--[[アソシアトロン>Google:アソシアトロン]]
-[[ニューロン>Google:ニューロン シナプス モデル]]
-[[ヘッブの法則>Google:ヘッブの法則]]
-[[シンギュラリティ(技術的特異点)|2045年>Google:シンギュラリティ]]
-[[ポスト・ヒューマン>Google:ポスト・ヒューマン]]
-[[協調フィルタリング>Google:協調フィルタリング]] この商品を買った人は、こんな商品も・・
-[[フィルターバブル>Google:フィルターバブル]]
-[[トロッコ問題>Google:トロッコ問題]]
~
***歴史と人物
-[[アラン・チューリング>Google:アラン・チューリング]] 計算理論
-[[ノーバート・ウィーナー>Google:ノーバート・ウィーナー]] 人工頭脳学 「人間機械論」
-[[クロード・シャノン>Google:クロード・シャノン]] 情報理論
-[[マーヴィン・ミンスキー>Google:マーヴィン・ミンスキー]] 認知科学 AIの父
-[[レイ・カーツワイル>Google:レイ・カーツワイル]] 未来学者 Technological Singularity(技術的特異点)
-[[Michael Schmidt and Hod Lipson(Eureqa / Nutonian, Inc)>https://www.nutonian.com/]]
遺伝的アルゴリズムによる人工知能が自ら実験して物理法則を発見
~
***AI 関連映画
-[[メトロポリス>Google:映画 メトロポリス]] 1929, フリッツ・ラング
-[[2001年宇宙の旅>Google:映画 2001年宇宙の旅]] 1968, スタンリー・キューブリック
-[[Blade Runner>Google:映画 ブレードランナー]] 1982, リドリー・スコット
-[[The Terminator>Google:映画 ターミネーター]] 1984, ジェームズ・キャメロン
-[[A.I.>Google:映画 A.I.]] 2001, スティーヴン・スピルバーグ
-[[I, Robot>Google:映画 アイロボット]] 2004, アレックス・プロヤス
-[[イーグルアイ>Google:映画 イーグルアイ]] 2008, D・J・カルーソー
-[[サロゲート>Google:映画 サロゲート]] 2009, ジョナサン・モストウ
-[[プロメテウス>Google:映画 プロメテウス]] 2012, リドリー・スコット
-[[her/世界でひとつの彼女>Google:映画 her/世界でひとつの彼女]] 2013, スパイク・ジョーンズ
-[[Transcendence>Google:映画 トランセンデンス]] 2014, ウォーリー・フィスター
-[[オートマタ>Google:映画 オートマタ]] 2014, ガベ・イバニェス
-[[LUCY>Google:映画 LUCY]] 2014, リュック・ベッソン
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**TOPICS
***論文アーカイブ
AI関連の論文はオープンアクセスが主流です。
-https://arxiv.org/list/cs.AI/recent
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***機械学習体験ツール
-''Teachable Machine'':https://teachablemachine.withgoogle.com/
--サイト、アプリなどに使う機械学習モデルを簡単に作成できるウェブベースのツールで、独自の画像、音声、ポーズを認識するようコンピュータをトレーニングします。専門知識やコーディングは必要ありません。
--アカウント等の作成なしにその場で利用できます。
--プロジェクトは GoogleDrive に保存することが前提となっています。
[[Google:teachable machine 使い方]]
-''TensorFlow Playground'':https://playground.tensorflow.org
--ニューラルネットワークの仕組みを可視化してブラウザで直感的に理解できるようにしたサイトです。
--[[Google:TensorFlow Playground 使い方]]
~
***画像認識・処理・生成
-Tensorflow Object Detection API &small(物体検知);
--[[GitHubサイト>https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection]]
--[[TensorFlow Object Detection APIの環境構築と実行|アイデアハック>https://ideahack.net/post-250/]]
-Tensorflow MobileNet &small(軽量高速画像認識モデル);
--[[リリース記事>https://ai.googleblog.com/2017/06/mobilenets-open-source-models-for.html]]
--[[GitHubサイト>https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.md]]
--[[認識できる 1,000 種の物体>http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/browse-synsets]]
--参考:MobileNetを使った簡易ゲーム(借り物競走)
Tensorflow.js によって、学習済みモデルをクライアントデバイス上で推論
---[[公式サイト>https://emojiscavengerhunt.withgoogle.com/]]
---[[GitHubサイト>https://github.com/google/emoji-scavenger-hunt]]
--参考:MobileNetを使った画像認識サンプル
---https://github.com/tensorflow/tfjs-converter
-COCO(Common Objects in Contexts) Microsoft
画像の認識、セグメンテーション、キャプショニング済みデータセット
--http://cocodataset.org/#download
--https://places-coco2017.github.io/
-A Neural Algorithm of Artistic Style &small(画風変換);
https://arxiv.org/abs/1508.06576
--[[名画で川越を変換する|イー・レンジャー株式会社>https://www.eranger.co.jp/blog/news/a-neural-algorithm-of-artistic-style-transfer-kawagoe]]
--関連:https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle
-Automatic Image Colorization &small(白黒画像の自動着色);
hi.cs.waseda.ac.jp:8082
--参考:https://plusblog.jp/18528/
-waifu2X &small(超解像(低解像画像から高解像画像を生成));
http://waifu2x.udp.jp/index.ja.html
-''Midjourney'' &small(テキストの説明文から画像を作成);
https://www.midjourney.com/
-''DALL・E2'' &small(文字列から画像を生成);
https://openai.com/dall-e-2/
-Auto Draw|Google &small(描画支援);
「落書き」>「典型的なイラスト」へ変換
https://www.autodraw.com/
//[[ロボスタ|これさえあれば誰でも上手に絵が描ける?!>https://robotstart.info/2017/04/12/google-ai-experiments-autodraw.html]]
-DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)
ネットワークがコンセプトを理解して写真そっくりの偽のイメージを生成
--[[はじめてのGAN|Elix Tech Blog >https://elix-tech.github.io/ja/2017/02/06/gan.html]]
-[[Simon Colton(The Painting Fool)>http://www.thepaintingfool.com/]]
その日の「気分」に応じて、目の前にいる人の肖像画を描き、その評価を自ら行うこともできる・・創造性を示すソフトウェア。
サイモン・コルトン自身は「創造性それ自体というものはない」と語る。「存在するのは、人々から、創造性があると投影されやすいプロセスだけだ」。
-Gboard 物理手書きバージョン(エイプリルフールネタ)
https://landing.google.co.jp/tegaki/
~
***音声・音楽の認識・処理・生成
-音声アシスタント / スマートスピーカ
Amazon:''Alexa'' / Apple:Hey ''Siri'' / Google:''OK Google''
--[[Amazon Alexa>Google:Amazon Alexa]] > [[Amazon Echo>Google:Amazon Echo]]
--[[Apple Siri>Google:Apple Siri]] > iPhone / iPad / iMac / MacBook / [[Apple HomePod>Google:HomePod]]
--[[Google Assistant>Google:Google Assistant]] > [[Android>Google:Android]] / [[GoogeHome>Google:Google home]]
--[[Microsoft Cortana>Google:Microsoft Cortana]] > Windows 10
-Google ドキュメントの音声入力(ツール>音声入力)
https://www.google.com/intl/ja_jp/docs/about/
-Speechnotes| Chromeで利用できるWebアプリ
https://speechnotes.co/
-AI 作曲 [[Amper:artificial intelligence composer>https://www.ampermusic.com/]]
-Project Magenta &small(深層学習による音楽の生成);
--https://magenta.tensorflow.org/
//--https://magenta.tensorflow.org/demos
--[[Performance_RNN>https://magenta.tensorflow.org/demos/performance_rnn/index.html#2|2,0,1,0,1,1,0,1,0,1,0,1|1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1|1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1|false]]
--[[Beat-Blender>https://experiments.withgoogle.com/ai/beat-blender/view/]]
-リアチェンvoice〜ジュラ紀版 &small(声質変換);
https://crimsontech.jp/apps/rcvoice/
-WaveNet:A Generative Model for Raw Audio
--https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/
~
***テキストマイニング
-オンラインテキストマイニング
https://textmining.userlocal.jp/
~
***自然言語処理
#htmlinsert(Dialogflow.html)
#spacer(32px,300px,right)
-Dialogflow
音声およびテキストベースの会話型インターフェイスを構築するサービス。Googleアカウントがあればベーシックな機能は無料で利用可能です。
https://dialogflow.com
//-翻訳 [[Google翻訳>https://translate.google.com/?hl=ja]]
- Google's Neural Machine Translation System:
Bridging the Gap between Human and Machine Translation
--https://arxiv.org/abs/1609.08144
--https://translate.google.co.jp/?hl=ja
-Watson|natural language classifier
https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/nl-classifier.html
-Smart Reply &small(メールの自動返信);
https://ai.google/research/pubs/pub45189
-りんな|Microsoft &small(対話);
https://www.rinna.jp/
-SYNALIO チャットボット
https://synal.io/
~
***コード生成
-[[Turning Design Mockups Into Code With Deep Learning>https://blog.floydhub.com/turning-design-mockups-into-code-with-deep-learning/]]
https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras
-Pix2Code:Generating Code from a Graphical User Interface Screenshot
デザイナーが作成したアプリのGUI画像から自動的にコードを作成
https://github.com/tonybeltramelli/pix2code
#youtube(pqKeXkhFA3I,40%)
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***ロボット・自動運転
-[[Autoware|自動運転プロジェクト>https://www.autoware.org/]]|オープンソース
-[[boston dynamics>YouTube: boston dynamics]]
-[[DARPA military robots>Google: DARPA military robots]]
https://www.youtube.com/watch?v=rVlhMGQgDkY
-[[ロボット警察>Google:ロボット警官]]
-[[現場監督>https://www.youtube.com/watch?v=wND9goxDVrY]]
-[[Waymo>Google:自動運転 Waymo]]
-[[pepperくん>https://www.softbank.jp/robot/pepper/]]
-[[機械人間オルタ>Google:機械人間オルタ]] アンドロイド 石黒浩
-[[OriHime>http://orihime.orylab.com/]] 分身ロボット(人工知能ではありません)
-[[aibo>https://aibo.sony.jp/]]
aiboは人について歩きまわることで良質の音声データを取得します。データが高い価値を持つ時代、動かないスマートスピーカと比べて優れたアイデアです。
~
***応用ソリューション
-デジタル面接プラットフォーム HireVue
https://www.hirevue.com/
-不満買取センター
http://fumankaitori.com/
ユーザーの不満の声をAIで分析 > 企業へフィードバッック・・という発想
-感性を学習するパーソナル人工知能 SENSY
https://sensy.ai/
ユーザーひとりひとりの「感性」を学習するパーソナル人工知能
-ナウキャスト
http://www.nowcast.co.jp
ビッグデータ経済解析プラットフォーム
-万引き防止AI VAAKEYE
https://vaak.co/
行動解析を使用した予測型警備支援、レジなし決済支援
-ビジネス音声データ処理 specify
https://www.specify.work/
コールセンターや会議の声を文字化・タグ付け
-Adobe Sensei
https://www.adobe.com/jp/sensei.html
[[次世代デザイン環境>https://blogs.adobe.com/creativestation/general-adobe-sensei-next-generation-design-environment]] + マーケティングをAI が自動化
-自動運転タクシー Drive.ai
https://www.drive.ai/
~
***その他の話題
-[[AIは産業をどう変えるか|みずほ情報総研>https://www.mizuho-ir.co.jp/publication/contribution/2017/seikyo1701_01.html]]
-[[日本人の危機意識の低さ>https://robotstart.info/2018/06/04/accenture-ai-report.html]]
[[GoogleImage:AI が仕事に与える影響についての労働者意識 アクセンチュア]]
-ILSVRC|ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition
ILSVRCは2010年から始まった大規模画像認識の競技会
--http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/
-https://teachablemachine.withgoogle.com/
Googleが公開したブラウザでできるAI実験。以下、日本語の解説情報
https://www.gizmodo.jp/2017/10/google-teachable-machine.html
-https://deepmind.com/
--https://deepmind.com/research/alphago/
-http://www.research.ibm.com/deepblue/
-https://www.ibm.com/watson/
-[[Way of the Future>http://www.wayofthefuture.church/]] http://www.wayofthefuture.church/
元グーグルのエンジニア AIに基づく神の実現を目指す宗教団体を設立。
-古代エジプト文字翻訳プロジェクト with TensorFlow
https://hieroglyphicsinitiative.ubisoft.com/en-GB/home
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**AI 開発
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***Cloud Platform
クラウドプラットフォームとは、プログラムの実行やデータの保存ができる作業環境を Web 上に実現したもので、以下のようなサービスがあります。
-[[Amazon Web Services(AWS)>https://aws.amazon.com/jp/]]
-[[Google Cloud AI>https://cloud.google.com/products/ai/]]
-[[IBM Watson>https://www.ibm.com/watson/jp-ja/]]
-[[Microsoft Cognitive Services(Azure)>https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/]]
-[[Paperspace>https://www.paperspace.com/]]
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***Google Cloud Platform の ML APIs
ML APIsは、Googleがつくった''学習済みモデル''を利用できる他、様々なAI開発サービス群の総称です。モデルは、学習させたもの、クラウドに接続して利用することが前提です。無料で試せますが、基本的には有料のサービスです。
-Cloud Natural Language API > https://cloud.google.com/natural-language/
--文章解析、単語のカテゴリ解析
--テキストの感情分析
--テキストの文法構造解析
-Cloud Speech API > https://cloud.google.com/speech-to-text/
--音声のテキスト化(11言語以上に対応)
-Cloud Text-to-Speech API > https://cloud.google.com/text-to-speech/
--音声合成
-Cloud Translation API > https://cloud.google.com/translate/
--テキストの言語翻訳(100言語以上に対応)
-Cloud Vision API > https://cloud.google.com/vision/
--静止画像の解析
--静止画像のラベルづけ
--Web上の類似画像の検索
--地名検出
--顔検知
--製品のロゴの検出
--不適切な画像の検出
-Cloud Video Intelligence API > https://cloud.google.com/video-intelligence/
--動画の解析
--動画のラベルづけ
--撮影場所検知
--シーン変化検知
-Colaboratory|Google
機械学習の教育や研究に利用できる研究ツール
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb#recent=true
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***人工知能ライブラリ 一覧
以下、機械学習のプログラミングに使用できるライブラリです。いずれもオープンなライセンスで、無料で使用できます。
|ライブラリ|言語|開発・サポート|ライセンス|発表|h
|Caffe|C++|Berkeley, facebook|BSD|2013|
|Caffe2|Python, C++|Berkeley, facebook|BSD|2017|
|Chainer|Python|Preferred Networks|MIT|2015|
|Cognitive Toolkit|Python|Microsoft|MIT|2016|
|Deeplearning4j|Java, C|Adam Gibson|Apache|2014|
|Keras|Python|François Chollet|MIT|2015|
|MXNet|Python, C++|Amazon|Apache|2016|
|PaddlePaddle|Python|Baidu|Apache|2016|
|Pytorch|Python|Ronan collobert|BSD|2017|
|Scikit-learn|Python, C++|David Cournapeau|BSD|2007|
|TensorFlow|Python, C, Java, JS|Google Brain|Apache|2016|
|Theano|Python|University of Montreal|BSD|2007|
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***個別ライブラリ紹介
-[[TensorFlow>https://www.tensorflow.org/?hl=ja]]
機械学習のためのオープンソースソフトウェアライブラリ
--https://www.tensorflow.org/
--https://github.com/tensorflow
--https://js.tensorflow.org/
--https://playground.tensorflow.org
--[[TensorFlow User Group Tokyo>https://tfug-tokyo.connpass.com/presentation/]]
-[[TensorFlow.js]]
TensorFlow の JavaScriptライブラリ
-''[[ml5.js]]''
TessorFlow.js ベースのアーティスト/クリエイターのためのライブラリ
-''[[scikit-learn]]''
Python用の機械学習ライブラリで、NumPy, SciPy や Matplotlib と互換性
-[[Keras>https://keras.io/ja/]]
Python用のニューラルネットワークライブラリで、TensorFlow等の上で動作
-[[Chainer>https://chainer.org/]]
Python用のニューラルネットワークライブラリ
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**APPENDIX
***関連ページ
-[[DataScience]]
-[[Data]]
-[[Statistics]]
-[[MachineLearning]]
-[[NeuralNetwork]]
-[[DataMining]]
-[[ArtificialIntelligence]]
//-[[ArtificialIntelligence/Links]]
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