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ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「DeepSpeech2」のご紹介です。「DeepSpeech2」を使用することで英語の音声ファイルをテキストに変換することができます。

クロスプラットフォームで利用できる高速AI推論フレームワークであるailia SDKをAppleSiliconで使用する方法のご紹介です。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「CrnnSoundClassification」のご紹介です。エッジ向け推論フレームワークであるailia SDKとailia…

Raspberry PiとAppleSiliconに対応したailia SDKのバージョン1.2.5のご紹介です。

cuDNN8に対応したailia SDKのバージョン1.2.4のご紹介です。

CPU推論を大幅に高速化したailia SDKのバージョン1.2.3のご紹介です。

WindowsとLinuxにおいてVulkanに対応したailia SDKのバージョン1.2.2のご紹介です。

AndroidにおいてVulkanに対応したailia SDKのバージョン1.2.1のご紹介です。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「ST-GCN」のご紹介です。エッジ向け推論フレームワークであるailia SDKとailia MODELSに公開されている機械学習モデルを使用することで、簡単にAIの機能をアプリケーションに実装することができます。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「Image Captioning Pytorch」のご紹介です。「Image Captioning Pytorch」を使用することで、画像を説明するキャプションを生成することができます。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「BERT」のご紹介です。「BERT」を使用して再学習することで、高精度の自然言語処理モデルを学習することができます。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「ClothingDetection」のご紹介です。「ClothingDetection」を使用することで服装のバウンディングボックスを計算することができます。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「CrowdCounting」のご紹介です。「CrowdCounting」を使用することで大規模な群衆でも人数を計測することができます。