きまぐれ人工知能プロジェクト 作家ですのよ

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

人工知能は世の中をどう変えるのか 松原仁 ( 公立はこだて未来大学 ) 人工知能学会前会長 2017 年 2 月 23 日 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

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

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

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

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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ハンズオン受講の為の準備講座 これから始める人の為の ディープラーニング基礎講座 村上真奈 NVIDIA CUDA & Deep Learning Solution Architect NVIDIA Corporation 1 機械学習とディープラーニングの関係 AGENDA ディープラーニングとは? ニューラルネットワークの構造 ディープラーニングの学習とは 畳み込みニューラルネットワーク 午後に予定しているハンズオンの為の基礎講座ディープラーニングをこれから始める方を対象に基礎概念や用語の解説を行います

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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

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

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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

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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

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

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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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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;

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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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

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

自己紹介 名前 : 竹田卓也 年齢 : 20 歳 ( 大学生 ) 経歴 : 人工知能歴 1ヶ月プログラミング歴 5 年くらい 言語 : PythonとかJavaとかGoとか 趣味 : オンライン オフラインゲーム 2

リカレントニューラルネットワークの概要と動作原理 竹田卓也 後援 : ドワンゴ 1 自己紹介 名前 : 竹田卓也 年齢 : 20 歳 ( 大学生 ) 経歴 : 人工知能歴 1ヶ月プログラミング歴 5 年くらい 言語 : PythonとかJavaとかGoとか 趣味 : オンライン オフラインゲーム 2 アウトライン Feed forward neural network Recurrent neural

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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

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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

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.

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,

ＰＲ映画-1

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- 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)

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 :

家庭系パソコンの回収再資源化にかかる論点

1 134 1212 134 2 1 137 1212 (1) 12 12,102 40.2 4,865 2-1 12 21,497 2-2 50.1 2-3 1 kg 2 12 2-1 13 12% 2-1 (2) 2-2 4 4 7 2-3 4 (3) 13.8 2-4 46 10 80 3 3 4 3 2-5, 2-6 13 9 2-7 18 2 2 8 5,000 30 25% 25 2 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

1 人間と同様の知能とは実際どの様な事か! 人間だからこそ可能と思われている事象から * 判断する * 予測する * 診断する * 推測する 人間が行っていること 多くの判断材料からある種の結論を導き出す事 技術的には 多くのデータから特徴を見出し結論を導き出す事 研究開発や工場では人間だからこそで

AI とは? 人工知能 (AI :artificial intelligence) 人間だからこそ可能と思われている判断 行動をコンピュータ上で実現させるための技術 ( 人間と同様の知能を人工的に作る ) < 目次 > 1. 人間と同様の知能とは実際どの様な事か! 2.AI を実現するには! 3. 人間以上の高性能を出すにはどうすれば良いか!! 4. 品質工学 +MATLAB と Deep Learning

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

パワーポイントの品質と生産性を向上させるデザイン・テンプレート

著作権法改正が AI 開発に与える 衝撃 2019.3.06 STORIA 法律事務所弁護士柿沼太一 自己紹介 2000 年 4 月に弁護士登録 2015 年 3 月に神戸三宮に STORIA 法律事務所設立 AI IT 知的財産 ベンチャーを主として取り扱う 2016 年 10 月からAIに関して積極的な情報発信を始め 現在自動車系 医療系 工場系 WEB 系など多様なAI 企業からの相談 顧問契約を締結

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

我々のビッグデータ処理の新しい産業応用 広告やゲーム レコメンだけではない 個別化医療 ( ライフサイエンス ): 精神神経系疾患 ( うつ病 総合失調症 ) の網羅的ゲノム診断法の開発 全人類のゲノム解析と個別化医療実現を目標 ゲノム育種 ( グリーンサイエンス ): ブルーベリー オオムギ イネ

モンテカルロ法による分子進化の分岐図作成 のための最適化法 石井一夫 1 松田朋子 2 古崎利紀 1 後藤哲雄 2 1 東京農工大学 2 茨城大学 2013 9 9 2013 1 我々のビッグデータ処理の新しい産業応用 広告やゲーム レコメンだけではない 個別化医療 ( ライフサイエンス ): 精神神経系疾患 ( うつ病 総合失調症 ) の網羅的ゲノム診断法の開発 全人類のゲノム解析と個別化医療実現を目標

ＡＩ

AI 画 ~ 映画から読み取る AI~ 名古屋学院大学経済学部経済学科伊沢ゼミ pepper 1. 研究動機 2. AIについて 3. できること できないこと 4. メリット デメリット 5. AIの危険性 6. 映画から読み取れるAI 7. AIのこれから 1 研究動機 1 研究動機 ここ数年で AI(Siri お掃除ロボット 自動車の自動運転 AI 介護ロボット AI 農業 ) が私たちの身近に出てくるようになり

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1] IBM Cloud の登録とライトアカウントについて [ 変更点 -2] IBM Cloud における

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

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

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

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

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パターン認識入門 パターン認識 音や画像に中に隠れたパターンを認識する 音素 音節 単語 文 基本図形 文字 指紋 物体 人物 顔 パターン は唯一のデータではなく 似通ったデータの集まりを表している 多様性 ノイズ 等しい から 似ている へ ~ だ から ~ らしい へ 等しい から 似ている へ 完全に等しいかどうかではなく 似ているか どうかを判定する パターンを代表する模範的データとどのくらい似ているか

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2. セルラ オートマトン (Cellular Automata) オートマトン (automata): 自動人形 自動機械, 順序機械 [John von Neuman] 自己複製オートマトン : 局所近傍則を備えた自己増殖プログラム, 離散系 セルラ オートマトン 2.1 セルラ オートマトン (CA) の一般事項 (1) セルラ オートマトンの定義 解析空間をセルと称する離散的領域に分割し,

cog2_06(８．問題解決).ppt

8. 問題解決 (1) 問題解決とは (2) ヒューリスティクス (3) 問題の表象 の重要性 (4) 進化論的視点 (5) 人工知能と深層学習 人間の行為の多くには明確な目的がある 従って人間の行為は 問題解決的 である ドラクエから人生まで 認知心理学的視点 : 目的的な行為はいかにして可能なのか 人や機械にパズルなどを解かせる研究が多い 古典的研究 :Kohler(1927) 古典的研究 :Kohler(1927)

通信から人工知能へ 今回の登壇者 金沢工業大学工学部教授の中沢さんは石川県小松市出身 金沢工業大学工学 部を卒業後 3 年間の株式会社富士通研究所通信網システム研究部研究員生活を経て 1996 年に金沢工業大学にて助手に就任 講師 助教授を経て 現在に至る 学部時代から修士の 間は主に人工知能 認知

毎回 さまざまなジャンルで活躍する方々をゲストスピーカーに迎え 新産業の創出へのキ モチとモチベーションアップを目指す モチモチトーク 2017 年 10 月 25 日 第 13 回は AI( 人工知能 ) は人間を超えるか AI が変える社会 経済 教育 福島ディレクターより AI とは本質的にどういうものか そしてそれが社会や経済 教育をどう変えるのかを易し く教えていただきました 1 通信から人工知能へ

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

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

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

コンピュータ工学講義プリント (7 月 17 日 ) 今回の講義では フローチャートについて学ぶ フローチャートとはフローチャートは コンピュータプログラムの処理の流れを視覚的に表し 処理の全体像を把握しやすくするために書く図である 日本語では流れ図という 図 1 は ユーザーに 0 以上の整数 n

コンピュータ工学講義プリント (7 月 17 日 ) 今回の講義では フローチャートについて学ぶ フローチャートとはフローチャートは コンピュータプログラムの処理の流れを視覚的に表し 処理の全体像を把握しやすくするために書く図である 日本語では流れ図という 図 1 は ユーザーに 0 以上の整数 n を入力してもらい その後 1 から n までの全ての整数の合計 sum を計算し 最後にその sum

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総務省 ICTスキル総合習得教材 概要版 eラーニング用 [ コース1] データ収集 1-5:API によるデータ収集と利活用 [ コース1] データ収集 [ コース2] データ蓄積 [ コース3] データ分析 [ コース4] データ利活用 1 2 3 4 5 座学本講座の学習内容 (1-5:API によるデータ収集と利活用 ) 講座概要 API の意味とイメージを 主に利用しているファイル形式と合わせて紹介します

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"

人工知能（AI）の学習用データに関する知的財産の保護

会員 弁護士岡本義則 要約近年の人工知能 (AI) の技術, 特にニューラルネットワークにおける深層学習 ( ディープラーニング ) の技術の発展により, 人工知能 (AI) についての期待が高まっている しかし, 深層学習については, 学習用のデータをどのように取得するかが問題となる 一方, 知的財産の分野においては, 第 4 次産業革命に即した知的財産制度が模索されており, データ 人工知能 (AI)

ロボット技術の紹介

賢いロボットの作り方 ~ 自分で考えて行動するロボットをつくる ~ 関東学院大学 理工学部 ( 届出設置書類提出中 ) 准教授元木誠 夢ナビライブ東京賢いロボットの作り方 1 本日の講義内容 周囲の状況を認識し, 自分で考えて行動するロボットのことを知能ロボットといいます 知能ロボットは賢さのレベルによって作り方が違います 生物の脳をモデルにしたシステム ( ニューラルネットワーク ) で作る方法を紹介します!

オートマトン 形式言語及び演習 1. 有限オートマトンとは 酒井正彦 形式言語 言語とは : 文字列の集合例 : 偶数個の 1 の後に 0 を持つ列からなる集合 {0, 110, 11110,

オートマトン 形式言語及び演習 1 有限オートマトンとは 酒井正彦 wwwtrscssinagoya-uacjp/~sakai/lecture/automata/ 形式言語 言語とは : 文字列の集合例 : 偶数個の 1 の後に 0 を持つ列からなる集合 {0, 110, 11110, } 形式言語 : 数学モデルに基づいて定義された言語 認識機械 : 文字列が該当言語に属するか? 文字列 機械 受理

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

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

(3)TAC 制度 IQ ITQ 方式について 資料 4-3

(3)TAC 制度 IQ ITQ 方式について 資料 4-3 TAC 決定プロセスの透明性向上 TAC の設定にあたっては 漁業者 加工流通業者等を交えた公開の事前説明会を開催し パブリックコメントを行った上で水産政策審議会に諮っている TAC 設定の基本フロー ( 独 ) 水産総合研究センターが資源評価を行い ABC を算出 公開の事前説明会を開催 農水省ホームページを通じてパブリックコメントを受付

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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

ていた スコアを報酬にして スコアが上がるとその前の行動を強化する仕組みによって だんだん上達し しばらくするとコツを見つけられるようになる また 驚くべきことに 画像を入れてスコアを報酬にしているだけなので 全く同じプログラムで 全然違うゲームを学習できる パズルや冒険等 記憶や思考を必要とするも

第 49 回世界情報通信社会 電気通信日のつどい 記念講演より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 東京大学大学院 工学系研究科特任准教授 まつお松尾 ゆたか豊 1. はじめに 2016 年末 Googleの人工知能 (AI) アルファ碁の進化版が日中韓のプロ棋士を相手に 60 連勝した これは 研究者に衝撃を与えた AIが囲碁でトッププロに勝てるようになるのは 2025 年頃であろうとの予測を

今日の内容 現代の科学は 哲学の伝統的な問題である概念形成あるいは抽象の問題に どこまで迫っているのだろうか? 人工知能の研究は 心と世界あるいは抽象と具体の哲学的問題に どのような光を ( あるいは影を ) もたらすのか? コンピュータは概念をもつことができるか? 近年の深層学習によるブレークスル

人工知能の哲学入門 池田真治 富山大学 人文学部 哲学分野准教授 今日の内容 現代の科学は 哲学の伝統的な問題である概念形成あるいは抽象の問題に どこまで迫っているのだろうか? 人工知能の研究は 心と世界あるいは抽象と具体の哲学的問題に どのような光を ( あるいは影を ) もたらすのか? コンピュータは概念をもつことができるか? 近年の深層学習によるブレークスルーは 心の哲学にどのようなインパクトをもつのか?

1. 太平洋クロマグロの分布 生態 成長 漁獲について 1

資料 1 太平洋クロマグロの管理強化の取組状況と今後の対応について 平成 26 年 8 月 1. 太平洋クロマグロの分布 生態 成長 漁獲について 1 1-1. 太平洋クロマグロの分布 生態について 産卵場は 日本水域が中心 ( 南西諸島から台湾東方沖 日本海南西部 ) 未成魚の一部は 太平洋を横断して東部太平洋まで回遊 ( メキシコによって漁獲される ) 産卵場 回遊 産卵期 : 日本南方 ~ 台湾東沖

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

補足資料

Scratch で楽しむレッツ! プログラミングジュニア プログラミング検定公式テキスト Scratch 2.0 オフラインエディター用補足資料 Scratch で楽しむレッツ! プログラミングジュニア プログラミング検定公式テキスト ( 型番 :FPT1710) は インターネットに接続した環境で ブラウザーを使って Scratch 2.0 を学習する場合の操作手順を掲載しています Scratch

PowerPoint プレゼンテーション

Câmara de Comércio e Indústria Japonesa no Brasil 運輸サービス部会主催 IT Seminar 2017 第一部 : キーワードで解説する企業の デジタル トランスフォーメーション 第二部 : 経営視点から考える日本企業の情報セキュリティ 第三部 :IoT(Internet of Things: モノのインターネット ) 最新動向と導入事例 What

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

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.

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

世界最先端 IT 国家創造宣言 ( 平成 28 年 5 月 20 日閣議決定 ) においても 様々な分野におけるデータ利活用の促進に技術的な側面から貢献するため 関係府省庁等が連携し 人工知能等に係る革新的な基盤技術の研究開発を強力に推進 とされている 安倍総理の指示により 平成 28 年 4 月に

次世代人工知能技術の研究開発 基本計画書 1. 目的 現在の人工知能技術 特に深層学習は 大量のデータを莫大な計算資源と電力を用いてコンピュータに学習させることで実現している しかし 適用分野においては大量のデータや莫大な計算資源等を用意すること自体が困難であり 人工知能技術が十分に活用できていない分野も多い ( 例えば 少ない症例データに基づく分析が必要な医療分野や バッテリー駆動のため計算性能を抑えている組込デバイス

Code_Aster / Salome-Meca 中級者への道 2015年5月31日

Code_Aster / Salome-Meca 中級者への道 2015年5月31日 目次 1.Code_Aster / Salome-Meca とは 2.初心者 中級者 上級者の定義 3.Eficas, ASTK で何ができる 4.公式 Documentation, Validation を活用しよ う 5.メッセージファイルを読んでエラーを解決 目次 6.コマンドファイルをテキストエディタで 編集しなければならない場合はどうする

I II III 28 29

CTの進化と未来の仕事 ア日常生活に浸透する人工知能 (AI) 人工知能 (AI) は 技術水準が向上しつつあるのみな らず 既に様々な商品 サービスに組み込まれて利活用がはじまっている 身近なところでは インターネットの検索エンジンやスマートフォンの音声応答アプリケーションである米 Appleの

CTの進化と未来の仕事232I 第4章第 1 節でみたように 人工知能 (AI) を中心とする ICT の進化は これまでの ICT 化で起こってきた定型的業 務を代替するが 非定型業務や手仕事業務は代替してこなかったという状況とは違い 非定型的な知的業務や複雑な手仕事業務においても将来的には代替が及ぶものと見られている 人工知能 (AI) を中心とするICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響等を総合的に検証するにあたり

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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

6. 発表内容 : 東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻の原田達也教授 日髙雅俊大学院 生 木倉悠一郎大学院生 牛久祥孝講師は 市販のパソコンやスマートフォンに標準搭載されている Web ブラウザ上で ディープニューラルネットワーク (DNN) を高速に実行できるソフ トウェアフレーム

記者会見開催のお知らせ あなたのスマホへ最新の人工知能をお届けします ~ アプリ不要の高速ディープニューラルネットワーク実行システムを開発 1. 会見日時 : 2017 年 10 月 17 日 ( 火 )14:00~15:00 2. 会見場所 : 東京大学本郷キャンパス工学部 2 号館 8 階 81C1 号室 ( 別紙参照 ) 3. 出席者 : 原田達也 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻教授

生活設計レジメ

デジタルゲームの人工知能と数学 プログラミング教育 三宅 陽一郎

デジタルゲームの人工知能と数学 プログラミング教育 https://www.facebook.com/youichiro.miyake http://www.slideshare.net/youichiromiyake y.m.4160@gmail.com 三宅 陽一郎 2019.1.31 0. 自己紹介 1 経歴 京都大学 ( 数学 ) 大阪大学 ( 原子核実験物理 ) 東京大学 ( エネルギー工学

知的学習認識システム特論９.key

shouno@uec.ac.jp 1 http://www.slideshare.net/pfi/deep-learning-22350063 1960 1970 1980 1990 2000 2010 Perceptron (Rosenblatt 57) Linear Separable (Minski & Papert 68) SVM (Vapnik 95) Neocognitron

44 4 I (1) ( ) (10 15 ) ( 17 ) ( 3 1 ) (2)

(1) I 44 II 45 III 47 IV 52 44 4 I (1) ( ) 1945 8 9 (10 15 ) ( 17 ) ( 3 1 ) (2) 45 II 1 (3) 511 ( 451 1 ) ( ) 365 1 2 512 1 2 365 1 2 363 2 ( ) 3 ( ) ( 451 2 ( 314 1 ) ( 339 1 4 ) 337 2 3 ) 363 (4) 46

日本外傷歯学会認定医(平成24年11月30日付)　H24.12.23

AI 搭載を見据えた RPA の実装方法とは? Robotic Process Automation ESECTOR

AI 搭載を見据えた RPA の実装方法とは? Robotic Process Automation ESECTOR 働き方改革の要は RPA 働き方改革が多くのメディアに取り上げれられ 話題になっています 近年 洗濯は乾燥まで全自動となり お掃除ロボットや自動食器洗い機などのおかげで主婦の家事労働に余裕ができ ジムに通ったり趣味に時間を費やすことが可能となりました 一方 職場はどうでしょう? コンピュータで行うべき難しい処理は

人工知能が経営にもたらす「創造」と「破壊」

2030 86 9,600 EY Institute 1 22030 03 04 05 05 08 08 13 14 15 1 EY Institute AI: Artificial Intelligence 1950 SF 1 2 I. Machine Learning Deep Learning 60 2 3 1 1 AlchemyAPI Deepmind Metamind Nervana Systems

各学科 課程 専攻別開設授業科目 ( 教職関係 ) 総合情報学科 ( 昼間コース ) 中学校教諭 1 種免許状 ( 数学 ) 高等学校教諭 1 種免許状 ( 数学 ) 代数学 線形代数学第一 2 線形代数学第二 2 離散数学 2 応用代数学 2 オペレーションズ リサーチ基礎 2 数論アルゴリズム

免許状取得に必要な履修科目 教育職員免許法施行規則に 左に該当する本学の 履修 高等学校教諭 高等学校教諭 中学校教諭 定める修得を要する科目 開設科目及び単位数 年次 専修免許状 1 種免許状 1 種免許状 教職の意義等に関する科目教職論 2 1 年 2 単位 2 単位 2 単位 教 教育原理 2 1 年 職 に教育の基礎理論に関する科教育心理学 2 1 年 6 単位 6 単位 6 単位 関目 す

クリエゲーム制作プロジェクト対外発信可能なゲームコンテンツの制作ミッション 2014 年度最終報告書 担当教員床井浩平代表安明真哉 1. ミッションの目的本ミッションを実施するプロジェクトであるクリエゲーム制作プロジェクト ( 以降 CGP と記載 ) は, 発足から 3 年の間, 団体としての人員

クリエゲーム制作プロジェクト対外発信可能なゲームコンテンツの制作ミッション 2014 年度最終報告書 担当教員床井浩平代表安明真哉 1. ミッションの目的本ミッションを実施するプロジェクトであるクリエゲーム制作プロジェクト ( 以降 CGP と記載 ) は, 発足から 3 年の間, 団体としての人員管理体制の整備, グループでのゲーム制作を行うための場の構築を行ってきた. 今年度は 4 年目の新たな挑戦として,

i ii i iii iv 1 3 3 10 14 17 17 18 22 23 28 29 31 36 37 39 40 43 48 59 70 75 75 77 90 95 102 107 109 110 118 125 128 130 132 134 48 43 43 51 52 61 61 64 62 124 70 58 3 10 17 29 78 82 85 102 95 109 iii

0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 スペクトルデータの特徴 1 波 ( 波数 ) が近いと 吸光度 ( 強度 ) の値も似ている ノイズが含まれる 吸光度 ( 強度 ) の極大値 ( ピーク ) 以外のデータも重要 時系列データの特徴 2 時刻が近いと プロセス変数の値も似ている ノイズが含まれる プロセス変数の極大値

スライド 1

知能制御システム学 画像処理の高速化 OpenCV による基礎的な例 東北大学大学院情報科学研究科鏡慎吾 swk(at)ic.is.tohoku.ac.jp 2007.07.03 リアルタイム処理と高速化 リアルタイム = 高速 ではない 目標となる時間制約が定められているのがリアルタイム処理である.34 ms かかった処理が 33 ms に縮んだだけでも, それによって与えられた時間制約が満たされるのであれば,

人工知能の得手／不得手

人工知能 (AI) を知る AI を使う 平成 30 年 8 月 28 日 金沢工業大学工学部情報工学科教授松井くにお 1 人工知能技術の活用の問題点 AI を使って業務改善をしなさい ウチにはたくさんデータがあるだろ と言われても 第 3 次 AI ブームの到来で ビジネスに対する AI の期待が高まっているが 何から手をつけて良いか戸惑ってしまうのが現状 Ai 活用を目的としたオープンイノベーションを産み出す新たな産学連携のあり方提案

Deep Learning に至っては 物を判別できる理由すら説明できていない Deep Learning は突然現われたわけでなく 人工知能の数々の挫折から生み出された技術である 本稿では前半は統計学と人工知能の歴史 さらに Deep Learning の衝撃を述べ 後半は手書き数字を解読する D

特集ビッグデータの利活用 Deep Learning 入門 小野潔 概要 近年注目されている Deep Learning は突然現われたわけでなく 人工知能の数々の挫折から生み出された技術である Deep Learning はパターン認識を自動学習で行う 5 ~ 30 層から構成されるニューラルネットである 機械学習のアルゴリズムの中には数学で証明されていないものもあり Deep Learning

ビッグデータ分析を高速化する 分散処理技術を開発 日本電気株式会社

ビッグデータ分析を高速化する 分散処理技術を開発 日本電気株式会社 概要 NEC は ビッグデータの分析を高速化する分散処理技術を開発しました 本技術により レコメンド 価格予測 需要予測などに必要な機械学習処理を従来の 10 倍以上高速に行い 分析結果の迅速な活用に貢献します ビッグデータの分散処理で一般的なオープンソース Hadoop を利用 これにより レコメンド 価格予測 需要予測などの分析において

本資料は欠席されたメンバーの方々のために、事務局の責任で作成した参考資料です

第 2 章人工知能 (AI) がもたらす社会やビジネスの将来像 1 松尾豊 要旨 人工知能がブームを迎えている 本章では その用語とブームの意味するところを考察した上で 人工知能がビジネスや社会にもたらす影響について述べる 特に 深層学習の技術の進展や ものづくりとの組み合わせにより大きなイノベーションをもたらす可能性があることを述べる 最後に こうした分野への投資を促進するための考え方についての提案を行う

152273335 1 123 11531 2 5 24 31 2 154301482 1551 JAS 100 2000 105 1101 1 2JAS 1-2 1

152273335 1 123 11531 2 5 24 31 2 154301482 1551 JAS 100 2000 105 1101 1 2JAS 1-2 1 JAS 1-2 1-2 112 13 1-11-13 100870mg 100830mg11000 1100020.002 2 50 100 2 100 500 2 100 109252165 4514782 7 2.0kg 2-19220.05kg0.2kg

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深層学習技術の進展 ImageNet Classification 画像認識 音声認識 自然言語処理 機械翻訳 深層学習技術は これらの分野において 特に圧倒的な強みを見せている Figure (Left) Eight ILSVRC-2010 test Deep images and the cited4: from: ``ImageNet Classification with Networks et

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -2...2...3...4...4...4...5...6...7...8...

取 扱 説 明 書 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -2...2...3...4...4...4...5...6...7...8...9...11 - - - - - - - - - - - - - - - - -

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

囲碁AI AlphaGo が 世界最強のプロ棋士に勝利 Google DeepMindが開発したAI囲碁プログラム AlphaGo ア ルファ碁 は 2017年5月 世界最強とも言われる中国のプロ棋士 柯潔 か けつ と対戦 3番勝負で3連勝し 中国囲碁協会から名誉 九段を贈呈された 写真提供 Go

本書のポイント AI 白書 2017 は 全部で4つの章で構成される 第 1 章でAIの最新技術動向を明らかにしたあと 第 2 章の利用動向ではその技術をもとにどのような利用が すでになされているのか / 考えられているのかを解説 第 3 章では知財などの制度面での課題とその対応の状況について そして第 4 章では国内はもちろん 海外での政策面での取り組みを紹介する 各章に記載されている内容のポイントを

率 九州 ( 工 -エネルギー科学) 新潟 ( 工 - 力学 ) 神戸 ( 海事科学 ) 60.0 ( 工 - 化学材料 ) 岡山 ( 工 - 機械システム系 ) 北海道 ( 総合理系 - 化学重点 ) 57.5 名古屋工業 ( 工 - 電気 機械工 ) 首都大学東京

率 93 東京工業 ( 生命理工 - 生命理工 ) 67.5 東京 ( 理科一類 ) 67.5 90 九州 ( 工 - 機械航空工 ) 67.5 ( 理科二類 ) 67.5 89 九州 ( 工 - 電気情報工 ) 65.0 京都 ( 工 - 情報 ) 65.0 87 筑波 ( 理工 - 工学システム ) 九州 ( 工 - 建築 ) 65.0 86 北海道 ( 工 - 情報エレクトロニクス ) 60.0

コンピューター　vs　天才人間

ALPHAGO A I と人間の戦い 囲碁の歴史は非常に古い紀元 200 年頃三国志に関羽が手術中囲碁を打ったという話は有名な故実 中国では歴史上 初代本因坊算砂 (1559 年 -1623) 琴棋書画 が文人 士大夫 つまり上流階級の人々がたしなむべき 四芸 とされた 日本では 400 年前 本因坊算砂が体系化した 京都寂光寺の塔頭の一つに住んだことから姓となる 本因坊 井上 林 安井の碁所を巡る争いが囲碁を著しく発展させた

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