ヤン・ルカン博士のディープ・ラーニングに関するセミナー動画（本題に入っていくのは16分12秒あたりから）。
Data Science @ ESIEE Paris – Yann LeCun
その他、マイクロソフト社は「プロジェクト・アダム」というディープ・ラーニングのアルゴリズムに基づいた人口知能システムを開発しています。
Introducing Project Adam: a new deep-learning system
検索エンジン「百度（バイドゥ）」を運営する中国のBaiduも、Silicon Valley AI Lab、Beijing Deep Learning Lab (旧名Institute of Deep Learning)そしてBeijing Big Data Labという３つの人工知能研究所を擁しており、グーグル・ブレインを主導したAndrew Ng博士を2014年5月にリーダーとして迎えています。
バイドゥがシリコンバレー（カリフォルニア州サニーベール）に開設した人工知能研究所の紹介動画。
Baidu Research – An Inside Look into Baidu’s Silicon Valley A.I. Lab
編集：人工知能学会誌 連載解説「Deep Learning（深層学習）」：”2012年は，機械学習分野にとって，まさしくdeep learningの年であったといえよう．Langfordの機械学習関連のブログなどで，2012年の顕著な成果として取り上げられるのは当然として，一般紙である New York Times にまで記事が掲載された．新しい機械学習手法がこれほど話題になったことは，サポート・ベクトル・マシンやノンパラメトリック・ベイズなど最近のどの手法でもなかったことである．”
ディープラーニング （ITPRO By日経コンピュータ 2014/09/19）：”グーグルは2012年、「ディープラーニングを採用することで、人工知能が人間に頼らずに『YouTube』の画像の中から猫を発見した」と発表して世界を大きく驚かせた。グーグルがディープラーニングを使って開発した人工知能「GoogLeNet」は、2014年8月に開催された画像認識技術のコンテスト「Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge 2014（ILSVRC2014）」で首位となっている。”
Google Brain (Wikipedia) “Google Brain is an unofficial name for a deep learning research project at Google.”
Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning （論文PDFリンク）Quoc V. Le quocle@cs.stanford.edu,Marc’Aurelio Ranzato ranzato@google.com, Rajat Monga rajatmonga@google.com, Matthieu Devin mdevin@google.com, Kai Chen kaichen@google.com, Greg S. Corrado gcorrado@google.com, Jeff Dean jeff@google.com, Andrew Y. Ng ang@cs.stanford.edu
Using large-scale brain simulations for machine learning and A.I.(Google Official Blog June 26, 2012): ” … So we developed a distributed computing infrastructure for training large-scale neural networks. Then, we took an artificial neural network and spread the computation across 16,000 of our CPU cores (in our data centers), and trained models with more than 1 billion connections. We then ran experiments that asked, informally: If we think of our neural network as simulating a very small-scale “newborn brain,” and show it YouTube video for a week, what will it learn? Our hypothesis was that it would learn to recognize common objects in those videos. Indeed, to our amusement, one of our artificial neurons learned to respond strongly to pictures of… cats. Remember that this network had never been told what a cat was, nor was it given even a single image labeled as a cat. Instead, it “discovered” what a cat looked like by itself from only unlabeled YouTube stills. That’s what we mean by self-taught learning. …”
Deep Learning Japan （東京大学 工学部 松尾研究室）：”Deep Learning は機械学習アルゴリズムの１つで, 人間の脳を模した構造をもつニューラルネットワークを多層に重ねた構造をもちます. Deep Learning の大きな特徴は, 多段に重ねることによって抽象的なデータの表現を獲得することができる点で, 真の人工知能への第一歩であると考えられます.”
Facebook’s Quest to Build an Artificial Brain Depends on This Guy (WIRED 08.14.14):”It’s good to be Yann LeCun. Mark Zuckerberg recently handpicked the longtime NYU professor to run Facebook’s new artificial intelligence lab. The IEEE Computational Intelligence Society just gave him its prestigious Neural Network Pioneer Award, in honor of his work on deep learning, a form of artificial intelligence meant to more closely mimic the human brain. And, perhaps most of all, deep learning has suddenly spread across the commercial tech world, from Google to Microsoft to Baidu to Twitter, just a few years after most AI researchers openly scoffed at it. All of these tech companies are now exploring a particular type of deep learning called convolutional neural networks, aiming to build web services that can do things like automatically understand natural language and recognize images. “
フェイスブックが人工知能研究所、ニューヨーク大学と提携 （afpbb.com 2013年12月10日）：”米SNSフェイスブック（Facebook）は9日、ニューヨーク大学（New York University、NYU）との提携の下、人工知能を研究するための新たな施設を開設すると発表した。フェイスブックの大量のデータの活用を目指している。フェイスブックは、NYUのデータ科学センター（Center for Data Science）のヤン・ルカン（Yann LeCun）教授が同プロジェクトの指揮を執ると発表。”
Microsoft Challenges Google’s Artificial Brain With ‘Project Adam’ (WIRED 07.14.14):”Drawing on the work of a clever cadre of academic researchers, the biggest names in tech—including Google, Facebook, Microsoft, and Apple—are embracing a more powerful form of AI known as “deep learning,” using it to improve everything from speech recognition and language translation to computer vision, the ability to identify images without human help.”
Baidu Opens Silicon Valley Lab, Appoints Andrew Ng as Head of Baidu Research (百度 プレスリリース May 16, 2014): “Baidu, Inc., the leading Chinese language Internet search provider, today announced the appointment of pioneering Artificial Intelligence (AI) researcher Andrew Ng as Chief Scientist of Baidu. Mr. Ng will lead Baidu Research, with labs in Beijing and Silicon Valley.”
Takata airbag victims looked like they had been shot or stabbed (By Chris Isidore CNNMoney November 20, 2014):”When police got to the scene of a minor car accident in Alhambra, California in September 2013, they thought the driver, Hai Ming Xu, had been shot in the face.”
電子回路を作るのに半田付けもブレッドボードも不要。家庭用インクジェットプリンターで電子回路を印刷したり、電子回路をマジックで書いたり消したりしてつくることができるなど画期的な製品を世に送り出しているベンチャー企業AgIC（エイジック）が、TechCrunch主催のイベントTechCrunch Tokyo 2014（2014年11月19日開催）のプレゼンコンテスト「スタートアップバトル」で見事最優秀賞に選ばれました。
Takata Saw and Hid Risk in Airbags in 2004, Former Workers Say (By HIROKO TABUCHI New York Times NOV. 6, 2014): “But instead of alerting federal safety regulators to the possible danger, Takata executives discounted the results and ordered the lab technicians to delete the testing data from their computers and dispose of the airbag inflaters in the trash, they said.”
NHTSA Demands New, Additional Details on Air Bags from Takata and 10 Auto Manufacturers as Part of Ongoing Investigation (NHTSA November 18, 2014):”The U.S. Department of Transportation’s National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) today announced it is calling for a national recall of vehicles with certain driver’s side frontal air bags made by Takata. This decision is based on the agency’s evaluation of a recent driver’s side air bag failure in a vehicle outside the current regional recall area and its relationship to five previous driver’s side air bag ruptures, all of which are covered by existing regional recalls.”
PI Predictorの使い方はとても簡単。あなたの苗字を入力し、自分が出した論文のPubMedID （各論文ごとにあるPMIDの数字）を列挙し、”Submit”ボタンを押すだけです。
PI Predictorのウェブサイトを利用するためには、自分の論文のPMIDを用意しておく必要がありますが、PUBMED検索結果の画面で（自分の論文以外がある場合は、自分の論文にチェックを入れ）、Display Settingsをクリックし、PMID Listを選択してApplyをクリックすれば、複数の自分の論文のPMIDが一括して得られます。
John O’Keefe is known for his discovery of place cells in the hippocampus and his discovery that they show temporal coding in the form of theta phase precession. (Wikipedia)
Place cells were first discovered in the brain, and specifically in the hippocampus, by O’Keefe and Dostrovsky (1971).(Wikipedia)
科研費に採択されるための最良の方法は，「書き上げた申請書を誰かに見せて添削してもらうこと」だと思う．見てもらう人が採択経験豊富な人ならなおよい．そういった人に申請書を見てもらって何度も何度も直すのが一番よい方法だ．（小噺その10：科研費に採択されるための最良の方法 Smart Lab Life 羊土社）
“.. Yoshiki struck me as a happy scientist. He spoke softly and with a unique smile as he described Japanese traditions or revealed his astonishing findings. .. Sasai was a master at deciphering the code by which cells learn their place in a developing embryo. ..Yoshiki Sasai (1962–2014):Stem-cell biologist who decoded signals in embryos. Arturo Alvarez-Buylla. Nature 513,34 (04 September 2014) doi:10.1038/513034a
“.. Yoshiki had an unmatched ability to decipher the embryo—specifically, to uncover how this developmental marvel generates the extraordinary diversity of cell types that become organized into unique structures, like the pituitary gland, the brain, or the eye. .. “Obituary Yoshiki Sasai (1962–2014). Arnold R. Kriegsteinemail DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.stem.2014.08.007 Cell Stem Cell Volume 15, Issue 3, p265–266, 4 September 2014
“.. Yoshiki had a unique ability to see things clearly while others were left wandering in the dark. .. “OBITUARY Yoshiki Sasai: stem cell Sensei
Stefano Piccolo Development (2014) 141, 1-2 doi:10.1242/dev.116509
