AI Community

DeNA×AIでは、GO株式会社と共同でAI技術に関する情報を共有するための勉強会を開催しています。
使われた資料は社外秘を除き積極的に公開しています。

2024

08.22
福井尚卿

Distributed and Parallel Training for PyTorch
07.26
内田祐介

Post-hoc EMA - EMAの減衰パラメータの事後最適化
07.18
亀澤諒亮

推論エンジンMAXの紹介
07.11
吉田知貴

レコメンドアルゴリズム入門：基礎から応用まで実装に必要な知識を解説
07.04
akki-

傾向スコアの重み付け手法
06.06
本多浩大

GO発 SOTA Lane Detection (WACV'24) の紹介
06.06
高橋文彦

明日使えるかもしれないLoss Functionsのアイディアと実装
05.30
nagiss

音信号の電子透かし
05.23
立松郁也

AI搭載エディタCursorの紹介と機械学習コンペでの使用レビュー
05.16
秋山卓也

ベイジアンABテストってありなの? / Is Bayesian AB Testing Truly Effective?
05.09
内田祐介

Kaggleで学ぶ系列データのための深層学習モデリング
03.07
宮澤一之

X Anything ~データの観点から~
02.15
安達涼

LLMを使った社会科学の展開
02.09
福井尚卿

論文紹介 DSRNet: Single Image Reflection Separation via Component Synergy (ICCV 2023)

2023

11.30
村上直輝

RecSys2023参加報告〜推薦システムに関する最新研究〜
11.17
濱田晃一

Text-to-3D生成論文紹介: DreamCraft3D: Hierarchical 3D Generation with Bootstrapped Diffusion Prior (arXiv:2310.16818)
11.16
齋藤智輝

位置情報を用いた高速な検索システムの裏側
11.09
吉田知貴

いろんなバンディットアルゴリズムを理解しよう
11.02
島田哲朗

Bayesian Causal Analysis in PyMC
10.26
高山将太

Pydanticを使ってみた
10.20
内田祐介

RSNA2023反省会
09.14
濱田晃一

Recent Progress of Zero-shot/Personalized Text to Video Synthesis
09.07
亀澤諒亮

ニューラルネットの量子化手法の紹介
09.07
高橋文彦

時系列予測にTransformerを使うのは有効か？
08.10
村上直輝

#15 atmaCup 振り返り
08.10
nagiss

ヒューリスティックコンテストで機械学習しよう
07.27
藤川和樹

Kaggle反省会: Stable Diffusion - Image to Prompts
07.14
郭卓然

Strategies for Enhancing the Accuracy of Neural Network Quantization Models by AIMET
06.02
福井尚卿

最近のVisual Odometry with Deep Learning
05.25
立松郁也

kaggle NFL3コンペ反省会
05.25
内田祐介

高速な深層学習モデルアーキテクチャ2023
04.27
阿部佑樹

Task Arithmetic [ICLR 2023] を紹介
04.27
鈴木達哉

Data-Centric AIの最新動向
04.20
宇都恭平

kaggleシミュレーションコンペで強化学習を扱う時のTips
04.06
水谷亮太

言語モデルにおける推論パラメータと小説生成への適用について
03.30
織田拓磨

Drive-by Sensingによる都市のモニタリング
03.09
松井健一

Lux AI Season 2が始まったのでSeason 1を振り返る
01.19
吉田知貴

Santa2022振り返り〜初めてのチームマージ〜
01.12
鈴木隆史

Kubernetes超入門

2022

12.08
秋月達樹

Synthetic Controlを利用した因果推論
12.01
大矢隆

Airflow入門
11.25
濱田晃一

Recent Progress of Text to 3D Synthesis
11.24
宮澤一之

Teslaにおけるコンピュータビジョン技術の調査
11.17
菅原悠樹ほか

Kaggle Days Championship Final参加報告
11.10
齋藤智輝

elasticsearchを用いたPOI検索入門
10.20
高橋文彦

Active Learning の基礎と最近の研究
10.13
清水遼平

DiffusionによるText2Imageの系譜と生成画像が動き出すまで
10.13
濱田晃一

テキストからの3Dモデル生成の最近の進展
09.01
藤川和樹

コミュニティ検出動向紹介
08.19
宮澤一之

EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Pointsfor Monocular Object Pose Estimation
08.04
洪嘉源

Noisy Labelsと戦う深層学習
07.07
立松郁也

kaggle PPPMコンペ反省会
06.09
内田祐介

近年のHierarchical Vision Transformer
05.26
木村元紀

量子化による物体検出モデルの精度低下の原因分析と対策（YOLOv3・YOLOv5の量子化を例に）
05.26
宇都恭平

kaggle H&Mコンペの参加報告
05.13
洪嘉源

PolyLoss: A Polynomial Expansion Perspective of Classification Loss Functions 論文紹介
05.12
唐澤拓己

顔認識（face recognition）と最近のArcFaceまわりと
04.21
水谷亮太

PythonユーザによるRust入門
04.15
横尾修平

Facebook AI主催の画像のコピー検知のコンペの上位解法紹介
04.07
島田哲朗

因果推論における変数選択
04.01
濱田晃一

Pix2NeRF: Unsupervised Conditional π-GAN for Single Image to Neural Radiance Fields Translation (CVPR 2022)
03.24
吉田知貴

AHC008振り返り - Heuristic Contest初参戦 -
02.17
二瓶泰徳

エンジニアも知っておきたいAI倫理のはなし
01.27
松井健一

音楽波形データからコードを推定してみる
01.21
劉国慶

Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
01.20
宮澤一之

Data-Centric AIの紹介
01.07
宮澤一之

Teslaのコンピュータビジョン技術に関する調査

2021

12.03
本多浩大

State-of-the-art Lane Detection 2021 (直近のICCV, CVPRからレーン検出手法LaneATT, CondLaneNetを紹介、mmdet上への実装の紹介)
11.19
唐澤拓己

NFL2コンペ振り返り
11.18
劉国慶

TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors
11.05
内田祐介

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
11.04
牧瀬芳太郎

OAuth 2.0 & OpenID Connect 入門
10.22
洪嘉源

SynFace: Face Recognition with Synthetic Data
10.14
望月正弘

SIGNATE: ファンダメンタルズ分析チャレンジ報告
09.30
濱田晃一

Recent Progress on Generative AI
09.24
郭卓然

NNフレームワークに関する紹介
09.16
洪嘉源

face quality assessment
09.16
本多浩大

Vanishing Point Detector (消失点ディテクター, arXiv paper from MoT)
09.10
木村元紀

SIGNATE 衛星SAR画像から新建造物を検出するコンペで優勝した話
08.27
濱田晃一

最近の Generative Adversarial Networks 話題
07.30
横尾修平

Multi-view 3D Human Pose Estimationの最近の動向
07.15
二瓶泰徳

カルマンフィルタ入門
07.15
内田祐介

You Only Look One-level Feature, CVPR’21
07.01
唐澤拓己

Monocular 3D Object Detection @CVPR2021
07.01
島田哲朗

“Introduction to Causal Inference”の紹介
06.03
黒柳敬一

QueryDet: Cascaded Sparse Query for Accelerating High-Resolution Small Object Detection
05.27
横尾修平

[Kaggle] Shopeeコンペ振り返り
05.14
宮澤一之

MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision
05.13
吉田知貴

図で理解するTransformer
04.23
唐澤拓己

今日から始めるpytorch-lightning
04.08
木村元紀

SpaceNet-7 Challenge
03.26
内田祐介

SIGNATEオフロードコンペ 3rd Place Solution
03.12
内田祐介

SIGNATE鰹節コンペで1sub優勝できなかった話
02.26
宮澤一之

最近の脱○○系3選
02.25
浅見正洋

経済学界隈のTaxi労働供給モデルについてレビュー
01.29
鈴木天音

さよならFlask ようこそFastAPI
01.22
宮澤一之

Kaggle NFL反省会
01.14
島越直人

BQMLことはじめ
01.07
大西健太

Kubernetesの “宣言的” と ”自律” の仕組み

2020

12.24
大西克典

「じゃあ明日から君PMね」と急に言われた時の指南書　〜スクラムを学ぶ意義〜
12.11
本多浩大

An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (ICLR 21)
12.10
高橋文彦ほか

SIG SPATIAL参加報告
10.23
洪嘉源

Long-Tailed Classification by Keeping the Good and Removing the Bad Momentum Causal Effect
10.01
本多浩大

Sample Assignment Methods for Object Detection
09.24
濱田晃一

Recent progress of Novel View Synthesis on Neural Radiance Fields
09.24
藤川和樹ほか

ACL2020報告
09.17
加藤直樹ほか

ECCV2020報告
08.27
奥村純

Airbnbの機械学習導入から学ぶ
07.22
島田哲郎

グラフィカルモデルによる統計的因果推論
07.22
加納龍一

SHAPは僕たちに何を見せているのか
07.16
濱田晃一

CVPR2020報告
07.10
木村元紀

4th place solution for SpaceNet6 challenge
07.09
田口直弥

tweet コンペの話
07.02
唐澤拓己

Domain Adaptation入門
06.12
鈴木達哉

物体検出フレームワークMMDetectionで快適な開発
06.11
松木秀憲

「なれる！YouTuber！」
06.04
中村遵介

そこそこ速くて安全なRDBの使い方
05.28
井本裕

Go で超高速な経路探索エンジンをつくる
05.22
唐澤拓己

Semi-supervised learning かじってみた
05.21
宮澤一之

3D Perception for Autonomous Driving - Datasets and Algorithms -
04.23
栗林英範

CHART内カメのCV開発に関する取り組み
04.16
森紘一郎

エンタメ活用へ向けたAIによる音声生成
04.09
木村元紀

実践カルマンフィルタ
04.01
外山寛

serverlessとLambda
03.05
内田祐介

Unsupervised Learning, Semi-supervised Learning, Weakly-supervised Learning, and Active Learning
01.23
島越直人

ImageNetをCloud TPUで学習させてみた
01.23
洪嘉源

deepfakesの生成と検出
01.09
松井健一

BERT入門

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