Search Results Descript

SIGGRAPH特別講演：NVIDIAのCEOがLAショーに生成AIをもたらす

生成AIがますますデジタルでハイパーコネクテッドな世界に広がる中、NVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huang氏は、世界最高のコンピュータグラフィックス会議であるSIGGRAPHに轟音を鳴らしました。「生成AIの時代がやってきました。まさにiPhoneの瞬間です」とHuang氏は火曜日、ロサンゼルスでの特別なスピーチで数千人の聴衆に語りました。ニュースのハイライトには、次世代GH200 Grace Hopper Superchipプラットフォーム、NVIDIA AI Workbench（NVIDIA AIプラットフォームでのモデルの調整と展開の簡素化を導入する新しい統合ツールキット）、および生成AIとOpenUSDを備えたNVIDIA Omniverseの大幅なアップグレードが含まれています。これらの発表は、過去10年間の革新（AI、仮想世界、高速化、シミュレーション、コラボレーションなど）を統合することに関するものです。「グラフィックスと人工知能は切り離せません。グラフィックスはAIを必要とし、AIはグラフィックスを必要とします」とHuang氏は説明し、AIは仮想世界でスキルを学び、AIが仮想世界を作成するのに役立つと述べました。 NVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huang氏の基調講演には、SIGGRAPHプロフェッショナルグラフィックス会議で満員の観客が参加しました。 AIにとって基礎的なリアルタイムグラフィックス 5年前、NVIDIAはAIとリアルタイムレイトレーシングをGPUにもたらすことでグラフィックスを再発明しました。しかし、「私たちは人工知能でコンピュータグラフィックスを再発明している間に、GPU自体を人工知能向けに完全に再発明していました」とHuang氏は述べました。その結果、NVIDIA HGX H100などのますます強力なシステムが生まれました。HGX H100は8つのGPUを利用し、合計1兆のトランジスタを持ち、CPUベースのシステムに比べて劇的な加速を提供します。「これが世界のデータセンターが急速に加速計算に移行している理由です」とHuang氏は聴衆に語りました。「買えば買うほど、節約できます」 AIの勢いを継続するために、NVIDIAはGrace Hopper…

「Pythonを使用してネパールの地形図を作成する」

イントロダクションあなたの国の地勢が経済や政治の発展にどのような影響を与えるのか、気になったことはありませんか？等高線を使用して地球の表面を可視化する地形図は、これらの疑問に答えるのに役立ちます！私たちはPythonを使用して、興味深い地形環境を持つネパールのための地形図を作成します。国の地形を記述する地理空間データを読み取り、このデータを解釈し、可視化する方法を学びます。結果として得られる地図は、国の地形が経済や政治の発展にどのような影響を与えるかを理解するために、非常に詳細な地方レベルで他の関心のあるデータと組み合わせることができます。このブログ記事では、政策や民間セクターの発展に関する情報を提供できる非常に興味深いツールを生成する方法を教えます！学習目標デジタル標高データのデータ分析技術を習得する。 Pythonで地理空間データと関連する分析ツールの使用方法を学ぶ。マッピング技術の知識を習得する。効果的なデータ可視化のためのスキルを開発する。不平等と貧困における標高の重要性を理解する。この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一部として公開されました。トポグラフィックマップとは何ですか？トポグラフィックマップは、等高線を使用して地球の表面を可視化する地図です。トポグラフィックマップは、見知らぬ地形をナビゲートするための貴重なツールであり、都市計画や災害管理の入力としても役立ちます。これらの地図は、インフラ開発に関する政策や民間セクタープロジェクトの空間的な文脈を理解するために頻繁に使用され、自然災害の脆弱な地域や教育、医療、インフラなどの必要なサービスへのアクセスが制限されている地域を特定するためにも使用されます。最終的に、これらの地図は、エビデンスに基づいた意思決定のための入力として機能することができます。このブログ記事では、興味深い地形環境を持つネパールのための地形図を作成するためにPythonを使用します。データの説明私たちの地図を生成するために、私たちはアメリカ合衆国地質調査所（USGS）が公開したデータに頼ることになります。USGSは、自然資源、地質学、地理学、水資源、自然災害に関するデータや研究を生成するアメリカ連邦政府の科学機関です。彼らのデータページにアクセスするには、Googleで「USGSデータ」と入力するか、彼らのEarth Explorerにリンクするリンクをクリックします。Earth Explorerは、地球科学データの検索、アクセス、ダウンロードを可能にするオンラインツールおよびデータポータルです。データをフルに使用するためにはアカウントを設定し、ログインする必要があります。データのダウンロードこのブログ記事では、ネパールを例に挙げます。ネパールは世界でも最も困難で興味深い地形を持つ国の一つです。8,000メートル以上の山のうち8つがネパールにあります（Trekking Trail Nepal）、そしてこの国は山岳地帯、丘陵地帯、テライ（平原）の3つの非常に異なる地形地域に分かれています（DHS）。これらの特徴は、国をユニークで興味深いものにしていますが、一部の研究では、ネパールの地形が国を接続すること、人口に必要なサービスを提供すること、持続可能な発展の道にリスクと障壁を課すことが困難であると示しています。このため、検索条件でネパールをフィルタリングします。下の画像に示されているように、ネパールを選択したら、興味のあるデータセットを選択します。データセットタブをクリックし、デジタル標高を選択してください。デジタル標高データにはいくつかのオプションがありますが、いくつかのデータセットを使用することができます。私たちはGlobal Multi-resolution Terrain Elevation Data…

『nnU-Netの究極ガイド』

「画像セグメンテーションの主要なツールであるnnU-Netについて、詳細なガイドに深く入り込んでください最先端の結果を得るための知識を獲得しましょう」

「Hugging Face Transformersライブラリを解剖する」

これは、実践的に大規模言語モデル（LLM）を使用するシリーズの3番目の記事ですここでは、Hugging Face Transformersライブラリについて初心者向けのガイドを提供しますこのライブラリは、簡単で...

「NVIDIAのCEO、ジェンソン・ホアン氏がSIGGRAPHに戻る」

パンデミックと生成AI革命が終わり、NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンソン・ファンが、世界最大のプロフェッショナルグラフィックスカンファレンスであるSIGGRAPHのステージに戻ってきます。 8月8日（火曜日）午前8時（PT）にロサンゼルスで予定されている講演では、NVIDIAの最新のブレークスルー、受賞歴のある研究、OpenUSDの開発、コンテンツ作成のための最新のAIソリューションなど、独占的な内容が紹介されます。 NVIDIAの創設者兼CEO、ジェンソン・ファン。ファンの講演は、先週NVIDIAがPixar、Adobe、Apple、Autodeskと連携して、3Dグラフィックス、デザイン、シミュレーションの相互運用性の次の時代を開くためのAlliance for OpenUSDを設立したことに続いています。このグループは、相互運用可能な3Dアプリケーションやビジュアルエフェクトから産業用デジタルツインまでのプロジェクトにおける基盤となるオープンソースのUniversal Scene DescriptionフレームワークであるOpenUSDを標準化および拡張します。ファンはまた、AIにとっての騒々しい1年についての見解も提供し、世界中の開発者が取り組むことになる、ChatGPTやMidjourneyなどの非常に人気のある新しい生成AIアプリケーションの一部を紹介します。カンファレンス全体を通じて、NVIDIAは没入型可視化、3D相互運用性、AIを介したビデオ会議などのセッションに参加し、20の研究論文を発表します。参加者はまた、ハンズオンラボに参加する機会も得ることができます。 SIGGRAPHに参加して、AIとビジュアルコンピューティングの進化を目撃してください。このページで講演をご覧ください。画像の出典：Ron Diering、Flickr経由、一部の権利が保護されています。

「生成的なAIアプリケーションと3D仮想世界の構築方法」

成長し成功するためには、組織は特に生成AIや3D仮想世界のような急速に進化する技術領域において、技術スキルの開発に継続的に注力する必要があります。 NVIDIA Trainingは、AI時代、高性能コンピューティング、産業デジタル化に必要なスキルをチームに提供するための新しいコースを発表しています。このプログラムはすでに数十万人の学生、開発者、研究者、データサイエンティストに重要な技術スキルを提供してきました。最新のコースにより、NVIDIA Trainingは組織がビジネスの景観を変革する生成AIと仮想世界の力を十分に活用できるようにしています。生成AIアプリケーションの構築を始めましょう生成AIは組織の働き方を革新しています。テキスト、画像、音声、アニメーション、3Dモデルなど、さまざまな入力に基づいて迅速に新しいコンテンツを生成することができます。 gen AIに関する新しいNVIDIA Trainingのコースには以下があります：生成AIの解説 – 生成モデルは質問応答、要約、テキストの含意、2Dおよび3D画像と音声の作成など、多くのユースケースでアプリケーションの開発を加速させています。この2時間のコースでは、NVIDIAの応用深層学習研究副社長であるBryan Catanzaroが、gen AIの主な進展、現在の状況、そして将来の可能性について概説します。彼は技術的な詳細や人気のある生成AIアプリケーション、さらにはビジネスが技術を責任を持って使用する方法についても議論します。拡散モデルを使用した生成AI – コンピューティングパワーと科学的理論の進歩により、生成AIは以前よりもアクセスしやすくなりました。この実践的なコースでは、最新の技術を使用してテキストから画像を生成する生成AIアプリケーションの構築方法を学びます。拡散モデルを使用して画像を生成し、さまざまな最適化で出力を洗練させます。ユーザーの制御を向上させるために、U-Netアーキテクチャからのノイズ除去拡散モデルを構築します。生成AIや大規模言語モデルに関するコースの完全なリストは、NVIDIA Trainingの学習パスをご覧ください。デジタル3Dワールドの構築デジタルワールドビルディングの進化により、メディアやエンターテイメント、建築、エンジニアリング、建設および運用、工場計画、アバター作成などのさまざまな産業が変革されています。没入型の3D環境はユーザーのエンゲージメントを高め、現実世界の問題に対する革新的なソリューションを可能にします。NVIDIA Omniverseは、テクニカルアーティスト、デザイナー、エンジニアが複雑な物理的に正確なシミュレーションや3Dシーンをリアルタイムで素早く組み立て、チームメンバーとシームレスに協力しながら開発できるプラットフォームです。…

「2023年のスポーツアナリティクスについて知っておくべきこと」

スポーツのダイナミックな時代において、スポーツアナリストの役割はますます重要になっています。最新のトレンド、最先端の技術、革新的な手法を解明し、スポーツデータ分析を形作っています。ゲームの戦略から選手のパフォーマンス最適化まで、スポーツアナリティクスはチームや選手が準備し、競争し、成功する方法を革新しています。本記事では、スポーツアナリティクスの複雑さについて探求し、スポーツの結果、ファンの関与、そして常に変化するアスリートの卓越した景観に与える影響について議論します。経験豊富なスポーツアナリストであるか、好奇心旺盛な愛好家であるかに関係なく、データに基づいた洞察力の力を使ってスポーツの勝利の秘密を解き放つ準備をしてください！スポーツアナリティクスとは何ですか？スポーツアナリティクスは、選手のパフォーマンス、チームの戦略、選手のダイナミクスに対する洞察を得るために、データを収集、分析、解釈することを含みます。技術の進歩とスポーツの人気の高まりに伴い、データ分析はスポーツ業界でのゲームチェンジャーとして台頭しています。それはチームに貴重な情報を提供し、データに基づいた意思決定を行い、パフォーマンスを向上させることができます。同様に、ファンもデータ分析の恩恵を受けて、お気に入りのスポーツや選手についてより深い洞察を得ることができます。スポーツアナリティクスのデータはどのように役立つのですか？スポーツアナリティクスが役立ついくつかの方法は次のとおりです：意思決定意思決定において、スポーツアナリティクスのデータは過去のパフォーマンス、選手の統計、ゲームのシナリオについて重要な洞察を提供します。コーチやマネージャーは、この情報を利用して戦略、交代パターン、ゲームプランについての的確な意思決定を行い、チームの成功の可能性を高めることができます。選手選抜データ分析は、パフォーマンスと潜在能力を客観的に評価することで、選手選抜において重要な役割を果たします。スカウトやマネージメントは、パフォーマンスメトリクスを分析し、チームの要件と比較することで、チームのプレースタイルやニーズに適合する才能ある選手を特定することができます。選手のメカニクストレーニングスポーツアナリティクスのデータは、スポーツ科学者やトレーナーがトレーニングセッションや試合中に選手の生体力学を分析するのに役立ちます。この情報を活用して、選手のテクニックやフォームの改善点を特定し、個別のトレーニングプログラムを作成することができます。これにより、パフォーマンスを最適化し、怪我のリスクを減らすことができます。トレーニングスケジュールデータ分析は、アスリートのトレーニングスケジュールを最適化する上で重要な役割を果たしています。コーチは、ワークロードデータ、回復メトリクス、パフォーマンスの傾向を分析することで、強度と休息のバランスを取りながらトレーニングプログラムを設計することができます。これにより、パフォーマンスが向上し、過度なトレーニングや怪我のリスクを減らすことができます。試合中の戦術的調整試合中、スポーツアナリティクスのデータはリアルタイムの洞察を提供し、戦術的な調整の手助けをします。コーチは、選手やチームのパフォーマンスを評価し、相手のパターンを追跡し、弱点を特定することで、戦略的な意思決定を行い、競争上の優位性を得るために戦術を適応させることができます。怪我の予防と管理スポーツアナリティクスのデータは、アスリートの怪我のパターンやリスク要因を特定するのに役立ちます。選手のワークロード、生体力学、医療の歴史などのデータを分析することで、チームは予防措置を講じ、個別の回復計画を作成することができます。これにより、怪我のリスクを減らし、選手を健康に保つことができます。ゲーム戦略と戦術分析コーチは、スポーツアナリティクスのデータを使って相手のプレースタイル、強み、弱点について洞察を得ることができます。この情報を活用することで、効果的なゲーム戦略を立案し、リアルタイムデータに基づいて試合中の戦術的な調整を行うことができます。これにより、フィールド上での成功の可能性が高まります。パフォーマンスの向上スポーツアナリティクスのデータは、個々の選手とチーム全体の改善点を特定するのに役立ちます。コーチは、さまざまなパフォーマンスメトリクスを分析することで、特定のスキルやフィットネス要素を強化することができます。これにより、パフォーマンスが向上し、競争上の優位性が生まれます。ファンの関与とエクスペリエンススポーツアナリティクスのデータは、スポーツ団体がファンをよりよく理解するのに役立ちます。ファンの行動、好み、関与のパターンを分析することで、チームはマーケティングキャンペーン、ソーシャルメディアコンテンツ、ファンのエクスペリエンスをカスタマイズすることができます。これにより、サポーターとの強いつながりを作り、忠誠心を育むことができます。契約交渉とサラリーキャップの管理…

「LLMsを使用したモバイルアプリの音声と自然言語の入力」

この記事では、GPT-4の関数呼び出しを使用してアプリに高度な柔軟性のある音声理解を実現する方法について学びますこれにより、アプリのGUIと完全にシナジーを発揮することができます

「NVIDIAは3DワールドのためのOpenUSD標準を設定するためのフォーラムの形成を支援します」

NVIDIAは本日、Pixar、Adobe、Apple、Autodeskと共に、3Dグラフィックス、デザイン、シミュレーションの次の時代を開放するための大きな飛躍となるAlliance for OpenUSDを設立しました。このグループは、相互運用可能な3Dアプリケーションやビジュアルエフェクトから産業用デジタルツインまで、さまざまなプロジェクトに適用されるオープンソースのUniversal Scene Description（USD）フレームワークであるOpenUSDを標準化・拡張します。 3Dエコシステムの主要企業であるCesium、Epic Games、Foundry、Hexagon、IKEA、SideFX、Unityが、すでにこのアライアンスの最初の一般会員として署名しています。 OpenUSDの標準化は採用を加速し、今日の2Dインターネットが3Dウェブに進化するための基盤技術を作り出します。多くの企業がすでにNVIDIAと協力して、この未来を先駆けています。超高層ビルからスポーツカーまで OpenUSDはNVIDIA Omniverseの基礎であり、3Dツールとアプリケーションを接続・構築するための開発プラットフォームです。Omniverseは、Heavy.AI、Kroger、Siemensなどの企業が、工場、小売店、超高層ビル、スポーツカーなどの物理的に正確なシミュレーションを構築・テストするのに役立っています。 IKEAにとって、OpenUSDは「価値連鎖をより緊密に接続し、低コストで家具ソリューションを開発するための非専有標準形式」となります。これはIKEAのイノベーションマネージャー、Martin Enthedが本日のアライアンスから発表したプレスリリースで述べています。「アライアンスに参加することで、クラウドベースのプラットフォーム（CesiumのNexus、HexagonのHxDR、NVIDIA Omniverse）とのリンクにおいてOpenUSDがクライアントに提供する利点に対する献身を示しています」とHexagonのCTO、Burkhard Boeckemは述べています。 OpenUSDの起源 Pixarは2012年にUSDを特徴映画のための3D基盤として開発し、データとワークフローの相互運用性を提供しました。同社はこの強力で多面的な技術を4年後にオープンソース化し、誰でもOpenUSDを使用し、開発に貢献することができるようにしました。 Pixarの映画「Coco」のシーンの詳細と最終イメージの比較。USDはこの映画の複雑な世界の創造に重要な役割を果たしました。© Disney/Pixar OpenUSDは、ジオメトリ、カメラ、ライト、マテリアルなど、仮想世界を構築するための要件をサポートしています。さらに、大規模で複雑なデータセットにスケーリングするために必要な機能も備えており、ビジュアルエフェクト以外のワークフローにも適応可能な非常に拡張性のある技術です。大規模な産業ワークフローに適した技術としてのOpenUSDのダイアグラム。 OpenUSDの特徴的な機能の1つは、レイヤリングシステムで、複数のユーザーがお互いの作業に干渉せずにリアルタイムで協力できることです。たとえば、1人のアーティストがシーンのモデリングを行い、他の人がその照明を作成することができます。…

LangChainによるAIの変革：テキストデータのゲームチェンジャー

このPythonライブラリを活用して、AIの使用を向上させる方法を学びましょう

Natural language processing

Learn more about Search Results Descript - Page 17