過去の入試問題 電気・情報系の大学院入学試験のこれまでの筆記試験問題です． なお，小論文，英語小論文の問題は公開しておりません． 平成28年度春季入試（2017年3月実施分）より試験科目が一部変更になっています． The examination subjects are partly amended from entrance examination on spring 2016 (To be implemented from March 2017). 基礎・専門科目筆記試験問題 2019年8月 基礎科目 ・ 専門科目 2019年3月 基礎科目 ・ 専門科目 2018年8月 基礎科目 ・ 専門科目 2018年3月 基礎科目 ・ 専門科目 2017年8月 基礎科目 ・ 専門科目 2017年3月 基礎科目 ・ 専門科目 2016年8月 基礎科目 ・ 専門科目 2016年3月 基礎科目 ・ 専門
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND LIFE IN 2030 ONE HUNDRED YEAR STUDY ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE | REPORT OF THE 2015 STUDY PANEL | SEPTEMBER 2016 PREFACE The One Hundred Year Study on Artificial Intelligence, launched in the fall of 2014, is a long- term investigation of the field of Artificial Intelligence (AI) and its influences on people, their communities, and society. It considers the science, eng
出典：日経コンピュータ 2013年1月10日号 pp.28-31 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） ビッグデータの価値を引き出すには、それを分析する「場所」が重要だ。システム部門や調査部門などに閉じこもっているようでは、ビジネスの勝機はつかめない。事業に直結しない、単なる「数字遊び」に陥ってしまう可能性があるからだ。ビッグデータの活用企業は、現場感覚があふれる事業の最前線で、ビッグデータを分析・活用している。 ゲーム開発の現場で分析
In fine art, especially painting, humans have mastered the skill to create unique visual experiences through composing a complex interplay between the content and style of an image. Thus far the algorithmic basis of this process is unknown and there exists no artificial system with similar capabilities. However, in other key areas of visual perception such as object and face recognition near-human
Posted by Sudheendra Vijayanarasimhan and Paul Natsev, Software Engineers Many recent breakthroughs in machine learning and machine perception have come from the availability of large labeled datasets, such as ImageNet, which has millions of images labeled with thousands of classes. Their availability has significantly accelerated research in image understanding, for example on detecting and class
Google just acquired the team behind Jetpac, an app that utilizes public Instagram data to determine things like the happiest or drunkest city. Jetpac launched in 2012 as a social travel guide on iPad but later shifted focus to its Instagram-driven data on its iphone app, “Jetpac City Guides.” Google will most likely use the Jetpac team to improve search around location information using photo dat
You'll need the usual tools required for developing iOS applications - XCode 5, an OS X machine and a modern iOS device (it's been tested as far back as the original iPhone 4). Open up the SimpleExample/SimpleExample.xcodeproj, build and run. You should see some warnings (the example is based on Apple sample code which has some anachronisms in it unfortunately), then once it's running a live camer
There are now several official Raspberry Pi camera modules. The original 5-megapixel model was released in 2013, it was followed by an 8-megapixel Camera Module 2 which was released in 2016. The latest camera model is the 12-megapixel Camera Module 3 which was released in 2023. The original 5MP device is no longer available from Raspberry Pi. All of these cameras come in visible light and infrared
Attached a camera module to Raspberry Pi and running a surveillance camera software on it. The physical installation below is for reference purpose only. Please refer it at your own risk. 週末は仕事から脱線していました。 私事ですが、仕事中に電話があったり来客があったりするのが非常に苦手で、それに加えて、頭を切り換えるのが下手な質なものですから、しんどい来客があったりすると午後はまるきり仕事にならなくなります。他には、夕食直前まで仕事をしていたりすると、妻に「頭が仕事モードだね」って言われたりします。 閑話休題。そんな訳で、玄関のドアスコープに監視カメラを付けてみることにしました。玄関の横にこれ見よが
紙面ビューアーを支える サーバーレスアーキテクチャ / serverless architecture supports Nikkei's paper viewer
We evaluate whether features extracted from the activation of a deep convolutional network trained in a fully supervised fashion on a large, fixed set of object recognition tasks can be re-purposed to novel generic tasks. Our generic tasks may differ significantly from the originally trained tasks and there may be insufficient labeled or unlabeled data to conventionally train or adapt a deep archi
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
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Going Deeper with Convolutions Christian Szegedy1 , Wei Liu2 , Yangqing Jia1 , Pierre Sermanet1 , Scott Reed3 , Dragomir Anguelov1 , Dumitru Erhan1 , Vincent Vanhoucke1 , Andrew Rabinovich4 1 Google Inc. 2 University of North Carolina, Chapel Hill 3 University of Michigan, Ann Arbor 4 Magic Leap Inc. 1 {szegedy,jiayq,sermanet,dragomir,dumitru,vanhoucke}@google.com 2 wliu@cs.unc.edu, 3 reedscott@um
TensorFlow is an open source library for numerical computation, specializing in machine learning applications. What you will build In this codelab, you will learn how to run TensorFlow on a single machine, and will train a simple classifier to classify images of flowers. Image CC-BY by Retinafunk daisy (score = 0.99071) sunflowers (score = 0.00595) dandelion (score = 0.00252) roses (score = 0.0004
Most existing machine learning classifiers are highly vulnerable to adversarial examples. An adversarial example is a sample of input data which has been modified very slightly in a way that is intended to cause a machine learning classifier to misclassify it. In many cases, these modifications can be so subtle that a human observer does not even notice the modification at all, yet the classifier
Posted by Ivan Krasin and Tom Duerig, Software Engineers In the last few years, advances in machine learning have enabled Computer Vision to progress rapidly, allowing for systems that can automatically caption images to apps that can create natural language replies in response to shared photos. Much of this progress can be attributed to publicly available image datasets, such as ImageNet and COCO
Rapid progress in machine learning and artificial intelligence (AI) has brought increasing attention to the potential impacts of AI technologies on society. In this paper we discuss one such potential impact: the problem of accidents in machine learning systems, defined as unintended and harmful behavior that may emerge from poor design of real-world AI systems. We present a list of five practical
Watch Google's Jeff Dean talk about Google Brain and the Brain Residency Program. Jeff will will discuss the current state of the Google Brain Team, Tensorflow, the future directions of Brain and tell you a bit more about our Google Brain Residency Program (2017 application open now! https://goo.gl/Z4TtnQ). Check out g.co/brain for more info! The first part of the video gives an overview of the wo
TensorFlow Raspberry Pi Examples This folder contains examples of how to build applications for the Raspberry Pi using TensorFlow. Building the Examples Follow the Raspberry Pi section of the instructions at tensorflow/contrib/makefile to compile a static library containing the core TensorFlow code. Install libjpeg, so we can load image files: sudo apt-get install -y libjpeg-dev To download the ex
Experts from across the AI world came together in New York for the O’Reilly AI Conference in New York 2016. Below you’ll find links to highlights from the event. Software engineering of systems that learn in uncertain domains Building reliable, robust software is hard, says Peter Norvig. It’s even harder when we move from deterministic domains, such as balancing a checkbook, to uncertain domains,
Adventures in deep learning, cheap hardware, and object recognition. Object recognition is one of the most exciting areas in machine learning right now. Computers have been able to recognize objects like faces or cats reliably for quite a while, but recognizing arbitrary objects within a larger image has been the Holy Grail of artificial intelligence. Maybe the real surprise is that human brains r
はじめに Raspberry Pi(RasPi)のセットアップ、毎回同じことをやるには手間がかかるので、Ansibleを使って初期セットアップをする。 動作環境および準備 ホスト側 CentOS 6.6 Ansible 1.9.2 sshpass 1.05 リモート側:RasPi Raspberry Pi (typeB) 事前準備 RasPiが起動できるよう、SDカードにRASPBIAN(Debian Wheezy,Release date:2015-05-05)をインストール RasPiを起動。IPアドレスをメモする ホスト側にAnsibleをインストール。Ansibleがsshでリモート接続するとき、sshが必要になるので、sshpassもインストール できること/できないこと できること タイムゾーン設定 キーボード設定 MySQLインストール PHP5インストール Apache2イ
Peter Mount's Blog Java, Trains, Space, Weather and pretty much everything else One of the tasks I want to use a Raspberry PI for is to take over the duties of an existing ITX based linux box running my weather station. Now in theory that should be pretty simple as the current setup uses pywws to connect to the station and as that’s written in python it should work. Now the Raspberry PI has no onb
2. 吉羽龍太郎 / Ryuzee.com ✤ アジャイル開発/DevOps/クラウドに関する従量課 金型コンサルティングサービスを提供 ✤ http://www.ryuzee.com @ryuzee 3. コンテキスト設定 複雑な領域 探索 理解 反応 カオスな領域 行動 理解 反応 込み入った領域 無秩序 な領域 理解 分析 反応 明白な領域 理解 分類 反応 ✤ 1チーム〜数10チームくらいの規模を想定 ✤ とてもお硬い領域というよりは変化の大き い領域の話 4. Infrastructure as Code (1) ✤ なんらかのアプリケーションを動かすためのインフラをコードで記述すること ✤ コードで書くことで再現性を高められる (はず) ✤ コードで書くことによって、ソフトウェア開発のプラクティスがインフラにも適用可能 になる
TutorialUnderstanding the Nginx Configuration File Structure and Configuration Contexts Introduction Nginx is a high performance web server that is responsible for handling the load of some of the largest sites on the internet. It is especially good at handling many concurrent connections and excels at forwarding or serving static content. In this guide, we will focus on discussing the structure o
nginx (openresty) で Basic 認証に LDAP を使うためには nginx-auth-ldap を追加で組み込む必要があります。 clone した directory を configure の --add-module で指定して build します。 curl -O http://openresty.org/download/ngx_openresty-1.4.3.9.tar.gz tar xvf ngx_openresty-1.4.3.9.tar.gz git clone https://github.com/kvspb/nginx-auth-ldap.git cd ngx_openresty-1.4.3.9 ./configure \ --prefix=/some/where/openresty-1.4.3.9 \ --with-luajit \ ... \
PyCon JP 2016 公開済みスライドまとめ #pyconjp #pyconjp2016 外出した資料を会社へ提出するために報告書を作っています． 聴講した講演のスライドを探しているのですが，まとめたくなったのでまとめてみます． (2016/9/23現在) 2015年版はTechStarsBlogにありました PyCon JP 2016 講演全体スケジュール PyConJP yotuube チャンネル PyCon JP 2016 公開済みスライドまとめ #pyconjp #pyconjp2016 PyCon JP 2016 招待講演 / Invited Talk] Pythonを含む多くのプログラミング言語を扱う処理フレームワークとパターン (ja) Blockchain for Pythonistas (ja) マイクロサービスを利用する側のパフォーマンス向上策 (ja) 週末サイ
「リクルートテクノロジーズ オープンラボ」はリクルートグループのサービス開発やインフラの運用を手がけるリクルートテクノロジーズが主催する技術勉強会です。毎回テーマを設け、社内外から講師を招いて開催していく予定です。 第3回となる今回のテーマは Infrastructure as Code です。 Infrastructure as Code を大局的な視点から語る、という内容がメインで、実践的な内容は少なめです。Infrastructure as Code の過去と現在から、未来がどのようになっていくのかを考える、そういった場としたいと考えています。 18:30 - 開場 19:00 - 19:05 はじめの挨拶 伊豆原 大也 (Recruit Technologies ATL) 19:05 - 19:30 "Infrastructure as Code" から数年、結果どうなったか
どうも、セクションナイン の 吉田真吾（@yoshidashingo）です。 週末にKINGSGLAIVE FINAL FANTASY XVを観てきました。FFXVメディアミックスのいちコンテンツではありますが、FFをプレイしない人でも十分に楽しめる「ストーリー」「映像クオリティ」でした。9/30が楽しみです。 ということでさっそく行ってみましょう。 AWS公式 1. AWS Black Belt Online Seminar「Parse.comからAWSへのモバイルアプリの移行」の資料公開 2. [OpsJAWS: やってみようシリーズ] Sumologicの検索(CloudTrailのログ解析) AWS関連 Recruit Technologies Open Lab #03 テーマ：Infrastructure as Code 3. Infrastructure as Code のこれ
トップ > ガジェットオタクが世界を救う > ソニーとオリンパスが組んだ「MESH × OLYMPUS AIR」がすげえ遊べるプロジェクトの予感たっぷり いしたにまさきの新刊：HONDA、もうひとつのテクノロジー ～インターナビ×ビッグデータ×IoT×震災～ 01 それはメッカコンパスから始まった｜Ｈｏｎｄａ、もうひとつのテクノロジー 02 ～インターナビ×GPS×ラウンドアバウト～ 運転する人をサポートすること｜Ｈｏｎｄａ、もうひとつのテクノロジー 03 ～インターナビ×災害情報×グッドデザイン大賞～ 通行実績情報マップがライフラインになった日 2016.03.16 ロフトワークさんから、オリンパスさんとソニーさんの新しい取り組みを発表するので、ぜひ！とお声がけいただいて、正直会場に着くまでは、けっこう軽い気持ちで出かけておりました。 それが、以下のイベントでありました。 リンク: オー
家電製品や車などの「モノ」と「インターネット」がつながるIoTという概念は、ここ数年で急速に普及しています。 難易度が高そうと感じている方が多いと思いますが、安価で手に入るシングルコンピュータ「Raspberry Pi」や遊び感覚で開発ができる「MESH」などの登場により、IoT開発に取り組みやすい環境が整ってきました。 そこで今回は、IoT基礎知識がわかる記事や、実際の開発体験を綴った記事を21個ご紹介します。興味を惹かれるデバイスがあれば開発に取り組んでみてください。 IoTとは IoTは「Internet of Things」の略で、日本語では「モノのインターネット」と呼ばれています。 世の中のさまざまなモノとインターネットを接続しようという概念で、モノに自動制御や自動認識といった機能を持たせて生活の利便性の向上や低コスト化を目指します。 パソコンやスマートフォンだけでなく、テレビ、
どうも、IoTに興味深々のCHASUKEです。 参加したワークショップで「MESH(メッシュ)」と呼ばれる面白IoTガジェットに出会った。１個6,000〜7000円という値段にちょっと引いたが、やっぱり欲しいので、買っちゃいました♪ ▼これがMESH(ボタンタグ)。親指サイズ。 今回は、こいつを紹介していきます♪ MESH(メッシュ)って？？MESHは、もの作りの元祖SONYが新規事業開発の一貫として開発した無線通信が可能な機器です。日本とアメリカで同時発売されたということもあり、どこか海外っぽい感じがします。 MESHは、専用アプリを使って「○○(入力)をしたら、□□(出力)する」をつなぎ合わせることで自動化の仕組みを作ることができます。 簡単な例として、こんな感じ。 MESHのボタンを押したら、メールする。MESHに人が近づいたら、iPhoneでベルを鳴らす。使い方は、アイデア次第で無
Configure your Raspberry Pi to connect to your WiFi network as soon as it switches on for the very first time. Automatically install a VNC server on your Pi the first time it boots up - so you can connect straight to it and start hacking. Contribute your own blocks which can perform scripts and tasks, automating your Raspbery Pi's setup.
A Practical Introduction to Deep Learning with Caffe and Python // tags deep learning machine learning python caffe Deep learning is the new big trend in machine learning. It had many recent successes in computer vision, automatic speech recognition and natural language processing. The goal of this blog post is to give you a hands-on introduction to deep learning. To do this, we will build a Cat/D
深層ニューラル・ネットワークの効率を劇的に上げる「蒸留」 2016.09.30 Updated by Ryo Shimizu on September 30, 2016, 12:59 pm JST 深層ニューラル・ネットワークの世界はつくづく進歩が著しいと思います。 筆者も日々怒涛のように押し寄せる新情報を取捨選択しながら、毎日異なる人工知能をプログラミングしてやっと追いついている、というのが実情です。額に汗しながら必死でこの恐ろしくも妖しい魅力を放つ怪物と寄り添おうとしています。 最近ようやく、機械学習ばかりやっている人たちが、実用的に機械学習を使うことよりも、機械が上手く学習できるようになることに喜びを見出す気持ちが分かってきました。 筆者は基本的にどんな技術にも実用性が第一と考え、そもそも一定以上複雑な事柄はブラックボックスとして理解しなくてもいい、という立場です。 しかしそれでも、
「Harvard Business Review」2012年10月号で"Data Scientist:The Sexiest Job of the 21st Century”（データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業）として取り上げられ，「データサイエンティスト」が新しい職種として注目を浴びてからもうすぐ4年が経とうとしています。 「セクシー」として取り上げられたデータサイエンティストは，多くの人が就きたい職業として注目を浴びることになりました。ビッグデータというキーワードもそれ以前から流行していましたので，企業がデータ分析できる人材を探す時期ともマッチしていました。ふだんデータに関わることのあるエンジニアやマーケッターだけでなく，さまざまな人たちがデータサイエンティスト職を志望したのです。 しかし，実際の仕事は泥臭い作業が多く，プログラミング技術も必要です。これらは，すで
かつて拙著出版の際に大変お世話になった技術評論社（技評）さんから、『データサイエンティスト養成読本』改定2版のPRとして以下の記事がリリースされていました。この記事がもう何と言いますか、「読めばそのままデータサイエンティスト（本物）もしくはグローバルにおけるData Scientistのスキル要件になっている」ほどの素晴らしい記事なので、ぜひ皆様にはご一読をお薦めいたします。 ちなみにここであえて「本物」と銘打ったのは、少し前にもどこかで論じられていた記憶があるのですが、要は「なんちゃってデータサイエンティスト」は含まないということです。僕の知る限り、日本国内でデータサイエンティストと言うと「データサイエンティスト（カナ）」と方々から侮られるのが常なのですが、それはそもそも後述するように数年前に大量に発生したデータサイエンティスト（本物）でも何でもない専門的スキルに乏しい人々のことが世間で
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