LeapMind株式会社

【We Are Hiring Lead Machine Learning Engineer!!】

現在LeapMindでは、自社のハードウェアの制約を満たしつつ高効率で動作するモデル開発を行うため、deep learningを使いこなし、高い実用性を持った深層学習モデルの開発に携わる優秀な機械学習エンジニアを募集しております。-We are currently looking for a talented machine learning engineer who is proficient in using deep learning to develop highly practical deep learning models to develop models that wo...

組込みDeep Learningモデル構築ソリューション「DeLTA-Lite」を提供開始

組込みDeep Learningモデル構築ソリューション「DeLTA-Lite」を提供開始いたしました。 本サービスを利用することで、誰でも簡単に組込みディープラーニングのモデルを構築でき、これまでディープラーニングを活用出来なかった小さな機械やロボットなど様々なエッジデバイスへ認識機能を実装できます。LeapMindは、DeLTA-Liteをはじめ様々なノウハウやツールチェーンをサービスとして提供することで組込みDeepLearningの市場を牽引していきます。▽プレスリリース詳細 http://leapmind.io/news/content/?id=1886▽DeLTA-Lite ...

Step by Step to a Quantized Network

Deep LearningリサーチャーMarianneがブログを更新しました。ぜひご覧くださいませ。■Step by Step to a Quantized Network: http://leapmind.io/…/22/step-by-step-to-a-quantized-network/

State of the Art in Compressing Deep Convolutional Neural Networks

Here at LeapMind we are working on making deep learning empowered intelligent IoT devices a widespread reality. One of the topics our R&D is most concerned about is the compression of deep learning models. In this blog post I would like to talk about why this is important and give an overview of ...

人の動きを時系列で分析できる「OpenPose」技術をご紹介します！

こんにちは。LeapMind 広報の永留です。本日は、弊社開発マネージャー白井の技術Blogをご紹介します！現在、Deep Learningの利用用途の中で研究開発が進んでいる分野の一つ、「コンピュータビジョン」のOpenPose技術についてのBlogです。OpenPoseは、画像の中で人の体や指などの位置（座標）や、向きを推定することができます。実際のデモ動画や今後想定される利用事例についてもご紹介しておりますので、よろしければ是非ご覧下さいませ！▶︎http://wp.me/p7Y0po-mZ---------------------------------------------L...

本年のLeapMind年賀状は「sigmoidog」です

あけましておめでとうございます。2018年のLeapMind年賀状は、Deep Learningや機械学習でよく見るsigmoid関数を使ってデザインしました「sigmoidog」です。実はこの「sigmoidog」には二つの秘密が隠れています。お手にされたみなさま、お気づきになられましたでしょうか。その秘密はこちら。https://goo.gl/NwX7qD本年もLeapMindをどうぞよろしくお願いいたします。

Forbes JAPAN ベスト50社に選出いただきました

1/3、Forbes JAPANに「日本のスタートアップ有望株50選」として掲載いただきました！編集部が選ぶ日本のスタートアップ有望株50選▶︎https://forbesjapan.com/articles/detail/19129LeapMindは、ディープラーニング技術を「コンパクトに、シンプルに」することでDoT(Deep Learning of Things)を実現し、より多くの方にお使いいただけるよう引き続き精進してまいります。本年もどうぞよろしくお願いいたします。