Real World Sensing, Edge-Heavy Computing, Real-time Interaction. PFN solves complex problems and realizes a new computing and network architecture for IoT by integrating advanced and unique technologies, including Edge-heavy computing ,Distributed intelligence, Machine learning, Deep learning, Computer vision.
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Real World Sensing, Edge-Heavy Computing, Real-time Interaction. PFN solves complex problems and realizes a new computing and network architecture for IoT by integrating advanced and unique technologies, including Edge-heavy computing ,Distributed intelligence, Machine learning, Deep learning, Computer vision.
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ファナック株式会社との提携についてのお知らせ – Preferred Networks
https://www.preferred-networks.jp/news/8731
ファナック株式会社 社長 稲葉善治 以下、ファナック と株式会社Preferred Networks 社長 西川徹 以下、PFN は、工作機械やロボット等の更なる高度なインテリジェント化を目指して、機械学習や深層学習 ディープラーニング を活かした技術開発において協業することで基本合意致しました。 PFNがん研究所 (PFN Cancer Research Institute (PCRI) の設立について. ネットワークのエッジで動作する深層学習プラットフォームDeep Intelligence in-Motion DIMo、ダイモ のβ版先行提供を12月中旬から開始します. 深層学習をウェブブラウザ上で学習できる Chainer Playground の無償公開について.
Members – Preferred Networks
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創業者 - 代表取締役 CEO. 創業者 - 代表取締役 CEO. 未踏ソフトウェア創造事業 単語抽出法による次世代データ圧縮法の開発 汎用的データにおける確率的言語モデルの抽出及びその利用 文脈を利用した文書分類 未踏ソフト創造事業 スーパークリエータ認定 2005年度, 第1回, 第2回NLP若手の会シンポジウム YANS) 最優秀発表賞、言語処理年次大会2009年度、2010年度 優秀発表賞, 東京大学総長賞。 取締役 - 最高執行責任者 COO. 取締役 - 最高執行責任者 COO. IT研究所システムアーキテクト、 BSCカンパニー プラットフォーム技術部 統括部長などを歴任。 PFN America 最高執行責任者 COO.
オープンソース深層学習フレームワークのChainerをリリースしました – Preferred Networks
https://www.preferred-networks.jp/news/8531
Preferred Infrastructure 及び Preferred Networks はディープラーニングフレームワーク Chainer を開発し、オープンソースとして公開しました。 公式サイト http:/ chainer.org. Google group Chainer User Group. また、Google の Deep Learningコミュニティ. Chainerの開発コンセプト 技術的特徴に関しては Preferred Research ブログ. PFNがん研究所 (PFN Cancer Research Institute (PCRI) の設立について. ネットワークのエッジで動作する深層学習プラットフォームDeep Intelligence in-Motion DIMo、ダイモ のβ版先行提供を12月中旬から開始します. 深層学習をウェブブラウザ上で学習できる Chainer Playground の無償公開について.
Job – Preferred Networks
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Preferred Networksが目指す事は、 最先端の技術を継続的に生み出し、実用化する組織 の確立です。 PFDeNAでは、DeNAとPreferred Networks両社の 新しいことに挑戦する という遺伝子を継承し、深層学習や高度な機械学習などを活用したサービスの企画 開発 運営およびソリューションの提供を行います。 ハードウェア記述言語(VHDL, Verilog, RTL). Popmid() 登録されている整数の中央値 整数を小さい順に並べた時に中央に来る値 を返し、その要素を消す. 週休二日制 土 日 、祝祭日、年末年始休暇. 8211; C, C , Ruby, Python, Go, Java, Scala, Lua, CUDA, JavaScript. 8211; UNIX / Linux または Windows 環境におけるソフトウェア開発能力. Popmid() 登録されている整数の中央値 整数を小さい順に並べた時に中央に来る値 を返し、その要素を消す. 週休二日制 土 日 、祝祭日、年末年始休暇.
News – Preferred Networks
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株式会社Preferred Networks 本社 東京都千代田区、代表取締役社長 西川徹 以下、PFN は、SCSK株式会社 本社 東京都江東区、代表取締役社長 谷原徹、以下SCSK と株式会社Asian Frontier 社長 ミゲルアンヘル エステベス 安倍 以下AF およびAFグループの株式会社Ridge-i 本社 東京都千代田区、代表取締役社長 柳原尚史、以下Ridge-i と業務提携し、SCSKが開発 運用する企業の業務システムへのAI技術活用の一環として、PFNの持つ深層学習 ディープラーニング を中心にした機械学習のプラットフォーム DIMo ダイモ Deep Intelligence in-Motion 注1 の導入を推進します。 特に昨今、金融機関においては、既存業務の効率化や知見の有効活用を目的に、FinTech AIへの積極投資が進み始め、機械学習 深層学習技術の業務システム サービスへの適応が求められています。 Https:/ www.usss.kyoto-u.ac.jp/bbt.html. 村主 崇行 京都大学 非常勤講師のコメントです。 ネットワークのエッジで動作する深層学...
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yogini life log: 10月 2014
http://yoginilifelog.blogspot.com/2014_10_01_archive.html
フリーアナウンサー×ヨガインストラクター×アーユルヴェーダセラピスト 植村智子のjourney. ヨガ＝アサナ（ポーズ）のイメージが凄く強いし. 毎週金曜日、18時45分からのリバタライズヨガ（ゆったり）と. 20時からのリバタライズヨガ（エナジー）です。 12300;新たな活力を与える」、「元に戻る」. 今日の 『なないろ日和！』. Earth gardenへぶら〜り。 12300;雑貨が好き！」「旅が好き！」. お酒を頂きながら、美味しいご飯を食べて、わいわい！ ぽかぽかを超えて、少し暑かった・・・。 今日の 『なないろ日和！』. 12302;美人』、美しい人というのは. 今日の 『なないろ日和！』. テレビ東京 9時28分〜 BSジャパン10時01分〜). 12300;今さら聞けない大人のマナー」を特集します。 野呂さんの『美人論』トークに釘付け！ 12302;美女』ではなく『美人』が好きとおっしゃる野呂さん。 12300;人として美しいか」ということなんだそうです。 12300;満足はしない方が良い」、. 12300;無理をすることが大事」などなど人生論へ！ ありがとッ！FANCL...
AI watching | apps blog
http://akira.watson.jp/ai/ai-watching.html
ここのところ Deep Learning という言葉が飛び交っていますが、そのきっかけとして人工知能 AlphaGo が4:1でプロ棋士イ セドル九段に圧勝したことでしょうか。 アルファ碁 を育てた人工学習知能 ＤＱＮ の正体. TensorFlow is an Open Source Software Library for Machine Intelligence. 8211; AWSはDeep Larningではないが人工知能を簡単に使える. 8211; Microsoftの方の話では、今はデータサイエンティストがdeep learningのモデルを作っているが、いずれいらなくなる、もっと汎用的なサービスが始まるとの予測でした。 Google for Mobile 2016. IPhone] Watch Connectivity: updateApplicationContext (Apple Watch).
Members | AIL Tokyo
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Deep Learning Lecture Series. Graduate School of Engineering. Graduate School of Engineering. Graduate School of Engineering. IST AAI 2016 Lecturers. Graduate School of Information Science and Technology. Graduate School of Information Science and Technology. Graduate School of Information Science and Technology. Graduate School of Information Science and Technology. Preferred Networks, Inc. Researcher / HPC Engineer. The 1st Deep Learning Lecture Series. 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656.
ACM-ICPC 2015 Tsukuba | 国際大学対抗プログラミングコンテスト
http://icpc.iisf.or.jp/2015-tsukuba
Asia Tsukuba Regional Contest 2015. Access and Local Information. Domestic Preliminary Contest, 2015. ACM-ICPC Asia Regional Contest, Tsukuba, 2015. ACM-ICPC Regional Contest, Tsukuba, 2015. Date: November 28 (Sat) – 30 (Mon), 2015. Host: University of Tsukuba. Domestic Preliminary Contest via the Internet. Proudly powered by WordPress.
PyData Tokyo Meetup #1でCaffeとmafについて発表しました | Preferred Research
https://research.preferred.jp/2014/11/pydata-tokyo-meetup-1
PyData Tokyo Meetup #1でCaffeとmafについて発表しました. 10月30日のPyData Tokyo MeetUp #1にて Caffeとmafを用いたディープラーニング開発 実験方法 というタイトルで発表を行いました。 PyData Tokyo Meetup #1 – Deep Learning(connpass). PyData Tokyo MeetUp #1(togetter). Development and Experiment of Deep Learning with Caffe and maf. Mail (will not be published) (required). Chainer MeetUP #03 を開催しました. SIGMOD Programming Contest 2016 優勝. Chainer MeetUP #03 を開催しました. SIGMOD Programming Contest 2016 優勝.
自然言語処理 Preferred Research
https://research.preferred.jp/category/自然言語処理
昨日のPFIセミナーで Deep Learningと自然言語処理 というタイトルで発表させていただきました。 この辺りに興味を持たれた方は今度の1月20日に NIPS 2014 読み会 http:/ connpass.com/event/10568/. 先週末の11/22 土 に、PFIオフィスにて EMNLP2014読み会. 先週末の7/12 土 に、PFIオフィスにて ACL2014読み会. という会議の Recognizing Inference in TExt (RITE). Syntactic Difference Based Approach for NTCIR-9 RITE Task. Yuta Tsuboi, Hiroshi Kanayama, Masaki Ohno and Yuya Unno. NTCIR-9, 2011. [ pdf. 今日は、その中で使ったTree Edit Distance (TED) について解説します。 Chainer MeetUP #03 を開催しました. SIGMOD Programming Contest 2016 優勝.
機械学習 Preferred Research
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改めて見ますと、我々の会社が得意としているアルゴリズムとデータ構造 文字列処理 画像処理 機械学習などのテーマでの出題が多かったようです。 2011年 テーマ 文字列処理 回文 問題文. 2012年 テーマ 文字列処理 一般化しりとり 問題文. 2013年 テーマ グラフ 探索アルゴリズム 問題文. 2014年 テーマ 画像処理 テンプレートマッチング 問題文. 2015年 テーマ 機械学習 前処理 教師あり学習 問題文. 2016年 テーマ 深層学習 AutoEncoder ハイパーパラメータの決定 問題文. このたび，Preferred Networks PFN で4月 ５月と春インターンに参加させていただきました. インターンでは， Deep Deterministic Policy Gradient. これは私が以前 Chainer を使って Deep Q-Network (DQN) と呼ばれる深層強化学習を再現した 経験. TORCS The Open Racing Car Simulator. Chainer Meetup #01 を開催しました. 2) 現在の予測モデルのもとで最善の(x,...
NIPS2014読み会を開催しました | Preferred Research
https://research.preferred.jp/2015/01/nips2014
個別のトピックで言えば、Deep Learning/Deep Neural Networkが依然として関心を集めているようです。 例えば NIPS review experiment などで検索すると、より詳細にこれらを論じた記事がいくつも見つかり、レビュープロセスに関しては多くの方が問題意識や関心を持っているのだと感じました。 Learning Generative Models with Visual Attention. Advances in Learning Bayesian Networks of Bounded Treewidth. Analysis of Learning from Positive and Unlabeled Data. Semi-supervised Learning with Deep Generative Models. A Safe Screening Rule for Sparse Logistic Regression. Content-based recommendations with Poisson factorization.
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