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    カテゴリ: AI

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    1: 田杉山脈 ★ 2019/11/30(土) 01:24:21 ID:CAP_USER.net
    ディープラーニング(深層学習)は人間にとってブラックボックスであり、AI(人工知能)による判断の根拠が不明だ―――。そんな懸念を解消する技術を米グーグル(Google)が2019年11月21日にリリースした。クラウドのサービスとして「Explainable AI(説明可能AI)」の提供を開始した。

     Explainable AIは深層学習によって開発したAIにおけるニューラルネットワークの稼働状況を分析することで、AIによる判断の根拠を人間に分かる形で提示する技術である。例えば画像認識AIであれば、被写体を分類する際に根拠としたピクセルをハイライト表示する。

     構造化データに基づいて判断するタイプのAIに関しては、ニューラルネットワークに入力したデータのどの部分(特徴)がAIの判断に寄与したのかを数値で示す。グーグルのクラウドAI事業を統括するバイス・プレジデント(VP)のラジェン・シェス氏は「グーグルが開発した『Integrated gradients』と呼ぶ手法を採用している」と明かす。グーグルはIntegrated gradientsを実行するためのソースコードをオープンソースとして「GitHub」で公開している。

    AIが融資不可と判断した根拠を提示
     AIの判断根拠を遡れると何がうれしいのか。シェスVPは「金融機関は規制当局に対してAIの判断根拠を示すよう求められている。与信管理AIがなぜある顧客に対して『融資不可』と判断したのか。Explainable AIを使うことで、顧客のどの属性がAIの判断に寄与したのか示せるようになる」と説明する。金融機関や医療機関などAIの「説明責任」が求められている組織が安心してAIを利用可能になるということだ。

     Explainable AIは「Google Cloud AI」のサービスの1つとして提供する。Explainable AIの分析対象となるのは、ユーザーが「Cloud AI Platform Predictions」という機能を使ってグーグルのクラウド上に展開した機械学習モデルと、グーグルのAI自動作成サービス「AutoML」の中でも表形式のデータに対応した「AutoML Tables」を使って開発した機械学習モデルである。

    様々なタイプのAIが自動で開発可能にも
     Explainable AIは2019年11月に発表したばかりの最新サービスだが、AutoML Tablesも2019年4月に始まった比較的新しいサービスだ。AutoML Tablesはその破壊力の割に知名度が低いので、この機会に詳しく説明しておこう。

     まずAI自動作成サービスであるAutoMLは、グーグルが2018年に発表した。ユーザーは教師データをクラウドにアップロードするだけで、あとはAIが自動で機械学習モデルを開発してくれる。当初は画像認識AIや自然言語処理AIが開発できるサービスだった。2019年4月にAutoML Tablesを開始してからは、表形式のデータを分析するものであればデータの種類を問わずに機械学習モデルを開発できるサービスになった。
    以下ソース
    https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00692/112800017/

    【もはや人の介在は不要、AIが自らAIを作り判断根拠まで説明する時代が来た】の続きを読む

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    1: ムヒタ ★ 2019/06/02(日) 06:04:02.52 ID:CAP_USER.net
    人工知能(AI)の研究や開発をリードする「トップ級人材」の約半数が、米国に集中していることが分かった。日本は世界の4%にとどまり、中国や英国にも後れを取る。海外で専門教育を受けたAI人材が少なく、多様性の欠如という課題も浮かぶ。AIはデータを経済に生かすデータエコノミーの中核技術だ。最先端の研究を担う層が手薄だと競争力が落ちかねない。政府や企業は挽回に動き始めた。

    カナダのAIスタートアップ「エ…
    2019/6/2 6:01
    https://www.nikkei.com/article/DGXMZO44334550Y9A420C1MM8000/

    【AI先端人材の半数が米国に集中 日本は4%弱】の続きを読む

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    1: 田杉山脈 ★ 2019/05/26(日) 20:27:48.22 ID:CAP_USER.net
    東京都内の「東京大学新聞」の編集部で、卒業・修了生の進路をまとめた紙面のバックナンバーを見せてもらった。理系、なかでも人工知能(AI)やビッグデータの普及で逼迫感が強まってきたIT(情報技術)エンジニアの就職先の移り変わりを知るためだ。

    多くのエンジニアを輩出する大学院情報理工学系研究科や前身となる研究科の修了生の就職先をたどった。平成の時代が始まって間もない1993年、一番人気はNTT(8人)…
    https://www.nikkei.com/article/DGXMZO45289880W9A520C1TJC000/

    【東大AI人材、新興勢に就職 選ばれぬ大手に改革迫る】の続きを読む

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    1: 名無し募集中。。。 2019/05/25(土) 22:59:45.08 0.net
    NTTドコモは人工知能(AI)などで高い専門性を持つ技術者や、金融・決済などの成長領域を先導する人材を市場価値に応じた報酬で採用する人事制度を新設した。
    完全年俸制で成果に応じて賞与が大きく変動する仕組み。年俸3000万円超での処遇もあり得る。国際規模でAI技術者の獲得競争が激化する中、社外だけでなく社内人材も対象とし、優秀な人材の引き抜きを防ぐ。

    すでに社内4人、社外1人を新制度で採用した。過去の実績や入社後の成果にもよるが年俸3000万円となれば、ドコモの17年の平均年収約874万円の3倍超となる。

    新しい人事制度導入の背景にあるのは、AIやIoT(モノのインターネット)技術者争奪戦の激化だ。
    グーグルやアップルなどGAFAが高額な報酬で優秀な技術者を引き抜いており、国内でも兄弟会社のNTTデータが優秀なAI・IoT技術者に年収3000万円超を出す人事制度を導入した。

    https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190525-00010003-newswitch-bus_all

    【ドコモ「年俸3000万出すからAI人材来てええええええええ」】の続きを読む

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    1: ムヒタ ★ 2019/05/12(日) 13:40:21.70 ID:CAP_USER.net
     急速に進化を遂げる人工知能(AI)分野では、研究、実用化する人材の獲得競争も激しさを増している。産業への応用や開発面で「周回遅れ」とされる日本にとっても、AI人材の確保は大きな課題になる。(牛尾梓=トロント、大津智義)

    理解できない、でも可能性に賭ける
     北米・五大湖の北岸にあるカナダ・トロントは、高層ビルやマンションの建設ラッシュに沸く。かつてともに世界的な大工業地帯を形成した南岸の米側が、工場の国外移転などで「ラストベルト(さびついた地域)」に変わり果てたのとは対照的だ。その背景に、AIの存在がある。

     「北のシリコンバレー」とも呼ばれるトロントの原動力は、AIの研究開発に携わるために世界から集まる有能な人材だ。オンタリオ州立のトロント大が中心になって牽引(けんいん)する。

     同大の真新しい近代的な建物に昨年、富士通が研究拠点を作った。日本企業では唯一という。ポーランドやトルコから来た学生と日本人技術者ら約40人が一緒にパソコンを並べ、多くの選択肢から最適な解を高速で探すデジタル回路の実用化をめざす。「工学や理学、さらには医学や金融学など垣根を越えて、AI技術を応用できる環境がある」(担当者)という。

     産官学の強い結びつきを象徴する建物がトロント大の敷地内にある。2005年に設立した「MaRS(マーズ)」だ。約120社が集まり、スタートアップ企業を支援し、投資家や大手企業をつなぐ架け橋になっている。

     「トロントにはAIの優秀な学生が集まる。大学と企業がすぐに連携できるのが強みだ」。富士通と共同研究し、同大でコンピューター科学を教えるアリ・シェイコレスラミ教授(52)はそう話す。

     その理由の一つが、米国の約半分の授業料でAI分野が学べること。2016年以降はトランプ米大統領の排外政策の余波もあり、中東や中国を中心に外国人志望者が約8割増えた。

     学生が集まれば企業も群がる。市内には米グーグルやライドシェアのウーバー・テクノロジーズなどが相次いで研究拠点を構える。米国よりもともと法人税が安いうえに、AI研究には法人税が控除される。市周辺には1万5千社を超えるAI関連企業がひしめく。

     AIによるトロントの劇的な変貌(へんぼう)は、一朝一夕で成し遂げられたものではなかった。

     1983年、同大は米国で教壇…

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    2019年5月11日22時00分
    https://www.asahi.com/articles/ASM4K6GFCM4KULFA03D.html

    【圧倒的にAI人材不足の日本 カナダは長期戦略で大国に】の続きを読む

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