AI を始める開発者の学びと実践の場【Microsoft AI. lab】~ JFK Files

※画像は YouTube に遷移します Microsoft AI.lab は、AI を始めるすべての開発者のための、学びと実践の場です。 AI.lab は現在、最新のカスタムビジョン、attnGAN、AI 用の Visual Studio ツール、認知検索、Machine Reading Comprehension などを紹介するプロジェクトを収容しています。 各ラボでは、実験的な遊び場、GitHub 上のソースコード、分かりやすい開発者向けビデオ、そして開発者や組織が持つ課題と解決策への洞察を得ることができます。マイクロソフトによる最新の AI 革新を体験し、学び、活用してください。 ニーズ 昨年末、米国政府はジョン F. ケネディ暗殺に関連する資料を 34,000 ページ以上公開しました。 国民のだれもがそうであるように、私たちもそれらの資料の中に何が記されているのか知りたいと考えていました。しかし、これらの資料をすべて読むには数カ月はかかります。公開された資料は、60 年前に手書きやタイプによって記録されたページを PDF ファイルにしたものや、証拠写真をスキャンして PDF ファイルしたもので構成されていました。相次いで新しい資料が公開される中、どのようにすればこれらの非構造化データをつなぎ合わせ、常に最新の情報を正しく理解することができるのでしょうか。


AI を始める開発者の学びと実践の場【Microsoft AI. lab】~ Build a Bot

Microsoft AI.lab は、AI を始めるすべての開発者のための、学びと実践の場です。 AI.lab は現在、最新のカスタムビジョン、attnGAN、AI 用の Visual Studio ツール、認知検索、Machine Reading Comprehension などを紹介するプロジェクトを収容しています。 各ラボでは、実験的な遊び場、GitHub 上のソースコード、分かりやすい開発者向けビデオ、そして開発者や組織が持つ課題と解決策への洞察を得ることができます。マイクロソフトによる最新の AI 革新を体験し、学び、活用してください。 ボットを構築しよう 対話型 AI はコンピューティングの新たな転換点であり、人間の本質的な行動、すなわち会話を中心に構築されています。コンピュータが「人間と同じように」発言するとき、人間とコンピュータとの会話が実現し、対話型 AI は新たな UI となるでしょう。 対話型 AI は、企業が自然な形で顧客と対話を実現させるための新しいチャネルを開きます。インターネットの誕生によって企業がウェブサイトを作成しなければならなくなったように、対話型 AI の誕生によって企業にはエージェントを作成する必要性が生じます。そしてそれは企業ブランドを主体とし、Cortana、Google Assistant、Alexa などのデジタルアシスタントをはじめ、Facebook、Skype、Slack など、あらゆるチャネルで公開されるエージェントでなければなりません。


AI を始める開発者の学びと実践の場【Microsoft AI. lab】~ Spektacom

※画像は YouTube に遷移します Microsoft AI.lab は、AI を始めるすべての開発者のための、学びと実践の場です。 AI.lab は現在、最新のカスタムビジョン、attnGAN、AI 用の Visual Studio ツール、認知検索、Machine Reading Comprehension などを紹介するプロジェクトを収容しています。 各ラボでは、実験的な遊び場、GitHub 上のソースコード、分かりやすい開発者向けビデオ、そして開発者や組織が持つ課題と解決策への洞察を得ることができます。マイクロソフトによる最新の AI 革新を体験し、学び、活用してください。 背景 古くから世界中でファンを魅了してきた歴史あるスポーツクリケットは、21 世紀にトゥエンティ 20 という試合形式が登場したことにより進化を遂げ、世界中でファンが増加し、試合への関心も大きく高まりました。 これにより、競技における競争が激化し、プレイの質を向上させたいという思いがプロとアマチュアで同様に高まりました。


マイクロソフトと SWIFT、Azure でクラウドネイティブ ペイメントを実現

Microsoft Azure Blog 投稿:2018年10月21日 投稿者:Guru Kirthigavasan, Principal Program Manager 2018年10月に開催された世界有数の金融サービス イベントである Sibos 2018 では、Microsoft と SWIFT が、Microsoft Azure 上で SWIFT のインフラストラクチャーをホストし、クラウド ネイティブな金融取引を可能とする、クラウド ネイティブの  PoC  (Proof of Concept) を発表しました。両社は、銀行や法人、処理サービス機関、そのほかエコシステム内のプレイヤーのより迅速で効率的な、かつ安全なオペレーションを実現することで、クラウド上における SWIFT メッセージング ソリューションの配備をより円滑に進められるよう協力して取り組んでいます。 SWIFT は、200 以上の国や地域、11,000 以上の金融機関に使用され、信頼されている金融メッセージング サービスの世界的なプロバイダーです。現在、企業と銀行は、SWIFT が提供しているオンプレミスのサービスを活用し、安全性の高い SWIFT のネットワーク上で決済メッセージを送信することで取引を行っています。PoC では、Microsoft Cloud が提供する運用、セキュリティ、およびインテリジェンス面での利点が加わることで、銀行の電信送金のような仕組みが生み出されます。


マイクロソフト、アマゾンと協業で深層学習をすべての開発者に解放~『Gluon』の発表

[2017 年 10 月 12 日] マイクロソフトは本日、アマゾン ウェブ サービスと共同で、「Gluon (グルーオン)」という新しい深層学習ライブラリを発表しました。このオープンソースベースの Gluon を使うと、訓練速度を損なうことなく深層学習モデルを作成するプロセスを大幅に簡素化でき、深層学習の専門家に限らずデータサイエンティストや一般の開発者に広く使っていただくことができるようになります。


マイクロソフト、次世代の機械学習ツールと AI 開発ツールを発表

[2017 年 9 月 25 日]   米国フロリダ州のオーランドで 9/25~9/29 で開催されている Microsoft Ignite 2017 において、マイクロソフトの様々な最新 AI テクノロジーのロードマップが公開されました。新しい次世代の機械学習ツールの発表、Visual Studio に統合された AI 開発環境の提供、そしてプレビューで提供されている様々なツールや API の一般提供開始、などです。この記事では主なアップデートをまとめました。


マイクロソフト、量子コンピューターの一般的な実用化にむけて Azure にも搭載

[2017 年 9 月 25 日]   現在利用できるいかなるスーパーコンピューターよりもさらに1億倍以上も高速に計算を行うことができる、そんな夢のコンピューターが「量子コンピューター」です。量子力学の重ね合わせを用いて並列計算を高速に行うことが可能で、現在のノイマン型のコンピューター (プログラムを記憶装置に格納し順番に読み込んで実行する方式) とは異なる方式です。現在のスーパーコンピューターだと数千年かかる課題も数秒で解けるようになる可能性を秘めています。特に AI の分野ではこの計算パワーが AI の進化にとても有効であるといわれています。たとえば、デジタルアシスタントであるコルタナのトレーニングアルゴリズムは、1か月かかるところを 1 日のうちに完了させることができるようになります。  


マイクロソフトとフェイスブック、AI フレームワークの相互運用性を確保する仕組み「ONNX」を公開

[2017 年 9 月 7 日]   本日、マイクロソフトはフェイスブックと一緒に AI フレームワーク間の相互運用性を保つための共通フォーマット Open Neural Network Exchange (ONNX) フォーマットを発表しました。従来、深層学習モデルを開発するためのフレームワーク (Tensorflow, Caffe, PyTorch, Chainer など) は、ひとつを選択するとそこで作成したモデルは他のフレームワークへの移行ができず、深層学習モデルを開発する際の大きな課題の一つとなっていました。ONNX はこの課題を解決するために考案されました。


マイクロソフトの音声認識技術、人間と同等の認識率をさらに改善

[2017 年 8 月 20 日] 本日、マイクロソフトの研究チームが開発した音声認識システムによる 5.1%の誤認識率が達成されたことを発表します。これは業界の新たなマイルストーンであり、マイクロソフトが昨年達成した正確性を大きく上回ります。 昨年、マイクロソフトの音声認識システムは 5.9% の誤認識率を達成したと発表しました。これは人間と同等レベルですが、IBM の研究者により提唱されていたより厳格な基準である5.1%という数字が今回達成されました。過去 25 年間において、人間と同等の正確性を達成することがマイクロソフトにおける研究開発の目標でした。


TensorFlow から CNTK に移行する理由

深層学習は、過去数年間に人工知能 (AI) に革命をもたらしました。一部の上位の企業だけではなく誰でも自由に人工知能を使えるように、というマイクロソフトのビジョンに基づき、オープンソースの深層学習フレームワークであるMicrosoft Cognitive Toolkit (CNTK) が作成されました。今日では、GitHubスターの数で TensorFlowとCaffeに続く、そしてMxNet、Theano、Torchなどよりも順位が高い、3番目に人気のある深層学習フレームワークとなりました。 TensorFlowの人気が高いことを考えると、TensorFlowの代わりにCNTKを使用する理由はなになのかということをよく聞かれます。人間は大勢がやっていることに従う傾向があり、そうすること自体は間違いではありません。しかし、この記事では、CNTKに有利ないくつかの強力な理由を指摘したいと思います。