人工知能 Artificial Intelligence AI 明確な定義はない ( 知能を定義することが人工知能の目標?) 人間のような知性を持った人工物 ( コンピュータ ロボット ) を作ることを目標とする ( 工学的な目的 ) コンピュータを題材にして知能について研究する ( 科学的な目的

きまぐれ人工知能プロジェクト 作家ですのよ

人工知能は世の中をどう変えるか 松原仁 ( 公立はこだて未来大学 ) 人工知能学会会長 matsubar@fun.ac.jp 2016 年 5 月 27 日 人工知能 Artificial Intelligence AI 明確な定義はない ( 知能の定義を決めるのが人工知能?) 人間のような知性を持った人工物 ( コンピュータ ロボット ) を作ることを目標とする ( 工学的な目的 ) コンピュータを題材にして知能について研究する

きまぐれ人工知能プロジェクト 作家ですのよ

人工知能は カンブリア爆発を起こすか? 松原仁 ( 公立はこだて未来大学 ) 人工知能学会前会長 2017 年 10 月 27 日 1 ニュース!! 10 月 19 日に新しい AlphaGo Zero の論文が Nature に発表された 囲碁のルールだけから ( 人間の棋譜や知識など一切使わずに ) 強化学習で強くした ( たった 3 日間 TPU4 台だけ ) モンテカルロ法は使っていない 従来の

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医療情報学 36(6): 283-290 283 特集次世代医療 ICT 基盤としての人工知能 第 20 回日本医療情報学会春季学術大会 招待講演 人工知能は世の中をどう変えるか? 座長 : 津本周作 ( 島根大学 ) 演者 : 松原仁 ( はこだて未来大学 / 人工知能学会会長 ) [ セッション抄録 ] 最近, コンピュータ囲碁がトッププロ棋士に勝った や コンピュータが一部を書いた小説が文学賞の一次審査を通過した

1. 人工知能の進化と現状

資料 2 AI によって生み出される創作物の取扱い ( 討議用 ) 平 成 2 8 年 1 月 内 閣 官 房 知的財産戦略推進事務局 1. 人工知能の進化と現状 1-1 人工知能の進化と社会像 第一回事務局資料 人工知能の進化は 人間が設定した特徴に基づく分析から 人工知能による特徴抽出 分析の段階を経て 人工知能による創作に至ると予想される 現状 ~ : ビッグデータを用いた機械学習 ビッグデータ解析を基に

dlshogiアピール文章

第 28 回世界コンピュータ将棋選手権 dlshogi アピール文章 山岡忠夫 2018 年 5 月 1 日更新 下線部分は 第 5 回将棋電王トーナメントからの差分を示す 1 特徴 ディープラーニングを使用 指し手を予測する Policy Network 局面の勝率を予測する Value Network 入力特徴にドメイン知識を活用 モンテカルロ木探索 並列化 自己対局による強化学習 既存将棋プログラムの自己対局データを使った事前学習

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成長可能性に関する説明資料 2018 年 4 月 20 日 HEROZ 株式会社 (4382) 1 私たちの志 人工知能 (AI) 革命を起こし 未来を創っていく 2 1. 会社概要 2. ビジネスモデルと競争優位性 3. 成長戦略 3 会社概要 会社名 所在地 設立 2009 年 4 月 HEROZ 株式会社 (HEROZ, Inc.) 東京都港区芝 5-31-17 PMO 田町 2F 資本金 1.1

Microsoft PowerPoint _人工知能とロボット2_rev.pptx

名古屋市立大学システム自然科学研究科渡邊裕司 日付 通算回 講義内容 0/7 第 4 回 人工知能の概要 基礎的研究 0/24 第 5 回 ゲーム情報学 生物に学んだ機械学習 0/3 第 6 回 データマイニング スマートフォンのセキュリティ /7 第 7 回 サイボーグ ロボット 203/0/24 人工知能とロボット 2 2 ゲーム情報学 生物に学んだ機械学習 ニューラルネットワーク 研究事例 :

AI AI Artificial Intelligence AI Strategy& Foresight AI AI AI AI 1 AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI 2 AI 1 AI AI 3 AI 3 20 AI AI AI AI AI

AI AIArtificial Intelligence AI Strategy& Foresight AI AIAI AI 1 AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI 2 AI 1 AI 50 80 AI 3 AI 3 20 AI AI AI AI AI IoT AI AI 4 Strategy& Foresight Vol.15 2018 Spring masahiro.m.ozaki@pwc.com

ダイジェスト 将棋ソフトは機械学習で強くなった近年 将棋ソフトの実力は人間のチャンピオンに近づいてきている 2013 年から 将棋ソフトとプロ棋士が対戦する 電王戦 というイベントが行われている 山本が開発した Ponanza( ポナンザ ) は 現役プロ棋士と対戦し 史上初の勝利を収めた その後も

公開コロキウムダイジェスト 題目 : いま あらためてコンピュータ アルゴリズムと人間の関係を考える 講師 : 山本一成 ( コンピュータ将棋ソフト Ponanza 開発者 ) 大林勇人 (( 株 )NTT データ経営研究所公共行政サービスコンサルティングユニットマネージャー ) パネル討論コーディネーター : 渡辺智暁 ( 国際大学 GLOCOM 主幹研究員 ) 日時 :2015 年 2 月 13

JAUW京都支部

JAUW 京都支部 第 2 回例会を開催しました 日時 2016 年 9 月 24 日 ( 土 )13:30~16:30 会場 ウィングス京都 2F 会議室 2 参加者 22 名 ( 会員 16 名 一般 6 名 ) 内容 Ⅰ 講演人間の知性を超える人工知能 -ある勝負の記録 講師奈良女子大学研究院自然科学系教授篠田正人先生 Ⅱ. 活動報告と連絡事項 久保宜子支部長挨拶司会 中川慶子熊本や岩手などの地域の災害に心痛む昨今ですが

写真 1: 挑戦状 1980 年代になってパソコン用の市販プログラムが発売されるようになったが まだとても弱かった アマの有段者になったのは 1990 年代半ばのことである その後は比較的順調に 2 年で 1 段程度のペースで強くなり 2000 年代になってアマチュアの高段者のレベルに達した 筆者自

子ども研究 プロ棋士対コンピュータ将棋 松原仁 ( 公立はこだて未来大学複雑系知能学科教授 ) はじめに 2010 年 10 月に女流プロ棋士の清水市代女流王将 ( 当時 ) とコンピュータ将棋の あから 2010 が対戦してあから 2010 が勝利した 筆者はコンピュータ将棋の研究者としてこの対戦のコンピュータ側の開発責任者をつとめたので ここではこの対戦に至る経緯と対戦の意味するところ および今後の展望について述べてみたい

スライド 1

ICT IoT やビッグデータ時代の ケモメトリックス / 人工知能を知って 新たなチャレンジを 株式会社インシリコデータ 湯田浩太郎 http://www.insilicodata.com 時代の新しい三大潮流 ICT : Information and Communication Technology ( 情報通信技術 ) 情報技術に通信コミュニケーションの重要性を加味した言葉 IoT : Internet

ところがグーグル社 ( 米 ) の囲碁プログラム アルファ碁 が 2015 年に出現し その年の 10 月に欧州チャンピオンを倒してしまったのだ このニュースは世界を駆けめぐったが コンピュータの進化は人間の想像を超えていた その 5 か月後となる 2016 年 3 月に アルファ碁 は世界戦で 1

< 噂の怪奇情報 > 人間を超える人工頭脳の出現! 世界が激変する瞬間が目の前に迫ってきた! 2 年後のある日 社会が突然 変化する 19 世紀の英国では 産業革命で機械が普及し 機械に職場を奪われると思った労働者たちが 機械打ちこわし運動 を起こした 2 1 世紀に入り 人工知能 ( A I ) が発達して 人間に代わって機械がスーパーのレジやタクシーの運転手をやるようになると 人工知能打ちこわし運動

プレスリリース_ _AIシリーズ_fix

2011年2月10日 思考ゲームのベストブランド AI シ リーズ 最新作 AI 囲碁 Version 19 AI 将棋 Version 18 AI 麻雀 Version 13 発売のお知らせ 株式会社イーフロンティア 本社 東京都新宿区 代表取締役 安藤 健一 は 20 年来常にトップ クラスを維持し続ける思考ゲームブランド AI シリーズ の最新作 AI 囲碁 Version 19 AI 将棋

7 79 問い : 脳科学の研究が進めば人工知能研究は不要になる のではないか. 答え : いいえ. 問い : 知能にとって本質は何か. 答え : どのような状況に対してもそれなりに対応できる汎用性. 最近の脳科学の進歩は目覚ましく多くの知見が得られている. 人工知能はそれらの知見を生かして進めてい

78 29 1 2014 1 人工知能とは 第 7 回 人工知能とは?(7) What s AI?(7) 松原仁公立はこだて未来大学 Hitoshi Matsubara Future University of Hakodate. matsubar@fun.ac.jp Keywords: artificial intelligence, Astro Boy, artificial general intelligence.

レーティングと棋譜分析

将棋名人のレーティングと棋譜分析 山下宏 2014 年 11 月 7 日 GPW 箱根 大山 15 世名人と羽生名人 全盛期に戦えばどちらが強い? 大山康晴 15 世名人 タイトル獲得 80 期 昭和の覇者 羽生善治名人 1996 年に7 冠達成 平成の覇者 歴代名人の強さを調べる 対局の結果から 対局者の棋力を点数で表す 勝てば点数プラス 負ければマイナス いわゆるEloレーティング 棋譜の内容から

人工知能による物流改革_損保ジャパン日本興亜

2018 年 9 月 人工知能による物流改革 1. はじめに 2017 年 5 月 人工知能を搭載したコンピューター囲碁プログラムは 世界ナンバーワン棋士に圧勝して 世界中の人工知能の研究者に衝撃を与えた 将来的に 人工知能は 物流業界に大きなインパクトを与えると期待されている 本稿では 人工知能の基本知識を整理し 人工知能の導入により物流改革が期待される物流業務について 図を用いて 易しく解説する

STEP2 ビジネスマネージャの作成 個人アカウントの注意点 アカウントの作成手順についてまとめていきます 流れとしては Facebook の個人アカウントを作り ビジネスマネージャのページから Facebook ページ 広告アカウントを作成していきます FB 広告を出すにあたり 個人アカウントが必

STEP2 ビジネスマネージャの作成 個人アカウントの注意点 アカウントの作成手順についてまとめていきます 流れとしては Facebook の個人アカウントを作り ビジネスマネージャのページから Facebook ページ 広告アカウントを作成していきます FB 広告を出すにあたり 個人アカウントが必要な理由は上記のような関係性で 個人ではなく Facebook ページが広告を出稿するという仕組みになっているからです

小次郎講師のトレーダーズバイブル第53回

こういう賭けだ 100万円の元金を元にトランプで勝負をする 勝てば20 増える 負ければ20 減る 公平だろ 公平ですね 100万円が勝てば20万増える 負ければ20万減るという ことですね で 勝つか負けるかは50 公平だと思います 2回目は最初勝った場合は120万を投資する 負けた場合は80万を投資 する つまり増えた額も投資していくわけですね そういうこと 2回目も勝てば20 増え 負ければ20

ｄTV将棋プラス 2019年4月週間番組表

月 火 水 木 4 月 1 4 月 3 金 4 月 2 4 月 4 4 月 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 3 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 局 1 目 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 局 1 目 00 第 2 期銀河戦決勝トーナメント 1 回戦第 1 局決勝トーナメント 1

DR実施日のWP

囲碁 AI AlphaGo はなぜ強いのか? ~ ディープラーニング モンテカルロ木探索 強化学習 ~ 大槻知史 目次 背景 囲碁AIにおけるディープラーニング 囲碁AIにおける探索 囲碁AIにおける強化学習(など) まとめ 2 AlphaGoに関する最近のニュース AlphaGo以前 日本の囲碁プラグラムZen等はプロ棋士に4子局で勝利(アマチュア高段者レベル) 人間チャンピオンレベルになるのは10年後位と思われていた

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2016 年 11 月 14 日 ニッセイ AI 関連株式ファンド ( 為替ヘッジあり )/ ( 為替ヘッジなし ) 愛称 :AI 革命 ( 為替ヘッジあり )/ ( 為替ヘッジなし ) AI レポート 1 AI の進化 その歴史と背景 AI 革命 ~ 過去 2 回とは次元が全く異なる第 3 次 AI ブーム ~ AI( 人工知能 ) とは Artificial Intelligence の略で 学習

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資料 2 新潟県 AI IoT 活用促進セミナー 参加者資料 掲載版 社会を変革する AI 技術 ~NTT グループにおける AI 技術の研究開発動向 ~ 2016 年 6 月 29 日 日本電信電話株式会社 メディアインテリジェンス研究所 Copyright 2016 NTT corp. All Rights Reserved. アジェンダ NTT 研究所の組織構成とミッション 人工知能 (AI)

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特集 ゲーム情 基応専般 ゲーム情の現在 ゲームの研究は日本で疎外されなくなったのか 松原仁 ( 公立はこだて未来大 ) ゲーム情 ゲーム情という名称ができたのはそんなに古いことではない. 本会でゲームに関する研究会を立ち上げることを計画していた 1998 年頃に研究会の名称を何にすればよいか関係者で検討をしていた. なかなかよい案が出てこなかったが, 筆者が橋田浩一氏 ( 当時電子技術総合研究所現産業技術総合研究所

総合問題 ( その 2) (2) あなたは,2030 年にどのような能力などが必要であると考えますか 一つ取り上げて, 図 2 と図 3 とを関係付け, その 理由も含めて, 答えなさい さらにグループで調査を進めると, 次の資料が見つかりました 図 4は, 日本の専門家が予測した 2030 年にお

総合問題 ( その 1) あなたは, 総合的な学習の時間で 日本のこれからの社会 をテーマに学習しています その中で, あなたと同じグループの A さんは, これまで人間が機械やコンピュータを操作していたのに対し, 人間の代わりに人工知能 (AI:Artificial Intelligence の略 ) が機械を操作する時代になりつつあるということに興味をもち, 日本の会社が AI についてどのように考えているのかを調べました

prime video チャンネル将棋プラス-α 2018年8月週間番組表

1 年 月週間番組表 曜 月 時分番組内容分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 将棋プレミアムフェス in 名古屋 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 1 局 2 目 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 2 局 1 目 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 3 局 1 目 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 4 局 1 目渡辺明竜王 vs 羽生善治棋聖渡辺明竜王 vs 羽生善治棋聖渡辺明竜王

私の仕事を決めるのは誰？ : 裁判劇を通じて人工知能を用いた人事評価の是非を考える. 裁判劇パネル資料

Title 私の仕事を決めるのは誰? : 裁判劇を通じて人工知能を用いた人事評価の是非を考える Author(s) 安孫子, 友祐 ; 種村, 剛 Citation 2016 年度対話の場の創造実習, 劇団 CoSTEP_2016, 私の仕事を決めるのは誰? : 裁判劇を用いた人事評価の是非を考える, 主催 : 北海道大学 CoSTEP, 共催 : 札幌市資料館, 協力 :SIAF ラ : 平成 29

みで強くなった 3 日間で 500 万回の対戦をして学習した結果 アルファ碁に 100 戦全勝を果たしたという さらに 12 月にはアルファ碁ゼロのアプローチをより一般化させて 将棋やチェスにも対応できるよう改良した アルファゼロ を発表した 一見すると AI は急に賢くなり 名人を超えるまでの知性

2017 年世界を席巻 AI はなぜ急に賢くなったのか いまさら聞けない注目テック用語 2017/12/20 6:30 日本経済新聞電子版 記事利用について 2017 年 人類は 2 つの知的なゲームで人工知能 (AI) に 勝利宣言 をされている 米グーグルのグループ企業である英ディープマインドが開発した アルファ碁 は 16 年末から 17 年にかけてインターネットの囲碁サービスに匿名で参加し

将棋吊人のレーティングと棋譜分析

歴代名人の強さ 山下宏 2017 年 10 月 13 日 札幌 NoMaps 大山 15 世名人と羽生棋聖 全盛期に戦えばどちらが強い? 大山 15 世名人昭和の大名人 羽生棋聖将棋史上最強と言われる (19 世名人 ) 時代が違う二人を直接戦わせることは不可能 しかし二人が指した棋譜は残されている 棋譜から強さを推定 将棋ソフトを使って解析 初心者からアマ高段者まで1800 局を調べた ソフトが悪手と指摘した手と棋力に関連性

変更の影響範囲を特定するための 「標準調査プロセス」の提案 2014年ソフトウェア品質管理研究会（30SQiP-A）

変更の影響範囲を特定するための 標準調査プロセス の提案 2014 年ソフトウェア品質管理研究会 [ 第 6 分科会 A グループ ] リーダー : 宇田泰子 ( アンリツエンジニアリング株式会社 ) 夛田一成 ( アンリツエンジニアリング株式会社 ) 川井めぐみ ( サントリーシステムテクノロジー株式会社 ) 伊藤友一 (TIS 株式会社 ) 1. 研究の動機 研究員の現場では 調査を行なっているにも関わらず

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人工知能 (AI) とは, どのような技術分野なのか, その概略を見ておこう. 1 そもそも, コンピュータの原理を考えたチューリングや, 現実に動くコンピュータを作ったフォン ノイマンは, 機械によって知能を作り出す研究としてコンピュータの研究をしていたので, 言ってみれば, コンピュータの研究自体が 人工知能 の研究だったということになる. 正式に 人工知能 (Artificial Intelligence;

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2012.4 2012.4 2012.4 2012.4 2012.4 2012.4 NTT R Dフォーラム2012 パネルディスカッション 良いということはありません ガラケー なったと言われるようにできるかどう います スマートシティでは シームレ と言って すべてが悪かったような言 か ここが 空白地帯であり まだ大 スなコミュニケーションが鍵になりま い方になっているところは問題だと思 きく門戸が開かれているのです

9 1998-1999 Sierra On-Line Inc. and/or TM designate trademarks of, or licensed to Sierra On-Line, Inc., Bellevue, WA 98007. All Rights Reserved. designates trademarks registered in the U.S.A. which may

AI（人工知能）とは？

AI と雇用 ~ 人工知能に負けないために ~ 青山魅士岡田怜士小林英人佐藤芳紀永田隆将若山礼治 AI( 人工知能 ) の概念 人間の脳が行っている知的な作業をコンピューターで模倣したソフトウェアやシステムのこと 特化型人工知能 と 汎用人工知能 の二種類に区別される 特化型人工知能 は一つのタスクしかこなせない人工知能 ( 例 )IBM の Watson Google の自動運転者 Siri など

dTV 将棋プラス　2018年2月　週間番組表

1 年 2 月週間番組表 時分番組内容時分番組内容分番組内容 00 将棋プレミアムフェス in 名古屋 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 2 目 00 石田直裕の初級講座 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目久保利明銀河 VS 藤井聡太四段久保利明王将 VS 豊島将之八段渡辺明竜王 vs 羽生善治棋聖対局 ://10 対局 :1/1/ #-10 対局 :/10/ 木金 2 月 1

Microsoft PowerPoint - ゲーム理論2016.pptx

125 126 ゲーム理論 ( 第 6 回ゲーム木探索 II) 九州大学大学院システム情報科学研究院情報学部門横尾真 E-mail: yokoo@inf.kyushu-u.ac.jp http://agent.inf.kyushu-u.ac.jp/~yokoo/ 先読みの効果 基本的には, 深く読めば読むほど強い 終盤の方が静的評価関数の値が信用できる そうでない場合は, 先読みの効果は必ずしも自明ではない

<8B D BC91BA91A58B762E656339>

安田女子大学紀要 37,221 226 2009. 新しいコンピュータ将棋の練習試合環境について TheNewPraciceMachEnvironmenofCompuerShogi NorihisaNISHIMURA はじめにコンピュータ将棋とは, コンピュータの演算処理能力を用いて将棋の各局面で最善と思われる指し手をコンピュータに選ばせることにより, コンピュータに将棋を指させるプログラムである

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第 21 回 ビジネス 勉 強 会 ディープラーニングの 可 能 性 課 題 図 書 人 工 知 能 は 人 間 を 超 えるか ディープラーニングの 先 にあるもの 松 尾 豊 著 ネコを 追 い 払 うには 人 工 知 能 (AI)が 良 いみたい 大 量 のネコ 画 像 で ネコを ディープラーニング http://internetcom.jp/201252/fcn-ai-deep-learning-system-chase-off-cats-poop-on-gardens

JOHO KANRI 2016 vol.59 no.2 J ournal of Information Processing and Management May 偶然性が入らないゲームか ( 確定ゲームか ) という性質によって

ゲーム情報学コンピューター将棋を超えて Game informatics Beyond computer shogi 松原仁 1 MATSUBARA Hitoshi 1 1 公立はこだて未来大学 1 Future University Hakodate ゲーム情報学はゲームを対象とした情報処理の研究分野である チェスがゲーム情報学の中心のゲームであったが, チェスでコンピューターが世界チャンピオンに勝った後は将棋が注目されていた

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フトバンクホークスは パ リーグ史上最速 で去年に引き続き 連覇した なんと 私は人生で初めてプロ野球の優勝 たのだ それは 8 月に届いた１枚の FAX だ った 九州ミロク会計人会 福岡地区会主催 で 福岡ヤフオクドームのホークス戦観戦ツ アーの案内だった 10 年以上ドームに行っ たことがない私だったが たまには 事務 所のみんなで野球でも見に行ってみるか と いう程度の軽い気持ちで応募したのだ

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- 2 -

- 2 - - 3 - (1) (2) (3) (1) - 4 - ~ - 5 - (2) - 6 - (1) (1) - 7 - - 8 - (i) (ii) (iii) (ii) (iii) (ii) 10 - 9 - (3) - 10 - (3) - 11 - - 12 - (1) - 13 - - 14 - (2) - 15 - - 16 - (3) - 17 - - 18 - (4) -

2 1980 8 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 2 4 6 0 0 6 4 2 4 1 2 2 1 4 4 4 2 3 3 3 4 3 4 4 4 4 2 5 5 2 4 4 4 0 3 3 0 9 10 10 9 1 1

1 1979 6 24 3 4 4 4 4 3 4 4 2 3 4 4 6 0 0 6 2 4 4 4 3 0 0 3 3 3 4 3 2 4 3? 4 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 2 1 1 2 15 4 4 15 0 1 2 1980 8 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 2 4 6 0 0 6 4 2 4 1 2 2 1 4 4 4 2 3 3 3 4 3 4 4

II III I ~ 2 ~

中堅中小企業向け秘密保持マニュアル

20 15 14.6 15.3 14.9 15.7 16.0 15.7 13.4 14.5 13.7 14.2 10 10 13 16 19 22 1 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0 2,500 59,862 56,384 2,000 42,662 44,211 40,639 37,323 1,500 33,408 34,472

I? 3 1 3 1.1?................................. 3 1.2?............................... 3 1.3!................................... 3 2 4 2.1........................................ 4 2.2.......................................

1 (1) (2)

1 2 (1) (2) (3) 3-78 - 1 (1) (2) - 79 - i) ii) iii) (3) (4) (5) (6) - 80 - (7) (8) (9) (10) 2 (1) (2) (3) (4) i) - 81 - ii) (a) (b) 3 (1) (2) - 82 - - 83 - - 84 - - 85 - - 86 - (1) (2) (3) (4) (5) (6)

- 強化学習の 3 つにカテゴライズすることが多い この 3 つを順に見ていこう ⑴ 教師あり学習教師あり学習はいわば機械学習の 花形 であり, 単に機械学習といった場合は教師あり学習を指すことが多い 画像認識や文字認識といったものが代表例である 筆者が勤めている ウサギィも機械学習技術を核とする会

AI が人類の脅威になるという幻想 株式会社ウサギィ取締役五木田和也 1. はじめに昨今は 人工知能 (AI) が一大ブームとなっている IBM の Watson がクイズ番組で人間のチャンピオンに勝利したり, 英 DeepMind による囲碁 AI,AlphaGo が人間のトッププロに勝利したことは記憶に新しい AI という言葉は実に幅広い意味で使われている 音声認識も AI, 画像認識も AI,

第３次ブームを迎えたＡＩの現状及び今後

立法と調査 2018.10 No.405 参議院常任委員会調査室 特別調査室 第 3 次ブームを迎えた AI の現状及び今後 人工知能の利用に関する研究会 活動報告 鈴木達也 ( 法務委員会調査室 ) 1. はじめに 2. 人工知能の利用に関する研究会について 3. 研究会の活動の概要 (1) 鳥海准教授の講義及び講演会 (2) プリファード ネットワークスの視察 (3) ドワンゴ人工知能研究所の視察

Microsoft PowerPoint - sousa pptx

はじめに 情報機器の操作 ( 第 2 回 ) 産業技術科学科多 知正 htada@kyokyo-u.ac.jp A323 この講義のWWWページ http://teched.kyokyo-u.ac.jp/~htada/class/sousa/ 演習で使うデータ等はここにおいておきます お気に り に登録しておいてください 別に気に ってなくてもしてください 2011/4/19 1 2011/4/19

人工知能（AI）と弁理士業務　人工知能（AI）の進化により弁理士の業務をどのように変化させるべきか。

人工知能 (AI) と弁理士業務 人工知能 (AI) の進化により弁理士の業務をどのように変化させるべきか 会員日比恆明 要約人工知能 (AI) は恐ろしい程の速度で進歩している 近い内に弁理士業務に大きな影響を与えることは間違いない 社会環境の変化のために, 弁理士自身がどのような対策を立てておくべきかを考察してみた 目次 1. 人工知能 (AI) の驚異的な進歩 2. これから AI に代替えされるおそれのある業種

Microsoft PowerPoint - 計算機科学入門2014.pptx

第三回計算機科学入門 ( アプリケーション ) 九州大学大学院システム情報科学研究院情報学部門横尾真 E-mail: yokoo@inf.kyushu-u.ac.jp http://agent.inf.kyushu-u.ac.jp/~yokoo/ 小テストの予定 来週 (/) は小テスト内容 :. 制約充足問題を解く. 問題の表現方法は与えられており, 解法はバックトラック.. ある問題を制約充足問題として定式化し,

第３回　情報化社会と経済学　その３

第 11 回補論 AI( 人工知能 ) と IT 産業 1 第 3 次 AI ブームの到来 (1) 第 1 次 ~ 第 2 次 AI ブームコンピュータだけでなく多数の端末がネットワークに接続することによって モノがつながったネットワーク (IoT 第 10 回参照 ) を通じて集積される膨大な情報 =ビッグデータを リアルタイムで集積 解析し 判断の高度化や自動制御することが求められており AI(Artificial

Microsoft PowerPoint - PMAJ例会 (配布資料).pptx

知能ブーム 知能の特徴と可能性 AI と とのコラボレーション 東京都市 学メディア情報学部 紀 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 第 1 次 第 3 次 探索 推論数学の定理証明 機械翻訳 現実問題への適 不可 第 2 次知識表現エキスパートシステムニューラルネットワーク 知識記述の困難 1956 年ダートマス会議 "Artificial Intelligence"

Microsoft PowerPoint - vc2013.s.takeuchi.pptx

コンピュータ将棋の技術と GPS 将棋について JST ERATO 湊離散構造処理系プロジェクト 竹内聖悟 概要 GPS 将棋の紹介 コンピュータ将棋で使われる技術 形勢判断と先読み GPS 将棋の技術 今後の将棋 AI と研究 コンピュータ将棋と可視化 近年のコンピュータ将棋 2007 年 : 渡辺明竜王 -Bonanza 渡辺竜王の勝利 2010 年 : あから 2010- 清水市代女流王将 あからの勝利

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平成 23 年度未来の科学者養成講座 受講生アンケート全体集計 & グラフ アンケート実施 : 平成 23 年 12 月 16 日 ~ 平成 24 年 1 月 16 日 平成 24 年 3 月 1 日 JST 未来の科学者養成講座事務局 H23 未来の科学者養成講座 参加者アンケート全機関集計グラフ 問 1. 参加しようと思った動機は何ですか?( 複数回答 ) 選択肢 回答数 割合 1. 面白そうだから

dTV将棋プラス 2018年4月 週間番組表

1 年 月週間番組表 時時分番組内容 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 1 目対局 :1/1/ 月 1 3 0 藤森哲也の入門講座 将棋プロ棋士への道 1 1 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 目対局 :1/1/ 1 1 1 1 1 1 1 1 00 第 回上州 YAMADA チャレンジ杯都成竜馬四段 vs 藤井聡太四段対局 :1// 30 第 回上州 YAMADA チャレンジ杯三枚堂達也五段

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人 工 知 能 のキーテクノロジー としてのディープラーニング 株 式 会 社 ネクスト 主 席 研 究 員 清 田 陽 司 リッテルラボラトリー KIAI 第 3 回 九 州 地 域 情 報 化 研 究 部 会 2016.08.25 経 歴 研 究 分 野 : 自 然 言 語 処 理 応 用 情 報 検 索 情 報 推 薦 略 歴 京 都 大 (1997-2004) 対 話 型 質 問 応 答 システム

142 1 人工知能将棋 とは 表 1 のように ボード ゲームでは出現し得る局 面の数が多くなればなるほど難易度が増し 人工 知能が人間に追い抜く シンギィラリティ に到 人工知能の目標は 1 人工物 達するまでの研究時間を要する将棋では 平均 やロボット に人間のような知能を持たせること 合法手

141 シンギュラリティ 技術的特異点 に対する 受容 と 焦燥 植田 康孝 菊池 修登 要 旨 世界的な人工知能研究者のレイ カーツワイルは 人工知能が人間の情報処理能力を上回る特異点 シンギュラリ ティ に至ると 人間生活は後戻りできないほど変容する と指摘する現時点で 人工知能の脅威を間近に感じる ところで生活している人は少ない2030 年と推定される シンギュラリティ が到来すると 私たち一人一人今の将

将棋ソフトウェアにおける棋譜データの利用と機械学習

2013/12/16-18 NINSコロキウム 分 科 会 1 将 棋 ソフトウェアにおける 棋 譜 データの 利 用 と 機 械 学 習 佐 藤 佳 州 筑 波 大 学 システム 情 報 工 学 研 究 科 パナソニック 株 式 会 社 先 端 技 術 研 究 所 2013/12/16-18 NINSコロキウム 分 科 会 2 目 次 コンピュータ 将 棋 の 現 状 とこれまでの 歴 史 ゲームの

AI ロボットによる雇用代替(技術的失業) 英研究者が米国職業の47%に雇用代替の可能性を指摘(2013) 米国702の職業分類を9側面で評価 身体性 創造性 社会性 ビッグデータ AIとロボット 自律走行車の技術革新が雇用代替を促進 特にサービス バックオフィス業務 販売 交通 物流 製造に影響大

AIと銀行業務 2018年5月22日 金融イノベーション本部長 榎本 亮 Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. AI ロボットによる雇用代替(技術的失業) 英研究者が米国職業の47%に雇用代替の可能性を指摘(2013) 米国702の職業分類を9側面で評価 身体性 創造性 社会性 ビッグデータ AIとロボット 自律走行車の技術革新が雇用代替を促進

Taro-プレミアム第66号PDF.jtd

ソフトテニス誰でも 10 倍上達しますプレミアム PDF 版 no66 攻め 守りの新機軸 著作制作 :OYA 転載転用禁止です 2013/2/25 編 1, 攻め 守り後衛と対峙する前衛にとっては 相手後衛が攻撃してくるのか 守ってくるのかは とても重要な問題です 相手後衛が攻めてくるのであれば ポジション的に守らなければならないし 相手が守りでくるならば スマッシュを待ったり 飛び出したりする準備をしなければいけません

Microsoft PowerPoint - ゲーム理論2018.pptx

89 90 ゲーム理論 ( 第 回ゲーム木探索 I) 九州大学大学院システム情報科学研究院情報学部門横尾真 E-mail: yokoo@inf.kyushu-u.ac.jp http://agent.inf.kyushu-u.ac.jp/~yokoo/ ゲーム木探索 行動の選択が一回だけではなく 交互に繰り返し生じる 前の番に相手の選んだ手は分かる 9 9 例題 二人で交代に, から順に までの数を言う.

最 近 の 人 工 知 能 第 三 次 ブーム 機 械 学 習 が 一 つの 鍵 ( 特 に 深 層 学 習 ) たくさんのデータが 使 えることがもう 一 つの 鍵 世 の 中 で 広 く 使 われるようになってきた シンギュラリティ( 技 術 的 特 異 点 )の 議 論 が 盛 ん

人 工 知 能 は 世 の 中 をどう 変 えるか 松 原 仁 公 立 はこだて 未 来 大 学 2015.5.31 最 近 の 人 工 知 能 第 三 次 ブーム 機 械 学 習 が 一 つの 鍵 ( 特 に 深 層 学 習 ) たくさんのデータが 使 えることがもう 一 つの 鍵 世 の 中 で 広 く 使 われるようになってきた シンギュラリティ( 技 術 的 特 異 点 )の 議 論 が 盛

6回目

ir05b.web 情報検索課題提出項目の確認 1. 検索課題の設定 2.Googleによる日本語キーワード検索 3. Google 以外の日本語キーワード検索 4. 英語検索エンジンによるキーワード検索 5. Web 情報検索のまとめ 6. 情報収集結果のまとめかた : サイトの信頼度 重点項目 (Web 情報検索のねらい ) 1 目的 目標の設定 4,5,6,7(kw11,12,13 ) 2 蓋然的信頼性

dTV将棋プラス　2018年3月週間番組表

1 年 3 月週間番組表 時分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 期王将戦七番勝負第 局 1 目 00 第 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 船江恒平の中級講座 00 伊藤真吾の中級講座久保利明王将 VS 豊島将之八段渡辺明竜王 vs 羽生善治棋聖 一手勝ちを目指そう イトシン式 中飛車 対局 :1/2/1 対局 :1// #3~ #1~ 木金 3 月 1 3 月 2 3 月 3 3

Microsoft Word - 将棋のお供マニュアル_ doc

2 次 前書き p3 カードの 覧 p4 準備 P5 プレイ 法 P6 歴史 p7 確定完全情報ゲーム p8 メール対戦と詰将棋 p9 カードの使い ( 総括 ) p10 カードの機能 p11 3 カードでルールが変わる確定完全情報ゲーム カード 24 枚 (12 種 2 枚 ) このカードセット (24 枚 ) は 将棋と 緒に使い カードに書かれた指 によってルールや駒の機能を変えることで 将棋を本来とは違うゲームに変貌させて楽しむものです

Microsoft Word - 10_資料1_コンピュータソフトウエア関連発明に関する審査基準等の点検又は改訂のポイントについてv08

コンピュータソフトウエア関連発明に係る審査基準等の 点検 改訂のポイントについて 1. 背景 (1) ソフトウエア関連発明に係る審査基準等を取り巻く状況 第四次産業革命は モノ (things) の提供にとどまらず モノ を利活用した コト の提供というビジネスモデルの転換を伴って進展しつつあり その第四次産業革命の推進力となっている IoT 関連技術 AI 等の新たな技術の研究開発が盛んに行われている

ｄTV将棋プラス 2018年10月週間番組表

月 火 曜 水 木 金 曜 土 10 月 1 10 月 2 月 10 月 3 10 月 10 月 月 10 月 6 10 月 7 00 第 2 期銀河戦 00 将棋プレミアムpresents 西遊棋 in Tokyo 00 船江恒平の中級講座 00 将棋プレミアムフェス in 名古屋 00 北島忠雄の中級講座 00 第 2 期銀河戦 00 第 67 期王将戦七番勝負第 局 1 目決勝トーナメント 1

CプログラミングI

C プログラミング I Swap 関数を作る Stack データ構造のための準備 整数変数 x と y の値を取り替える関数 swap を作る 最初の試み : swap-01.c #include void swap(int a, int b) { int tmp; tmp = a; a = b; b = tmp; int main(void) { int x=10, y=30;

◎phpapi.indd

PHP や HTML の知識がなくても大丈夫 PHP や HTML の基本も学べる FileMaker データベースを Web に公開したい FileMaker を使って動的な Web サイトを作りたい FileMaker しか知らない人が Web アプリケーションを作れるようになる! はじめに まず 本書を手に取ってくださりありがとうございます 本書はある程度 FileMaker Pro の扱いに慣れ

0 1 1 @master q 3 1.1.......................................... 3 1.2....................................... 4 1.3....................................

1 0!? Q.? A. Q. B. Q.? A.! 2 10 6 Scheme 80! λ 81!? λ ( ) 82!? λ ( ) 83!? λ 4 3! λ 0 1 1 @master q 3 1.1.......................................... 3 1.2....................................... 4 1.3............................................

BULL20

ISSN 1342-3827 北陸大学ライブラリーセンター報 Bulletin NO.23 入賞 者を表彰 入賞おめでとうございます ライブラリーセンター長 大桑 和雄 第６回読書感想文コンクールで入賞された皆さん 誠におめでとうございます 思いのたけをさまざまな 言葉でつづり 素晴らしい文章として表現されましたことに ただただ感銘を受けた次第です また 入賞 者を含め61名の方に このコンクールに応募いただいたことに敬意と感謝を申し上げます

ｄTV将棋プラス 2019年2月週間番組表

4 金 2 月 1 曜 月 土 2 月 2 2 月 3 分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 将棋プレミアムpresents 西遊棋 in Tokyo 決勝トーナメント 1 回戦第 7 局対局 :1/10/ 4 佐藤天彦名人 vs 伊奈祐介六段対局 :1/7/ 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 2 局 1 目 00 将棋プレミアム祭りみんなおいでよ!

Information Theory

前回の復習 講義の概要 chapter 1: 情報を測る... エントロピーの定義 確率変数 X の ( 一次 ) エントロピー M H 1 (X) = p i log 2 p i (bit) i=1 M は実現値の個数,p i は i 番目の実現値が取られる確率 実現値 確率 表 裏 0.5 0.5 H 1 X = 0.5 log 2 0.5 0.5log 2 0.5 = 1bit 1 練習問題の解答

今回のプログラミングの課題 ( 前回の課題で取り上げた )data.txt の要素をソートして sorted.txt というファイルに書出す ソート (sort) とは : 数の場合 小さいものから大きなもの ( 昇順 ) もしくは 大きなものから小さなもの ( 降順 ) になるよう 並び替えること

C プログラミング演習 1( 再 ) 4 講義では C プログラミングの基本を学び 演習では やや実践的なプログラミングを通して学ぶ 今回のプログラミングの課題 ( 前回の課題で取り上げた )data.txt の要素をソートして sorted.txt というファイルに書出す ソート (sort) とは : 数の場合 小さいものから大きなもの ( 昇順 ) もしくは 大きなものから小さなもの ( 降順

日本将棋連盟 七段 神吉 宏充 かんき ひろみつ 氏 略 歴 昭和3 4年3 月1 日 兵庫県加古川市に生まれる 中学生の時に本格的に将棋を始め 17 歳でアマ名人戦全国３ 位になる 1 9歳からプロを目指し 内藤國雄九段の門を叩く 以降 20 歳で初段 プロ 24歳で四段 28歳で五段と順調に昇

Amagasaki Club 日本将棋連盟 七段 神吉 宏充 かんき ひろみつ 氏 略 歴 昭和3 4年3 月1 日 兵庫県加古川市に生まれる 中学生の時に本格的に将棋を始め 17 歳でアマ名人戦全国３ 位になる 1 9歳からプロを目指し 内藤國雄九段の門を叩く 以降 20 歳で初段 プロ 24歳で四段 28歳で五段と順調に昇 段 現在に至る 棋風は従来の形にとらわれない 神吉流 と呼ばれる将棋のスタ

ｄTV将棋プラス 2018年11月週間番組表

18 年 月週間番組表 曜 月 時分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 将棋プレミアムフェス in 名古屋 00 村中秀史の中級講座決勝トーナメント 2 回戦第 1 局羽生善治竜王 VS 広瀬章人八段 4 久保利明王将 vs 島本亮五段対局 :18// 4 対局 :/12/ #~ 対局 :/7/ 40 0 高野秀行の中級講座

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名人を超えるコンピュータ将棋 2013 年 8 月 伊藤英紀 1 目次 コンピュータ将棋概観 コンピュータ将棋の基礎技術 機械学習 並列処理 ボンクラーズ /Puella αの概要 将棋の後の人工知能 2 自己紹介 1988 富士通 ( 株 ) 入社 以来 CPU 設計 半導体製造のサポート マーケティングに従事 1998 趣味でコンピュータ将棋の開発を始める 2011 世界コンピュータ将棋選手権優勝

しています. これには探索木のすべてのノードを探索する必要がありますが,αβカットなどの枝刈りの処理により探索にかかる計算時間を短縮しています. これに対して, 探索するノードを限定したり, 優先順位をつけて選択的に探索する 選択探索 という探索方式があります. 本チームはノードの選択方式としてノー

芝浦将棋 Softmax のチーム紹介 2017 年 3 月 14 日芝浦工業大学情報工学科五十嵐治一, 原悠一 1. はじめに本稿は, 第 27 回世界コンピュータ将棋選手権 (2017 年 5 月 3 日 ~5 日開催 ) に出場予定の 芝浦将棋 Softmax ( シバウラショウギソフトマックス ) のアピール文書です. 本チームは 芝浦将棋 Jr. から分離した初参加のチームです. 探索手法が従来の

日本棋院棋士採用規定

日本棋院棋士採用規程 平成 28 年 3 月 1 日改定 本規程は 公益財団法人日本棋院が棋士を採用する方法 年齢 人数と採用後の棋士の資格等を定める 本規程は 総則 及び 細則 1~ 細則 5 から成る 総則第 1 条 ( 目的 ) 公益財団法人日本棋院は 囲碁界の発展のために 日本棋院が管理運営する棋戦に参加資格を有する日本棋院所属の棋士を毎年 4 月 1 日付で採用する 第 2 条 ( 採用種別

２０企広第　　号

報道発表資料 東京消防庁 Tokyo Fire Department 平成 25 年 3 月 22 日 マッサージオイルなどを含んだタオル等が自然発火! ~ エステ店からの火災が増えています ~ 平成 20 年から平成 24 年の最近 5 年間で 東京消防庁管内で油が付着したタオル等を洗濯 乾燥後に出火する火災が 26 件発生しています 本年は 2 月 末日現在で同様の火災が既に 5 件 速報値 発生していることから

ｄTV将棋プラス 2019年8月週間番組表

4 木金 月 1 月 2 曜 月 土 月 3 月 4 分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 期王将戦七番勝負第 2 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 2 期銀河戦久保利明王将 VS 渡辺明棋王久保利明王将 VS 渡辺明棋王決勝トーナメント 1 回戦第 3 局決勝トーナメント 1 回戦第 3 局対局 :19/1/ 対局 :19/1/2

人工知能 の発展とコンピュータ支援診断の開発 東京大学医学部附属病院 コンピュータ画像診断学 / 予防医学講座 林直人 Computational Diagnostic Radiology and Preventive Medicine, University of Tokyo Hospital 1

第 2 会場 2 日目 モーニングセミナー 共催 : 株式会社ジェイマックシステム / イーサイトヘルスケア株式会社 人工知能 の発展とコンピュータ支援診断の開発 林直人 ( 東京大学 ) 1 月 29 日 ( 日 ) 8: 20~8: 50 座長 : 松尾義朋 ( イーサイトヘルスケア ) 人工知能 の発展とコンピュータ支援診断の開発 東京大学医学部附属病院 コンピュータ画像診断学 / 予防医学講座

人工知能がもたらす、社会変革、ビジネス革新～なくなる仕事、残る仕事、生まれる仕事～

KPMG Insight KPMG Newsletter Vol.21 November 2016 特集 ( 経営 ) 人工知能がもたらす 社会変革 ビジネス革新 ~ なくなる仕事 残る仕事 生まれる仕事 ~ kpmg.com/ jp 人工知能がもたらす 社会変革 ビジネス革新 ~ なくなる仕事 残る仕事 生まれる仕事 ~ KPMG コンサルティング株式会社 代表取締役副社長椎名茂 今 人工知能 (

マウス操作だけで本格プログラミングを - 世界のナベアツをコンピュータで - プログラムというと普通は英語みたいな言葉で作ることになりますが 今回はマウスの操作だけで作ってみます Baltie, SGP System 操作説明ビデオなどは 高校 情

マウス操作だけで本格プログラミングを - 世界のナベアツをコンピュータで - プログラムというと普通は英語みたいな言葉で作ることになりますが 今回はマウスの操作だけで作ってみます Baltie, SGP System http://www.sgpsys.com/en/ 操作説明ビデオなどは 高校 情報科 の教材 指導案作ってみました http://www.beyondbb.jp/ Zip の教材内に入っています

COMET II のプログラミング ここでは機械語レベルプログラミングを学びます 1

COMET II のプログラミング ここでは機械語レベルプログラミングを学びます 1 ここでは機械命令レベルプログラミングを学びます 機械命令の形式は学びましたね機械命令を並べたプログラムを作ります 2 その前に プログラミング言語について 4 プログラミング言語について 高級言語 (Java とか C とか ) と機械命令レベルの言語 ( アセンブリ言語 ) があります 5 プログラミング言語について

Microsoft Word - 人狼知能能力測定テスト.docx

第 4 回星新一賞応募作品 人狼知能能力測定テスト 大上幽作 人狼ゲーム それはプレイヤーが村人と人狼に分かれて行うゲーム 人狼は正体を隠して村人の中に紛れ込んでいる プレイヤーは全員で昼間に会議をし 紛れている人狼を見つけ出して処刑する 夜になると人狼は本性を現し ひっそりと村人を襲撃する 処刑できるのは 1 日に一人で 誰を処刑するかは全員で投票を行って決める 人狼が襲撃できるのも 1 日に 1

第 5 回 AI 搭載自動売買の未来と対抗マニュアル

第 5 回 AI 搭載自動売買の未来と対抗マニュアル http://buyee.jp/item/yahoo/auction/g200396016 から引用 ヘッジファンドの自動売買の今 1 ヘッジファンドの自動売買の今 2 人工知能が金融を支配する日から引用 人工知能が金融を支配する日から引用ヘッジファンドの自動売買の今 3 人工知能が金融を支配する日から引用ヘッジファンドの自動売買の今 4 ヘッジファンドの自動売買の今

社会系(地理歴史)カリキュラム デザイン論発表

社会系 ( 地理歴史 ) カリキュラム デザイン論発表 批判的教科書活用論に基づく中学校社会科授業開発 (1): 産業革命と欧米諸国 の場合 発表担当 :5 班 ( ごはんですよ ) 論文の構成 論文の構成 Ⅰ. 問題の所在 : 教養主義の授業づくりでは 国家 社会の形成者は育成 できない 批判的教科書活用論に基づく授業を開発 Ⅱ. 産業革命と欧米諸国 の教授計画書と実験授業の実際 Ⅲ. 産業革命と欧米諸国

生徒用プリント ( 裏 ) 入力した内容はすべて記録されている!! 占いサイトの場合 印 : 授業で学んだこと 管理者のパソコンには どのパソコンから いつ どのような書き込みがされたか記録されています 占いだけではなく 懸賞サイトやメール 掲示板の内容も同じように記録されています もし 悪意のある

生徒用プリント 実施日月日 ( ) 年組番氏名 懸賞サイトで個人情報の入力を 求められたら あなたはどうしますか? 1 周年記念キャンぺーン! 応募方法はとっても簡単! 〆切間近 ~11 月末日 最新機器 111 名にプレゼント!! 3D テレビ カメラ 携帯電話など豪華賞品が 111 名に当たる! さらに 購入をお考えの方へダブルチャンス! 欲しい電化製品名を答えるだけ! 例 )3D テレビこれだけで

座談会「プロ棋士から見たAIと人ーこれからの経営・社会への示唆ー」

座談会(2017年6月14 日開催)なぜ囲碁将棋なのか 8 棋士から見たAIと人の違いとは? 12 AIと人はどう付き合っていくのか? 37 AIで社会はどう変わるのか? 59 終わりに 86 目次 2 登壇者 公益社団法人日本将棋連盟棋士(王位 王座 棋聖)羽生善治公益財団法人日本棋院棋士(九段)王銘琬21 世紀政策研究所研究委員/東京大学大学院工学系研究科特任准教授松尾豊21 世紀政策研究所研究主幹/東京大学大学院情報理工学系研究科教授中島秀之21

Transhuman,,,,,,,,,,,,, 20,,20,,.,.,, Stuxnet [Sanger 12]. 3 2 頭脳の解明で新しいチップを.EU ,600,10., IBM SyNAPSE, [Kelly 13].,,.., 512 D-Wav

258 29 3 2014 5 汎用人工知能 (AGI) への招待 2045 年問題 : コンピュータが人類を超える日 The Year 2045, When Computers Surpass Humankind 松田卓也 Takuya Matsuda NPO NPO Einstein. tmatsuda312@gmail.com Keywords: technological singularity,

ｄTV将棋プラス 2019年6月週間番組表

時時分番組内容分番組内容 00 第 2 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 2 局 1 目決勝トーナメント 2 回戦第 1 局羽生善治竜王 VS 広瀬章人八段 4 久保利明王将 vs 島本亮五段対局 :1// 4 土 月 1 月 2 3 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目羽生善治竜王 VS 広瀬章人八段対局 :1// 7 7 9 9 30 第 31 期竜王戦七番勝負第 2

情報経済論

第 11 回 AI( 人工知能 ) と産業 雇用 1 第 3 次 AI ブームの到来 (1) 第 1 次 ~ 第 2 次 AI ブームコンピュータだけでなく多数の端末がネットワークに接続することによって モノがつながったネットワーク (IoT 第 10 回参照 ) を通じて集積される膨大な情報 =ビッグデータを リアルタイムで集積 解析し 判断の高度化や自動制御することが求められており AI(Artificial

ナッシュ均衡 ( 最適反応 ) 支配戦略のみで説明できない場合 ( その) 戦略 A 戦略 B 戦略 A (,) (0,0) 戦略 B (0,0) (,) 支配戦略均衡 : 無し ナッシュ均衡 :(,) と (,) 支配戦略均衡よりも適応範囲が広い ナッシュ均衡の良い性質 各プレイヤーは戦略変更の積

コンピュータ将棋の技術と展望 自己紹介 名前保木邦仁 ( 生まれ北海道東区 ) 年齢 36 職業電気通信大学特任助教 専門 00 年頃まで化学, 以降ゲーム情報学 コンピュータ将棋プログラム Bonanza を作っています 囲碁将棋から学ぶゲーム情報学公開講座保木邦仁 0 年 月 8 日 内容 将棋と関係するゲーム理論概略 将棋と関係するゲーム理論概略 チェス 将棋の思考アルゴリズム コンピュータ将棋対人間の歴史

生徒用プリント ( 裏 ) 入力した内容はすべて記録されている!! 印 : 授業で学んだこと 管理者のパソコンには どのパソコンから いつ どのような書き込みがされたか記録されています 占いだけではなく メールや掲示板の内容も同じように記録されています もし 悪意のある管理者から個人情報が洩れたらど

生徒用プリント 実施日月日 ( ) 年組番氏名 占いで個人情報の入力を求められたら あなたはどうしますか? 占いや懸賞に応募するとき 個人情報 ( 名前や誕生日 星座など ) を入力するけど この個人情報は どうなっているのだろう? 設問 1 占いで個人情報の入力を求められたら あなたはどうしますか? ア入力する 入力しないと占いの結果が出ないから イ入力する たくさんの人が書き込んでいるので 時間が経つと個人情報は消えてなくなってしまうから

国際哲学別冊10.indd

人工知能とは何者か 信原 幸弘 1 どんな世の中になるのだろうか 人工知能が大きなブームを迎えている 一九五〇年代後半に人工知能研究が始まって以来 三度目のブームだ 今度こそは本物だという声があちこちから聞こえる じっさい 今度こそは人工知能が世の中を大きく変えそうな予感がする そこでまずは 人工知能によって今後世の中がどうなっていくかを展望しながら 人工知能とはいったい何者なのかを考察するための手がかりを得ることにしたい