Program」の意訳です。Residencyクラスを迎え入れました。このクラスでは、機械学習とディープラーニングの研究でキャリアを開始することを目的とした選抜された27人が12ヶ月のプログラムを体験しました。Residencyに発展しました。AIチームに加わる機会を提供しています。第二陣のResidencyクラスの参加者の業績は、第一陣の業績に負けず劣らず顕著であり、複数の作品をさまざまな分野で発表しました。機械学習、ロボティクス、ヘルスケア、カンファレンス、そしてジャーナルなどで第一線の成果を出しています。成果の主なトピックは次のとおりです。・より大きなミニバッチを使用してトレーニングをよりスケーラブルにする方法(ImageNetを使ったResNet-50に適用し、精度を損なうことなくトレーニング時間を短縮)・などなど...この実験は、人間の視覚が時間限定的な敵対的データに対してどのような反応を示すかを初めて実証しました。安全強化学習のアルゴリズムは、ロボットが取り消すことのできない行動を取る事を防ぎます。極端に層が多いディープなCNNも特別に設計された(Delta-Orthogonal)初期化を使用するだけで特別なトリックを使用する事なく訓練することができます。MNIST(上図)およびCIFAR10(下図)のテスト(実線)およびトレーニング(点線)曲線。Networks」を参照シンプルなスケーリングルールを適用する事で、SGDバッチサイズを増やし、精度を犠牲にすることなくモデルを訓練するために必要なパラメータ更新回数を削減する事ができます。これにより、モデルトレーニングの時間を大幅に短縮することができます。AIの2017年のResidencyクラスが卒業し、彼らが次のキャリアとしてエキサイティングなステージを追求しはじめた後、2018年のResidencyクラスのメンバーがすぐに彼らの席を引き継ぎました。沢山の分野での研究を追求するため、Googleの世界各国のオフィスのさまざまなチームに参加しています。Residencyプログラムの申込みの受付が既に開始されています!申請方法の詳細については、下記関連リンクの「Google人材募集」をご覧ください。Program」をチェックして、より多くの過去のResidency参加者のプロフィール、過去の成果物、ブログ投稿、および関連ストーリーを参照してください。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。=心に響いた言葉40~50代の人は、働き始めた時、60代で引退するつもりだったろう。あなたの職業人生は、少なくともあと25年続く可能性が高い。これから訪れようとしているのは、スキルの価値が瞬く間に変わる時代だ。いう時代には、手持ちのスキルでよしとせず、新しいスキルの取得に力を注がなくてはならない。WordPress.。