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Preferred Networks( #PFN )の日本語公式アカウントです。 - English Account: @PreferredNet - Tech Account: @preferred_jp

Tokyo
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4 years
【発表】PFNは研究開発の基盤技術をChainerからPyTorchに順次移行するとともに、Chainer開発をメンテナンスフェーズに移行します。 同時に、米Facebookを中心とするPyTorchコミュニティと連携し、PyTorchの開発、MN-CoreプロセッサのPyTorchサポート等を推進します。
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3 years
【発表】PFNは、これまで難しかった指先の向きや手の重なりを高精度で認識する3D姿勢推定技術を開発、手話の認識やアバター生成のための基礎技術としてソフトバンクのSureTalkに採用されました。他領域への応用を目指し、協業先を募集します。プレスリリースはこちら:
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3 years
【発表】順天堂大学、花王、PFNの研究グループが、あぶらとりフィルムでとれる皮脂中のRNAにパーキンソン病患者特有の情報が含まれることを発見し、この皮脂RNA情報を用いた機械学習モデルがパーキンソン病の診断方法になりうることを明らかにしました。
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2 years
PFNが先週リリースした #PFN3DScan は、これまでの技術ではスキャンが難しかった黒色・透明・金属製の物体でも3Dモデルとして360°の見た目を忠実に再現できます。EC、ゲーム開発、映像制作、メタバースなどに活用可能です。企業の皆さまはぜひお試しください!→
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4 years
【発表】PFNの「MN-3」がスーパーコンピュータの省電力性能の世界ランキング #Green500 で1位を獲得しました。深層学習の普及にはコンピュータの処理性能だけではなく、消費電力をいかに抑えるかがいっそう重要になります。PFNは今後も省電力化に挑みつづけます。
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3 years
【リリース】PFN社内で使われているPython向けのlinter/formatter設定・実行ツールを pysen (パイセン) として公開しました。詳細は後日ブログで解説します。
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1 year
【動画】PFN 4D Scan「しながわ水族館 海の宝石箱編」を公開しました。 動きのある空間を撮影して空間丸ごとフルCGで再構成。揺らめく水の表現や、魚や珊瑚を好きな角度から自由に眺める映像も制作できます。
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5 years
【発表】PFNは、深層学習(ディープラーニング)初心者向けのオンライン教材「ディープラーニング入門:Chainer チュートリアル」を公開しました! 大学の授業や企業研修、商用セミナーなどで広く利用されることを想定し、誰でも無料で使用できます。 #深層学習入門 #ディープラーニング入門 #Chainer
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5 years
Chainerの公式日本語チュートリアルサイト「ディープラーニング入門:Chainer チュートリアル」を公開しました。数学やPythonの基礎〜機械学習・ディープラーニングの基礎・コーディング・応用まで幅広く解説し全章をColab上で実行可能なJupyterノートブックとして配布中です
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5 years
【発表】PFNは、日本メディカルAI学会公認資格(メディカルAI専門コース)のオンライン講義資料を作成し、無料公開しました。 メディカルAI学会所属でない方も自由にご覧いただけます。 医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実践方法を学ぶことができます。
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5 years
【発表】Preferred Networks Creative Projectとして、キャラクター生成プラットフォームCrypkoの技術提供を開始しました! GAN(Generative Adversarial Network)を利用することでキャラクターの顔画像を自動生成します。
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5 years
PFNの大物ルーキー、シニアリサーチャーの平木(先生)による社内勉強会「黒いプロセッサ -プロセッサの黒歴史‐」。 講演内容の詳細を公開することはできませんが、PFNでは社員向けに、非公開の興味深い勉強会がたくさん開催されています!
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5 years
【発表】PFNは、深層学習の実践的な学習を目的とした高等教育向け教材を山梨大学と共同開発しました。 Python基礎 から、深層学習を用いた帰納的プログラミング、ロボットカーへの実装までを学べます。教材は近日公開予定で、大学・高校等の教育機関の授業に無償利用可能です
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8 months
【発表】PFNが開発した大規模言語モデル(LLM) PLaMo™︎ー13Bをオープンソースで公開しました。また、PLaMoの知見をもとにマルチモーダル基盤モデルを開発・提供する新子会社Preferred Elementsを11月に設立します。10月の #CEATEC2023 ではLLMを使ったデモも出展します。
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3 years
本システムに含まれる @crypko で自動生成したキャラクターイラストの例です。上半身までより高い解像度で生成可能になりました。
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2 years
【発表】従来の技術ではスキャンが困難だった透明・黒色・金属製の物体も、3Dモデルとして見た目を忠実にデジタル化するPFN 3D Scanを正式にリリースしました。Eコマース、ゲーム・映像制作、メタバース、文化財の保存等で利用が可能です。 #PFN3DScan
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3 years
【発表】PFNとENEOSは、物理シミュレータに深層学習モデルを組み込んだ汎用原子レベルシミュレータを開発、従来の数万倍のスピードで様々な材料の探索を行うことが可能になりました。合弁会社を設立し、このシミュレータを使った材料探索クラウドを提供します。
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4 years
【発表】本日、PyTorchへの移行を支援するライブラリpytorch-pfn-extrasをOSS公開しました。特に有用度の高いChainerの機能をPyTorch向けに再実装しています。PFNは今後もPyTorchコミュニティとの連携を深め、深層学習技術の実用化を加速させていきます。
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5 years
PFNが東京の中心部に建設中の ”秘密の工房” をチラッとお見せします。
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3 years
【発表】PFNは深層学習技術と大規模計算資源を用いたAI創薬技術を開発し、京都薬科大学 @KPUofficial との共同研究で新型コロナウイルス感染症(COVID-19)治療薬のリード化合物を発見しました。
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2 years
PFN 3D Scannerのβ版トライアル参加者を募集します!お送りいただく物品の高品質な3Dモデルを短納期でお届けします(透明物・金属など3Dスキャンが難しかった材質も対応可能)。360°回転できるサンプルも多数揃えていますので、まずはサイトをご覧ください! #PFN3DScanner
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4 years
【発表】コンピュータサイエンスで世界レベルの人材を育成することを目指し、PFNは教育事業を開始します。第一弾として創造力を引き出す子ども向けプログラミング教材「Playgram™」を開発、やる気スイッチグループと提携し、8月より順次導入します。
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3 years
【発表】PFNのMN-3が再びスパコンの省電力性ランキング #Green500 で世界首位を獲得しました。ソフトウェアの改良とシステム最適化でMN-CoreおよびMN-3の性能をさらに引き出した結果、前回の自社記録を14.05%更新する29.70 Gflops/Wを達成しました。
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5 years
【発表】PFNは、プライベートスパコンMN-2を自社構築し、2019年7月に稼働します。これにより、MN-1、MN-1b、MN-2合計で約200ペタフロップスの計算資源を保有。継続的な計算資源への投資で、深層学習の世界的な開発競争における優位性を確保していきます。 #NVIDIA #GPUs
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4 years
【発表】三井物産との合弁会社を設立しました。深層学習技術を用いて地下構造をより速く正確に推定する技術の開発を目指します。石油・天然ガスのほか、二酸化炭素の地下貯留(CCS)や地熱発電等への応用も視野に入れて事業化を進めます。
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5 years
【動画】PFNが開発する深層学習技術を用いたサッカー解析のデモ動画を公開しました。試合映像からの選手の姿勢推定、姿勢推定にもとづく選手の向き検出、サッカーシーンの推定技術を紹介しています。是非、ご覧ください。 #football #Analytics #DeepLearning
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2 years
【発表】PFNのスパコンMN-3が #Green500 で3度目の省電力性能世界1位を獲得しました。ソフトウェア制御の効率化等でMN-Core™プロセッサーの計算力ポテンシャルを引き出し、電力効率が前回の32.59%増を記録。開催中の #SC21 ではMN-Core2(仮称)等の開発計画も出展中です。
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1 year
東京ビッグサイトで4/7(金)まで開催中のメタバースファッションフェアにて、PFN 4D Scanでリアルに再構築したCGのモデルさんをサイネージ上で360度自由に動かせる体験ができます! この映像、PFN 4D Scanでスキャンして再構成したフルCGです! 東京ビッグサイト 西展示棟 アトリウム ブースS16-13
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5 years
【発表】PFNは来年1/25公開の長編アニメーション映画『あした世界が終わるとしても』 @ashitasekaiga の製作委員会に参画しています。本作品の制作にあたり、深層学習技術を活用したソフトウェアDesignChainerとMotionChainerを開発し、技術提供しました! #あしせか
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6 years
【発表】PFN&PFDeNAは、深層学習技術を活用し、少量の血液で14種類のがんを早期発見する検査システムを研究開発します。本研究では、国立がん研究センターにて、提供者の同意を得て研究用に収集された血液検体と臨床情報を用いて開発を行い、2021年を目標に事業化を目指します
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6 years
PFNに、各分野の精鋭18名が新しく入社しました! 皆さま、よろしくお願いします!
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4 years
【書籍】PFN創業者の西川・岡野原の共著『Learn or Die 死ぬ気で学べ プリファードネットワークスの挑戦』が3/18から全国の書店に並びます。何をしている会社かわからない、と言われるPFNですが、どんな会社で、何を目指しているのか、少しでも知っていただければ幸いです。
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6 years
【発表】PFNは、ロボットが身近な場所で活躍する社会の実現に向け、パーソナルロボットの技術開発を進めています。 CEATEC Japan 2018で全自動お片付けロボットシステム初公開します (ホール2ブースA060) #CEATEC AWARD 2018インダストリ/マーケット部門準グランプリ受賞!
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5 years
PFNとDeNAの合弁会社であるPFDeNAは、血液中のExRNAの発現量により14の種類別にがんの有無を高精度に判定できる検査システムの実用化を加速させるため、PFDeNAラボを開所しました。 ラボでは、検体の冷凍保存、ExRNA抽出、ExRNA発現量の測定を行います。
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5 years
PFN2019夏の #インターン 募集要項公開! 機械学習以外にも幅広い分野で募集 ●応募資格:高校生・高専生・大学生・大学院生他 ●応募締切:2019年4月18日(木)正午(日本時間) The Intern application for international students who need visa support has been closed.
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9 months
【発表】PFNとENEOSは、ENEOS川崎製油所のブタジエン抽出装置にて、共同開発した石油化学プラント自動・最適運転システムの常時使用を開始しました。 装置全域に対して運転変動を安定化させると共に、手動操作を超える経済的で効率的な運転を達成しています。
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3 years
【発表】東映アニメ @toeianime_info とのアニメ制作効率化を目指す実験的な取り組みで、写真をアニメ調の背景素材に変換するPFNのScenify™が活用されました。実験映像『URVAN』では画像の前処理工程に要する時間を従来の約1/6に短縮できました。
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2 years
【発表】PFNとENEOSが石油精製・石油化学プラントの操作を自動化するAIシステムを共同開発し、ENEOS川崎製油所のブタジエン抽出装置で2日間にわたる連続自動運転に成功しました。将来の人材不足に対応するため、人の技量に左右されない安全運転の確立を目指します。
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2 years
【発表】絵を描くスキルや時間がなくても、深層学習を応用した技術で顔/上半身イラストの生成・融合・属性変更ができるCrypko™をWebサービスとして本日提供開始しました。どなたでもご登録・ご利用可能です。是非お試しください! @crypko #crypko
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4 years
機械学習用ハイパーパラメータ最適化ライブラリ「Optuna」が @PyTorch エコシステムに正式に加わりました。今後のアップデートについては @OptunaAutoML をフォローしてください。
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1 year
【発表】PFNが開発中のオープンワールドサバイバルクラフトゲーム『Omega Crafter』のトレーラー動画が公開されました。壮大な世界観と、プログラミング可能な相棒を使って作業を自動化するゲームプレイがご覧いただけます。Steamウィッシュリストにご登録ください!
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4 years
【発表】PFNが開発中の移動型マニピュレーターロボットが、経産省の「ものづくりスタートアップ・エコシステム構築事業」に採択されました。新型コロナウイルスなどの感染症対策を含めた無人搬送・無人消毒などの用途を想定し、量産設計・実証実験を開始します。
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4 years
【発表】PFNは、京都府、京都府医師会、NOBORIの協力のもと、深層学習を用いて胸部X線画像の診断補助ツールを開発しました。京都府の肺がん検診に試験導入し、医師の診断負荷と見落としリスクの低減効果を評価します。
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6 years
【発表】PFNは、中外製薬から約7億円、TELから、その子会社を通じて約2億円の出資を受けることで合意しました。 中外製薬とは医薬品研究開発の既存課題の解決に加え、より探索的な共同プロジェクトを実施予定。TELとは半導体製造分野の最適化・自動化などを共同研究します。
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3 years
【動画】PFNと鹿島が開発した建築現場用ロボットの自律移動システムについての動画を公開しました。フル動画はこちら:
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6 years
PFNは、会社としての行動規範や、日々の意思決定の指針となる「PFN Values」を4つの項目にまとめました。 PFN Valuesは「PFNらしさ」を特徴づけるものであり、私たちはとても誇りに思っています。
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6 months
PFNに神戸大とのクロスアポイントメントで牧野教授 @jun_makino が入社しました。 牧野教授はGRAPEプロジェクトを30年にわたって推進。2016年からMN-Core™シリーズを共同開発しています。今後はさらに密に"Good, Cheap, Fast"なハードの開発を行い、世界で広く使われるプロセッサーに育てていきます。
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4 years
【発表】PFNはピクシブとイラスト自動着色分野で協業を開始しました。 PaintsChainerの運営をピクシブが、新たな着色モデルの開発をPFNが行い、両社で誰もが楽しく、より簡単にイラストを制作するための新機能開発を推進していきます!
@PetalicaPaint
Petalica Paint
4 years
いつも #PaintsChainer をご利用いただき、ありがとうございます。 本日付で、運営会社が株式会社Preferred Networksからピクシブ株式会社に変更となりました。今後もより良いサービスのご提供に努めてまいりますので、引き続き宜しくお願いします。
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5 years
【発表】PFNは本社のある東京・大手町にメカノ工房を開設し、ロボットハンド等の試作と検証を迅速に行えるラピッドプロトタイピング環境を整備します。これにより、ソフトウェアとハードウェア両面からロボット関連の研究開発を進め、新しい技術の実用化を加速させます。
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4 years
【講義資料】PFNの大野( @delta2323_ )と柳瀬( @toshihikoyanase )が4/6に講師をつとめた東京大学大学院「電子情報学特論I」のオンライン講義資料が公開されました。 ・深層学習概論と理論解析の課題 ・ハイパーパラメータ最適化ライブラリOptunaの開発
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5 years
【発表】PFNは、全国の小学校の総合的な学習の時間におけるプログラミング体験を含めた授業の学習指導案「自動化の進展とそれに伴う自分たちの生活の変化を考えよう」の作成に協力。全自動お片付けロボットシステムを題材にしたビデオ教材を制作し提供します。
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5 years
【発表】Preferred Networksのテクニカルアドバイザーに統計数理研究所の福水健次教授が就任 PFNリサーチャーと共同で深層学習の理論研究を行っていただきます。
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3 years
【発表】AI・データサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、PyTorchも学べる機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種をSIGNATE Questのマーケットプレイスで提供開始します。
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2 years
【発表】深層学習を活用したPFNのエンタメアプリ『進化する少女型情報体MEMES/ミームズ』を配信開始しました。Crypko™️による画像自動生成で自分だけのキャラクターの進化が楽しめます!公式アカウント: @prj_MEMES
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1 year
【発表】PFN子会社のPreferred Roboticsが家具を動かす家庭用自律移動ロボット「カチャカ」の先行予約受付を開始しました。 深層学習、SLAMなどPFNと @pfrobotics の技術を駆使し、多様かつ変化に富む居住空間でも柔軟に自律移動する"スマートファニチャー"を実現します。
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6 years
PFNの夏のインターン角野隼斗 @880hz さんが、ピティナ・ピアノコンペティションでソロ部門最高峰「特級」のグランプリを受賞!角野さん、おめでとうございます!西川&岡野原から、ささやかながらお祝いのお花を贈呈しました。 PFNインターンの発表会も頑張るそうです!すごい
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3 years
【講演動画】 PFN執行役員の海野裕也によるSI2020の特別講演「深層学習とロボティクス」 PFNのロボティクス分野での取り組み事例を中心に、深層学習技術の進歩とロボット分野への応用研究、またそれを取り巻く計算環境の進化、今後の発展性について解説しています。
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3 years
本システムによる実物の3Dスキャンで生成された高精細3Dモデルです。
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6 years
PFNは事業拡大にともなう社員の増加、また、今後のさらなる増強を見据えて大手町ビル3階にオフィスを拡張しました。 新たに、グループワークエリア、畳エリア、カウンターエリアなどを備え、より働きやすく、メンバーやチームの交流につながる職場環境の整備を目指しました!
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3 years
【発表】PFNとENEOSの合弁会社PFCCが、材料探索のための汎用原子レベルシミュレータMatlantis™をクラウドサービスとして提供開始しました。PFNの深層学習技術とスパコンを活用し、従来の数万倍以上の計算速度、55の元素に対応する汎用性を実現しました。
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6 years
【記事】BUSINESS INSIDER @BIJapan に取材していただきました。 トヨタも虜にする「天才が憧れる天才」AI企業、PFNゴールデンチームの全貌 (今回の記事では一部しかご紹介できませんでしたが、PFNにはスーパーメンバーがまだまだたくさんいます!そして人材も募集中です)
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5 years
全国統一プログラミング王決定戦のトークセッション、満員御礼です。
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3 years
【発表】PFNの深層学習用スーパーコンピュータMN-3は、前回達成した世界記録を23.3%上回る26.04 Gflops/Wの省電力性能を実現しました。最新の #Green500 リストでは2位にランキング。ソフトウェア開発を進めることで、今後PFNの様々な研究開発に活用していく予定です。
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3 years
PyTorchのAutograd(自動微分)の実装について解説した連載記事を、PFNのDeep Learning Frameworks TeamがPyTorch公式ブログに寄稿しました。
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3 months
【発表】子会社のPreferred Elements(PFE)が、経産省とNEDOが開始する「GENIAC(Generative AI Accelerator Challenge)」において、1000億パラメータのマルチモーダル基盤モデルの開発と、1兆パラメータの大規模言語モデルの事前学習の検証を開始します。 PFEの発表資料:
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4 years
【発表】オープンソースの機械学習向けハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク #Optuna (オプチュナ)の2番目のメジャーバージョンとなるv2.0を公開しました。 Optimize your optimization. @OptunaAutoML
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2 years
【書籍】最高研究責任者の岡野原大輔 @hillbig が、PFNのコア技術であるディープラーニングの解説書を上梓しました。 最新論文に精通した圧倒的な知識量で実用化の最前線に立つ岡野原が、長く役立つ原理・原則・考え方を、初学者にもわかりやすく解説しています。
@hillbig
Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔
2 years
「ディープラーニングを支える技術」という本を書きました。各手法やアイディアの背後にある原理や考え方を詳しく説明し、最新トピックもカバーしてます。また人工知能の簡単な歴史、DLの位置付け、今後についてもまとめています。電子版は12/24、紙版は1/8に発売予定です。
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3 years
【発表】PFNは、技術的バックグラウンドを持たない事業担当者を対象とした法人向け研修プログラム「AI解体新書」を開始します。PFN共同創業者やエンジニアのレクチャーとワークショップを経て、実ビジネスに導入可能なアイデアの具現化を目指します。
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ICPC Yokohama Regionalの選手の皆様、お疲れさまでした! PFNには創業者の西川をはじめICPC経験者がたくさん在籍しており、競技プログラミングで鍛えた能力を活かしてどんな仕事をしているかメッセージ動画を作りました。 この後オンライン懇親会にメンバーも参加予定なのでぜひお立ち寄りください!
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4 years
【発表】PFNは、気象���気象研究所と、夏季の竜巻探知技術の開発を開始しました。 全国の気象レーダーで観測したドップラー速度データの提供を受け、深層学習を用いて、どこで竜巻が発生しているかを正確かつ自動的に検出する新たな手法の開発を目指します。
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【受賞】PFN共同創業者で最高研究責任者の岡野原大輔 @hillbig が、厚労省の令和4年度「現代の名工」を受賞🎉🎊 Matlantis、スパコン、ヘルスケアなどの研究開発をけん引し、日本を代表する卓越した技能を有する「データサイエンティスト」として高く評価していただきました!
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6 years
【発表】PFNは、深層学習技術を用いた製造現場向け #外観検査 ソフトウェアPreferred Networks Visual Inspectionを開発し、2018年12月よりパートナー企業へのライセンス提供を開始します。 圧倒的に少ない学習データで短期間・安価にシステムを構築可能です。
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深層学習をウェブブラウザ上で学習できる環境、「Chainer Playground」を無償で11月に公開予定です。深層学習とChainerの基礎を実際のプログラミングを通しながら学べます。公開をお楽しみに!
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【発表】ロボット事業の早期立ち上げと「すべての人にロボットを」の実現に向け、自律移動ロボットの研究・開発・製造・販売を行う子会社Preferred Robotics ( @PFRobotics )を設立しました。アマノから20億円の資金調達を実施し、来年中の新製品の発売を目指します。
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【講演】Workshop OT 2023 最適輸送とその周辺 – 機械学習から熱力学的最適化まで – において、本日13:30から岡野原 @hillbig が、話題のDiffusion Modelについて「拡散モデルとその周辺」と題して講演します。 講演資料はこちらからご覧いただけます。
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大規模言語モデルが作成した科学分野クイズの解答精度を競うKaggle-LLM Science Examで、PFNチームが4位&5位入賞🏅&ソロ28位と国内トップの成績を残しました🎊 メンバーのKaggle参加は技術研鑽の一助であり、今回もPFNが持つスパコンが活用されています。 各チームの解法も公開しています!(続く)
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PFN綱引き部は、大手町・丸の内・有楽町仲通り綱引き大会2023に出場し、リーグ予選をなんと4戦全勝で通過。しかしリーグ決勝で敗れて惜しくも本日の決勝戦への進出ならず。 PFN綱引き部では、疲労度と総重量・総筋肉量を加味した出場メンバーの編成法などを研究して、来年のリベンジを目指します!
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【ブログ】たびたび話題(炎上?)になるPFNの応募資格について、代表の西川がブログを書きました。 「コンピューターサイエンスのすべての分野に精通していること」という応募資格に込めた想い via @preferred_jp
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【発表】PFNはIIJ、JAISTと共同提案した経産省とNEDOの公募「ポスト5G情���通信システム基盤強化研究開発事業/ポスト5G情報通信システムの開発(委託)」に採択され、超省電力AIアクセラレータの開発と商用AI計算基盤の構築を目指します。
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6 years
【発表】学習済みDNNモデルを #ONNX 形式から読み込んで動作させる推論専用ライブラリMenoh(メノウ)を公開! #Chainer で学習したモデルを #Python 以外の言語で実装したアプリケーションに瞬時にデプロイすることができます。
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5 years
いいえ、閲覧はどなたにもオープンにする予定です。大学や高校などの教育機関での授業だけでなく、個人の自主学習にもご利用いただけます。 PFNは、深層学習の正しい知識の学習機会をより広く提供していきたいと考えています。教材の公開まで今しばらくお待ちください。
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5 years
👦👧小学生向けディープラーニング体験教室👩‍💻👨‍💻 "ディープラーニングで遊ぼう・学ぼう!" 小学生の皆さんに火星語データセットを作ってもらったり、3種のロボットカーがどういうコースを走れるかを考えることで、ディープラーニングを体験。最後は自動化されるものと未来の仕事について考えました!
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4 years
PFNのエンジニアで『ゼロから作るDeep Learning ❸』著者の @SaitohKoki が著書の一部を公開中です。
@SaitohKoki
Koki Saitoh 斎藤康毅
4 years
『ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編』の一部をオンラインで公開しています。 興味のある方、ぜひご覧ください!
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2 years
クジラとイルカ🐳🐬の個体識別精度を競うKaggle Happywhaleで、1588組中charmq、knshnbによるPreferred Dolphinが優勝🥇、Yiemon773が10位で金メダルを獲得しました🏅 PFNのスパコンMN-2を使って開発したモデルは、今後、海洋生物・環境の保全と研究に活用される予定です🌏
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4 years
【発表】子ども向けのタイピング練習教材 Playgram Typingのベータ版を無料公開しました: 作文もプログラミングも、パソコンを使いこなすには、まずタイピングから。この夏休み、タイピングをマスターしてみませんか?
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1 year
明日29日(日)夜9時放送の #NHK スペシャル #半導体大競争時代 の5分で伝える動画が公開されました。 AI半導体としてMN-Coreシリーズ開発の裏側が初公開! ハードとソフトを融合し、両輪で開発を進めるチップ、スパコン、コンパイラ、PFN 4D Scan、Matlantisも登場予定です!
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5 years
PFNはNeurIPS 2019のMineRLコンペに運営協力します。これはMinecraftを使ったSample-efficient強化学習がテーマで、CMUの他Microsoft Research、AIcrowdとの協業です。 PFNはChainerRLベースのBaselineを提供しています。ぜひご参加ください!
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1 month
PFN2024夏季国内 #インターン 募集要項を公開しました。機械学習のみならず、コンピュータサイエンスの幅広い分野から、新しい技術、プロダクト、サービスを創り上げてみたいという学生の皆様の応募を歓迎いたします。●応募締切:2024/4/21 (日) 23:59 (日本時間)
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