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初めてのAI

tjo.hatenablog.com

AIソフトインフラ

qiita.com

Intel Technology and Manufacturing Day

Intel Technology and Manufacturing Day All speakers recorded live on March 28, 2017 in San Francisco.

技術書籍

job-draft.jp

数学

物理数学 Math book

TensorFlow

Google翻訳 TIPS

www.gizmodo.jp

ビデオをチェックしていみよう、OpenCLとの違いを理解したい。

BNN-PYNQ

FPGAの部屋 XilinxのBNN-PYNQをやってみる1(インストール編) よくまとまっている。あとでじっくり参照しよう。ありがとう。 developer.smartnews.com

Python3 Tutorial Video

thenewboston.com

Deep Learning Tutorial

Deep Learning 101 - Part 1: History and Background TensorFlow特化のスタンフォードの深層学習コースStanford University: Tensorflow for Deep Learning Research MITの深層自動運転コース6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars UCバークレーの深…

Stanford Seminar: The REX Neo Architecture: An energy efficient new processor architecture

時間出来たらチェックして、コメントする予定。 プレゼンテーション資料

Cutting-Edge Trends in Deep Learning and Recognition

Deep Learningのレクチャ イリノイ大学 リソースが豊富で最新、レファレンス情報もたくさんあり CS 598 LAZ

週末サイエンティストのススメ

PyConJP2016: 週末サイエンティストのススメ from Yuta Kashino GitHub - bakfoo/awesome-pysci GitHub - bakfoo/pyconjp2016: PyConJP 2016 「週末サイエンティストのススメ」の資料

All Code Implementations for NIPS 2016 papers

DeepLearning研究 まとめ

Machine Learning Hardware Reading Group Deep Learning with FPGA – Amund Tveit's Blog

Twitter社が発表した超解像ネットワークをchainerで再実装

hi-king.hatenablog.com

Microsoft Azure技術情報

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FPGAでのDeep Learning実装

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機械学習、人口知能の書籍

深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

標準化ドキュメントの概要

60分でわかった気になるISO29119 #wacate from Kinji Akemine www.slideshare.net

Googleセキュリティ実装

www.publickey1.jp

Python書籍

shinyorke.hatenablog.com

人口知能関係のYoutube

www.youtube.com

CPU性能評価プログラム

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US University AI lecture

Stanford University ... Stanford University: Tensorflow for Deep Learning Research MIT ... 6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars

Deep Learning Paper

機械学習を学ぶ推薦図書

自然言語処理を学ぶ推薦書籍 - 首都大学東京 自然言語処理研究室(小町研)

DeepLearning参考資料

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ロボティクスを学ぶ

myenigma.hatenablog.com

Intel AI information

www.brighttalk.com

WaveDrom Digital Timing Diagram everywhere

http://wavedrom.com/ テキストで信号フローを書いていたが、これを便利そう。 そのうち使ってみよう。

Advent Calendar 2016

qiita.com qiita.com

CUDA 8 AND BEYOND @GTC 2016

MaterialVideo

“できそうなことはだいたい出来る、「ある意味で汎用???」ニューラル・ネット、pix2pix登場”

http://d.hatena.ne.jp/shi3z/20161125/1480024995

A.I. について学習するハードルを下げるために

https://googledevjp.blogspot.jp/2016/11/making-it-easier-for-anyone-to-start-exploring-ai.html

RISC-V Workshops

4th RISC-V Workshop Proceedings - RISC-V Foundation 3rd RISC-V Workshop Proceedings - RISC-V Foundation 2nd RISC-V Workshop Proceedings - RISC-V Foundation 1st RISC-V Workshop Proceedings - RISC-V Foundation

機械学習を学ぶ上で抑えておきたい数学

機械学習を学ぶ上で抑えておきたい数学 - "機械学習","信号解析","ディープラーニング"の勉強

MITの低消費電力ディープコンボリューション NNチップ

Eyeriss研究者による 2016年9月の講演ビデオ とスライド。 September 2016 Embedded Vision Alliance Member Meeting Presentation: MIT - YouTube http://www.rle.mit.edu/eems/wp-content/uploads/2016/07/Sze-Energy-Efficient-Hardware-for-Embedded-Vis…

ディープニューラルネットワークのハードウェアアーキテクチャ上のチュートリアル

よくまとまっている資料。レファレンスは特に役立ちそう。 このチュートリアルでは、CPUを含むDNNSをサポートするさまざまなアーキテクチのトレードオフを議論、DNNSの概要を提供。GPU、FPGAやASIC、および重要なベンチマーク/比較の指標と設計上の考慮事項…

データマイニング・機械学習分野の概観 www.kamishima.net

機械学習レファレンス

深層学習、機械学習を理解を深めたい。まずはチュートリアル的な資料を集めてみよう。 情報理論を勉強しようっと。 情報追加。2017年2月23日(木)