私たちは、 宇宙の 総合インフラ会社です。 INTERSTELLAR TECHNOLOGIES YOUR COMPREHENSIVE SPACE INFRASTRUCTURE PROVIDER 遠くない未来、宇宙産業は大きく進化し、インターネットで経験したような大きなイノベーションが起こります。カギとなるのは「衛星」。衛星通信や宇宙からの地球観測など、衛星は次世代のインフラとなりつつあります。そして、その衛星を宇宙に送り届ける唯一の輸送手段が、ロケットです。 衛星が暮らしのライフラインとなる未来をつくるため、私たちは宇宙の総合インフラ会社として、「手軽に行ける宇宙」を証明し続けていきます。

Github、joinしたのは2013年で作ったものは軒並みちゃんと突っ込んではいるんだけど、単に一区切りついたらadd => commit => pushしているだけでちゃんと使っていなかったので、個人開発ではあるがGithub Flowを取り入れてみた。 What is Github flow ? Githubを用いた開発作業を進めるにあたっての指針みたいなものです。基本的にはmasterブランチ上では作業せず、作業工程ごとにブランチ作って、終わったらプルリクしてmasterにマージしてもらうことでデプロイとしましょうね、というものだと理解している。至ってシンプルではあるけど、これを取り入れるだけで従来やっちゃってた「masterで作業してるのでデプロイしても動かないレポジトリがGithub上にある」みたいな状態が防げて良さそうだと思った。 ちなみにGit-flowというのもあるようだ

Emerging technology review シリコンバレーからの先端技術分析レポート。先端技術を学び、日本企業の経営戦略と製品計画策定に寄与。未来を生み出すベンチャー企業やファウンダーと接し、イノベーション誕生の思想に迫る。 “Emerging Technology Review” is research reports featuring the latest technologies.  The articles analyze the new wave of the technologies and explores the Silicon Valley culture and innovations. ■featured stories シリコンバレーからの先端技術分析レポート (ブログへのリンク) ■about シリコンバレーで生まれる先端技術を解析 VentureCl

Broker API for Fintech Innovator お客様のアプリやサービスに米国株取引機能を組み込み可能です。1,000円からの金額指定の購入など、いままでは実現できなかった様々な投資体験を提供することができます。

東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻 教授。「知能を創る」ことを目的に、人工知能、特に深層学習に関する研究を行っています。 また、アカデミアの研究内容が、研究それ自体に閉じることなく、スタートアップやサービスという形で世の中に広がり、その経済活動の中で成長した人材や得られた知見や課題、そして未来のための資金が大学に還流され一層研究が進んでいく。このようなエコシステムを東大・本郷で実現したいと考え、松尾研究室では基礎研究、講義、共同研究、インキュベーションという４つの活動を進めています。 「知能を創る」ことをビジョンに掲げ、ディープラーニングの研究を推進しています。特に、世界モデルやロボット研究、大規模言語モデル、脳×AIに関する研究を進めています。 人工知能は約60年の歴史がある分野ですが、これまでの研究では、知能の仕組みや脳の構造についてほとんど分かって

2015年5月5日にZen Squareで行われたイベントの模様です。 『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』 松尾豊東京大学准教授　San Franciscoセッション https://www.eventbrite.com/e/16778647386 ---- 日本トップクラスの人工知能研究者である、東京大学准教授の松尾豊氏は、人工知能（推論、機械学習、ディープラーニング）、自然言語処理、社会ネットワーク分析、ウェブマイニングなどのさまざまな最先端の研究をされています。 また松尾研からは「READYFOR？」や「Gunosy（グノシー）」といった実際のサービスが生まれただけでなく、2013年の参議院議員選挙では候補者のtwitter利用分析、ゼクシィ.net ではユーザ行動分析や推薦システムの構築、不動産のスーモでは推薦アルゴリズムの提案など、多くの実業・起業につ

エフゲニア・アルマノヴナ・メドベージェワ（ロシア語: Евгения Армановна Медведева、ロシア語ラテン翻字: Evgenia Armanovna Medvedeva、1999年11月19日 - ）は、ロシアのフィギュアスケート選手（女子シングル）。なお、姓は「メドベデワ」と表記されることもある[1][2]。愛称はジェーニャ（Женя）。 主要な戦績として、2018年平昌オリンピック銀メダル、世界選手権2連覇（2016年-2017年）、欧州選手権2連覇（2016年-2017年）、グランプリファイナル2連覇（2015年-2016年）、2015年世界ジュニア選手権優勝。ロシア選手権2連覇（2016年-2017年）など。 世界ランキング最高位1位。世界記録は2016年から10度にわたって更新している。 アルメニア人の父親と元フィギュアスケーターのロシア人の母親の間にモスクワで

このところ「人工知能を使ったシステム」や「人工知能を搭載した電化製品」が登場し、世間の注目を集めています。 将棋の世界では人工知能がプロ棋士と互角に戦い、元名人を負かしたりもしています。2011年にＩＢＭが開発した人工知能「ワトソン」はクイズ番組で人間のチャンピオンを破って優勝、今後その技術は医療分野に応用されて、膨大な蓄積データから患者の治療方針を示すのに使われるといいます。三井住友銀行とみずほ銀行は2014年11月に、コールセンターへの問い合わせで適切な回答を抽出するためにワトソンを利用すると発表しました。 ソフトバンクはフランスの企業と共同で人工知能搭載のロボット「Pepper」を発表しました。人の感情を読み取ることができると話題になりましたよね。アップルはiPhoneに人工知能を使った音声対話システム「Siri」を搭載していますし、グーグルは自動車を自動で運転する技術を開発中です。

知見録ウェブ　http://globis.jp/ アプリ　http://yapp.li/go/globis グロービス特別セミナー 人工知能の未来　～ディープラーニングの先にあるもの～　Part1/2 近年、人工知能の研究者たちの大きな注目を集めている技術がある。人工知能分野における50年来のブレークスルーとも言われる「ディープラーニング（Deep Learning）」である。今までの人工知能は、現実世界の現象の「どこに注目し、どれが重要か」を人間が決めており、コンピュータが決めていなかった。しかし、ディープラーニングは、蓄積されたデータをもとに、コンピュータ自体が決め、人間と同じように経験に基づいた行動をすることを可能にしようとしている。この分野で、トップランナーの一人である東京大学・松尾豊氏。ディープラーニングを使った人間を超える画像認識技術、今後の展開や社会への影響などを語る（視

NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）は2017年1月16日、「人工知能技術戦略会議（第4回）」を開催し、人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップの検討状況（中間まとめ案）を公表しています。 フェーズによるAIの発展段階の整理では、 フェーズ1：各領域においてデータ駆動型のAI利活用が進む フェーズ2：個別の領域の枠を越えて、AI、データの一般利用が進む フェーズ3：各領域が複合的につながり合いエコシステムが構築される の３つの発展段階があり、フェーズ3では、各領域が複合的につながり合って融合化することにより、エコシステムが構築されるとしています。 出所：人工知能技術戦略会議（第4回） 2017.1.16 データｘAI技術ｘプラットフォームの大局観では、フェースごとに、活用の広がり、データ収集、情報処理などの展開を示しています。 出所：人工知能技術戦略会議（第4

人工知能（じんこうちのう、英: artificial intelligence）、AI（エーアイ）とは、「『計算（computation）』という概念と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（computer science）の一分野」を指す語[1]。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピュータに行わせる技術」[2]、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる[3]。大学でAI教育研究は、情報工学科[4][5][6]や情報理工学科コンピュータ科学専攻などの組織で行われている[4][7]（工学〔エンジニアリング〕とは、数学・化学・物理学などの基礎科学を工業生産に応用する学問[8][注釈 1]）。 『日本大百科全書(ニッポニカ)』の解説で、情報工学者・通信工学者の佐藤

ロードマップを見てみましょう。NRIが2020年までのITロードマップとして、鍵を握るAIを中心に示したものです。 やっぱりディープラーニングの進展次第な感じですね。2020年までにある程度プラットフォームも統一され、ディープラーニングの適用も画像、音声、自然言語それぞれ揃って来る見込みになっています。 ディープラーニングを細かく見たロードマップはこちらが分かりやすいです。 ディープラーニングの登場により人間の手を介さないで飛躍的に認識精度が向上したAIは、今後判断処理・運動へとフェーズを移していくことになります。そして同時並行して進む自然言語解析をデータとして蓄積していくことで、知識獲得の壁を解決してしまうのです。

「最近耳にすることの多い「汎用人工知能」とは何なのか」「なぜそれを作る必要があるのか」などについて聞いたチェコ発のスタートアップ「GoodAI」CEOインタビュー前編。後編では汎用人工知能の使い道や実際のビジネス分野での可能性などを探る。 汎用人工知能は何の役に立つのか 金井　汎用人工知能があらゆる問題の解決に役に立つのであれば、それが完成したときには何に使いたいですか？ マレック　シンプルな答えとしては、「全て」です。まず、経済的利益を得るために利用可能です。一般の人や企業が問題解決に利用することで価値を生み出すことができます。 そうして生まれた資金で工場を作り、人工知能自身を向上させることに使います。そうすれば、科学の進展を自動化することができます。 科学の研究や探索をするのは人間だけではない時代が来ます。AIの行う科学では、実験のスピードも、一度の研究で扱えるデータの量も格段に上がっ

みゆき会所属　札幌市小学校教員　学びのカリキュラムマネジメント研究 著書に「子どもの書く力が飛躍的に伸びる　学びのカリキュラム・マネジメント」（学事出版） noteに引っ越しました。最近の思考はこちらに→ https://note.com/furu_t ★★「かしこさの階段」ダウンロードページ★★ 「かしこい」という言葉を大切しているんだな。 この言葉の価値に気づいたのは数年前。 学校にくる目的とは？ 当時こんなことを突き詰めて考えてました。 でも、その時に担任していたのが小学校１年生（笑） 「目的は？」 なんていってもわからない。 あれやこれやいろんな言葉を試した結果、一番しっくりきた言葉がこれ。 「かしこい」 学校ってかしこくなるための場所だよ。 この言葉で１年生もわかるんだな。 「かしこい」 「かしこくない」 これって感覚に落とし込まれているものなのかもしれないなぁ。 「かしこい」

Why bullying in Japanese schools is especially traumaticEvacuees from Fukushima are the latest to suffer torment in class FIVE months after the tsunami that led to his family’s evacuation from Fukushima, the boy enrolled at a new school in Yokohama. His new classmates were pitiless. They called him “germ boy”. They stole his things. They punched and kicked him and threw him down the stairs; they t

星から学んだ腑に落ちる感動 同じ趣味を持つ方、実は結構いると思うのですが、私は昔から星空を眺めるのが好きでした。少年時代など、安心感とも浮遊感とも違うなんとも不思議な感覚を楽しみながら、飽きもせず星空を眺めていたものです。 今の私が物理学者などという謎の立場にいるのもそんな趣味と無関係ではない気がします。 そんな少年時代のある日、例によって星空を眺めていた時のことです。ふと視点を移すと、さっきまで枝の先にあった星がいつの間にやら枝の影に隠れているのに気付きました。 星が動いたのです。 知識としては知っていたことですが、「これが星が動くということか～！」と非常に興奮したのを今でも憶えています。腑に落ちる感動を学んだ瞬間だったのかも知れません。 星たちの動きは面白いものです。太陽は24時間で空を1周しますが、星座を作る星の周期は24時間よりもほんの少しだけずれていて、そのずれは365日で元に戻

【気が付いたら三流プログラマー】 　 「俺は小学校の時からプログラムを組んでいた。大学の授業なんて全部寝てたけど楽勝だった」と自慢していた新入社員の某君。 　 そんな某君が入社2年以降に同期や後輩に次々と抜かれた理由の解説図。 こ… https://t.co/qXbqv0RhYB