Estimator」を共同開発した。CPU(GPU搭載)から順次サポートする。Estimator」を開発し、提供を開始した。CPU(GPU搭載)から順次サポートする。姿勢推定は、コンピュータビジョン分野のセンシング技術の1つ。部位を検出し、それらがどう動いているのかによって、人体姿勢を推定する。Estimatorは、AI(人工知能)の要素技術であるディープラーニングを活用。18カ所の特徴点を検出できる。出典:モルフォ1枚の画像に複数の人物が写っていた場合でも、それぞれの人物について特徴点を検出する。従来のモーションキャプチャー技術と異なり、姿勢推定対象にマーカーを装着させる必要はない。低解像度や白黒画像、背景が複雑な場合でも検出が行え、一般のカメラで撮影した画像でも対応できる。同社は、駅や医療施設などの監視映像から転倒者、長時間うずくまっている人、泥酔者などの異常姿勢状態の検出、自動運転での歩行者の検出、スポーツなどでの動き方の指導・分析といった応用を想定している。関連記事AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか技術開発の進展により加速度的に進化しているAI(人工知能)。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。機械学習はどうやって使うのか——意外と地道な積み重ね前編では、AI(人工知能)と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。ディープラーニングの事業活用を可能にする「ジェネラリスト」の重要性AI技術として注目を集めるディープラーニング。ディープラーニングへの取り組みを進めていく上で必要とされる人材には「エンジニア」の他に「ジェネラリスト」も必要だ。本稿では、ディープラーニングの「ジェネラリスト」に何が求められるかについて解説する。Classifier」を最適化する共同開発を行うことで合意した。ディープニューラルネットワークで自動運転向け画像認識、デンソーと東芝が共同開発デンソーと東芝は、自動運転や高度運転支援の画像認識システムに向けた人工知能技術を共同開発する。東芝は人工知能技術を搭載した画像認識プロセッサーを2018年にサンプル出荷する目標だ。デンソーは2020年以降の実用化を目指す。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。