#35 ジェレミー・ハワード


#35 ジェレミー・ハワード

ジェレミー・ハワードは、fast.ai の設立者です。この研究所では、機械学習がより利用しやすくなるように取り組みを行っています。サンフランシスコ大学のディスティングイッシュト・リサーチ・サイエンティスト、Kaggle の元代表、また、Kaggle 参加者として、かつてはランキング上位に位置していました。そして、成功した起業家、教育者、研究者であり、AI コミュニティを活気づけている人物の一人です。


- 初めて書いたプログラムは?

1:18

- プログラミング言語/環境について

3:07

- データサイエンスや機械学習の分野における将来のプログラミングについて、どう考えているか?

15:02

- fast.ai について #1

23:35

- 医療分野で行われている AI やディープラーニングの応用について

24:29

- データに依存するテクノロジーとプライバシーの問題について

32:26

- fast.ai について #2

37:53

- ディープラーニングにおける理論と実践の違いとは?

40:41

- スタンフォード大学のディープラーニング・ベンチマーク DAWNBench について

45:43

- 高速化手法として、マルチ GPU トレーニングについてどう思うか?

52:02

- 複数の画像を融合し最適な画像を生成(コンピュテーショナルフォトグラフィ)、その技術のオーディオ版について

56:25

- 学習率などのハイパーパラメータ、実験科学としてのディープラーニングについて

58:57

- データに関連する作業にどれくらい時間を費やしているか?

1:04:32

- GCP や AWS などのクラウドサービスでおすすめは?

1:06:16

- PyTorch や TensorFlow など、ディープラーニングの各フレームワークのそれぞれの良さは?

1:09:12

- fast.ai のオンライン講座を一通り終えるのに、どれくらい時間が必要になるか?

1:17:51

- ディープラーニング教育から学んだことは?

1:19:49

- ディープラーニングを始める人へのアドバイスは?

1:21:34

- 成功するスタートアップに必要な要素は?

1:27:02

- Anki、間隔反復について

1:32:21

- 次のブレークスルーとして期待しているものは?

1:40:06

- AI が雇用に与える影響の問題について

1:41:10