完全自動運転（レベル５）の基本的な機能が２０２０年中に完成するかも知れない
テスラのイーロン・マスクCEOが完全自動運転の実現は非常に近い（Very Close）と語ったとの記事を読んだ。
「レベル5の自律性のための基本的な機能が今年（２０２０年）中に完成すると確信しています」との事。レベル５とは「人の運転者が運転できる全ての条件下において全ての運転タスクを自動で行うことができる」
カテゴリー: Deep Learning
教育機関向けオンライン試験カンニング防止AIはEdge端末とWEBカメラで試験官のサポートをする
教育機関向けのオンライン試験カンニング防止AIについて思ったことを書いた。画像認識ディープラーニング技術を使用して熟練試験官の「何となく怪しい動き」と感じる視覚からの情報をディープラーニングでどのレベルまで再現できているかがポイントだと思う。
GoogleのMLトレーニングプログラムに挑戦してTensor Flowの記念品を貰った
Googleのトレーニングプログラムに挑戦してハンズオンを１１個終了したのでTensorFlowの記念品を貰った。参加費は無料で１ヶ月間で機械学習関連のハンズオンを４つ以上終了すればマグカップ、８つ以上終了すればＴシャツ等の記念品を貰えたので頑張って１１個のハンズオンを終了した。
Google Cloud Platformのニューラルネットワークモデルで写真からテキストを検出してみた
ニューラルネットワークを使ったGoogleのCloud Vision APIで写真上の文字をどの程度検出出来るのかを試してみた。通天閣、巣鴨地蔵通り商店街などの画像からランドマーク検出（場所を特定する）を行うと同時にCloud Vision APIのText Detection（テキスト抽出）を試してみた。
Google Cloud Platformのニューラルネットワークで写真のランドマークを検出してみた
GCP（Google Cloud Platform）のCloud Vision APIを使って風景写真のランドマークから場所を特定するAPIを試した時の備忘録。イスラエル国ハイファのバーブ廟、クロアチアのアドリア海沿岸にあるドゥブロヴニクの城壁、姫路城を検出してみた。
Google Cloud Platformのニューラルネットワークで写真の人物の顔の表情から感情分析
GCP（Google Cloud Platform）のCloud Vision APIを使って複数の人物の写った写真の顔の表情から感情を分析した時の備忘録。日本人家族、外国人家族の２パターンの検出を行った。喜び、悲しみ、怒り、驚きの４種類の感情を分析すると同時に顔のパーツの写真上の座標を検出する。
GCPのニューラルネットワークでテキスト化された文章のエンティティ感情分析をやってみた
GCP（Google Cloud Platform）のCloud Natural Language APIを使ってanalyzeEntitySentiment （感情分析）を試した時の備忘録。単語単位でmagnitude（感情の重み）score（ポジティブかネガティブ）をニューラルネットワークで判断する。
Google Cloud Platformのニューラルネットワークでテキスト化された文章の感情分析
GCP（Google Cloud Platform）のCloud Natural Language APIを使ってanalyzeSentiment（感情分析）を試した時の備忘録。文章単位でmagnitude（感情の重み）score（ポジティブかネガティブ）をニューラルネットワークで判断する。
GoogleのSpeech to Textで音声をニューラルネットワークを使ってテキスト化してみた
GCP（Google Cloud Platform）のSpeech-to-Text APIを使って音声をテキストに変換した時の備忘録。自分の音声で自分の過去のブログの文書を読みあげて「滑舌の悪さ」「聞き取りやすい発音」「かんだり言いよどむ」など悪条件をどの程度クリアできるのかを試してみた。
翻訳サービスDeepL Pro（有料版）が日本でのサービスを開始したのでちょっと調べてみた
DeepL Pro（有料版）が日本でサービスを開始したとの記事を見たので有料版のメリットなどを調べてみた。入力したテキストはいかなる場合も保存されない、オンライン翻訳を無制限で利用できる、翻訳後に編集可能な文書翻訳を利用できる、翻訳支援ツールへDeepL翻訳を組み込める、DeepL APIへアクセスできる等の特徴がある
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