2016.05.24

Posted by

Nao Tokui

Deep Learning × 表現 — 参考リンク集

  • Share

naotokui.netより転記。

いわゆる人工知能、特にDeep Learningと表現/クリエイティブに関して、普段徳井が定期的に読んでいるサイトを紹介します。

界隈で人気のスタンフォードの授業「CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition」の今学期の講義を見ていても、「今日の授業は◯◯◯について扱います。これは先月△で発表された考え方で… 」というのがしょっちゅう(この授業は、畳み込みニューラルネットワーク、画像認識あたりを勉強する上で非常にオススメです。YouTubeにほぼリアルタイムで講義の内容が上がっています)。なかなかキャッチアップしていくのが大変ですが、このあたりの情報をチェックしておけば最低限良さそうです。

ほかによいサイトがあればぜひコメントください!よろしくお願いします。


1. GitXiv

GitHubarXiv.orgを標榜するサイト。GitHubはプログラマなら誰もが知っているソースコードの共有、バージョン管理のサイト。arXiv(アーカイブと読むはず)は、アカデミックな論文を共有するためのサイトです。これまで、論文誌というと非常に高価で、アカデミックな世界(もっというと税金を使える大学のなかの人たち)に生産と消費が閉じていたのに対して、もっと世の中に対してオープンにしよう!という流れでできたサイト。この二つを組み合わせたGitXivは、「最新の学術的な成果」が「すぐに使える」かたちで公開されているものを集めたポータルサイト、ということになります。日々更新されているので、このサイトのニュースレターに登録するだけでもかなりの情報通になれます。ただし、公開されているのはあくまでも論文ですので、読み解くにはそれなりの知識が必要になるかと。なんとなく最先端の研究の動向を知るのにはオススメです。

情報の鮮度 ⭐️⭐️⭐️⭐️
実用性   ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
難易度   ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

GitXivのトップ。ニュースレターに登録できます
各プロジェクトのページ。論文のアブストラクトとgithubの概要がまとめられています

2. CreativeAi

その名の通りクリエイティブなAIの応用についてまとめたポータルサイト。こちらは理論よりも、実践重視。YouTube動画がひとつ貼ってあるだけであったりもします。また扱うプロジェクトも技術的にはMachine Learningとさえいえないようなシンプルなものも多く、AI的なアプローチを重視するCreativeApplications.Netといった位置づけで考えると良いと思います。こちらもニュースレターに登録しておくと良いでしょう。

情報の鮮度    ⭐️⭐️
実用性      ⭐️⭐️⭐️
トピックの幅広さ ⭐️⭐️⭐️⭐️

CreativeAiのトップ。ニュースレターへの登録を忘れずに

3. Awesome Deep Vision

CNNなどのDeep Learningを使ったComputer Visionに関する研究を系統だててまとめたもの。重要な論文などが網羅されている点でおすすめ。

情報の鮮度 ⭐️⭐️⭐️
俯瞰性   ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
難易度   ⭐️⭐️⭐️⭐️


4. samim on Medium

ここからは実際にAI x Creativeな取り組みをしている人たちのサイト、blogなどを紹介。GitXivの発案者でもあるプログラマのsamimさんのブログ。Deep Learningの新しい技術を試してみた!という面白い例がいくつもあがっている。技術的にはそこまで深入りしないので、初学者でも読みやすい。最近更新が止まっているのがちょっと気がかりです。

インスピレーションのもと ⭐️⭐️⭐️⭐️
記述のわかりやすさ   ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️


5. Machine Learning for Artists

ここまで紹介したようなトピックに興味のある人たちが集まって議論できる場が、日本にもあったらいいのになぁと思っていたところ、Facebookのページがあることに気づきました。Slackのグループも立ち上がっています。まだ人数が少ないのですが、今後に期待!という意味を込めてここで紹介させていただきます。

情報の鮮度     ⭐️⭐️
初心者へのやさしさ ⭐️⭐️⭐️⭐️
今後に期待     ⭐️⭐️⭐️⭐️


to be continued…

ご依頼・ご相談などは、こちらからお問い合わせください

CONTACT