cog2_06(８．問題解決).ppt

Slide 1

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

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

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?

Microsoft PowerPoint - pr_12_template-bs.pptx

12 回パターン検出と画像特徴 テンプレートマッチング 領域分割 画像特徴 テンプレート マッチング 1 テンプレートマッチング ( 図形 画像などの ) 型照合 Template Matching テンプレートと呼ばれる小さな一部の画像領域と同じパターンが画像全体の中に存在するかどうかを調べる方法 画像内にある対象物体の位置検出 物体数のカウント 物体移動の検出などに使われる テンプレートマッチングの計算

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

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

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!

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 :

Microsoft PowerPoint - intro.pptx

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;

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

...1 (1)... 1 (2) ) )... 1 (3)... 1 (4) ) )... 2 (5)... 3 (6)... 3 (7) ) )... 4 (8)... 4 (9)... 4 (10) (1

...1 (1)... 1 (2)... 1 1)... 1 2)... 1 (3)... 1 (4)... 1 1)... 1 2)... 2 (5)... 3 (6)... 3 (7)... 4 1)... 4 2)... 4 (8)... 4 (9)... 4 (10)... 4...5 (1)... 5 1)... 5 2)... 5 (2)... 5 1)... 5 2)... 5 3)...

PowerPoint プレゼンテーション

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

1. 背景コンピュータが目覚ましく進歩し 演算速度や記憶容量の大きさでは人の脳を凌駕するスーパーコンピュータも出現してきました しかし 言語を用い 直観を働かせ 抽象や概念を形成し 問題への解答を見いだし 自分自身を改善する 人間のような思考能力を持つ人工知能の実現にはまだ遠い道のりがあるように見え

報道発表資料 2008 年 11 月 23 日独立行政法人理化学研究所富士通株式会社社団法人日本将棋連盟 将棋棋士の 直観思考 を科学 修練は新たな直観回路を作る - プロ棋士の直観回路の測定に成功 修練された直観思考の謎解明が展開 - ポイント プロ棋士とアマチュアで脳活動を比較し プロに固有の脳活動を発見 駒組の定跡形とデタラメ形をプロ棋士は 0.1 秒で区別する脳波活動を観測 将棋盤面を頭頂葉背内側の部位で読み取って

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生まれ, コンピューテーショナルフォトグラフィ ( 計算フォトグラフィ ) と呼ばれている.3 次元画像認識技術の計算フォトグラフィへの応用として,

工学博士大堀隆文 博士 ( 工学 ) 木下正博共著 博士 ( 工学 ) 西川孝二 コロナ社 コロナ社

工学博士大堀隆文 博士 ( 工学 ) 木下正博共著 博士 ( 工学 ) 西川孝二 ii Excel Java Excel Java Web Excel Java p 1 3 5 6 7 15 18 24 24 25 27 28 31 34 37 37 39 41 44 iv 45 48 51 54 64 66 69 AND 76 TCLX 84 Java 87 95 106 109 111 112

Taro-seitokenpatu.jtd

生徒による数学研究発表会 Ⅰ テーマ数学的問題解決方法を体験し 数学の良さを味わうとともに 表現力を高める Ⅱ 取り組みの概要 数学教育における一つの試みである それは (1) 身近かな問題への数学的な関心を高めること (2) 算数的解法 数学的解法 その一般化等 様々なアプローチで問題追求を行わせ 問題解決を図らせることで 論理性を高め 数学の良さを実感させること (3) 研究発表会という形を取り

RN201302_0117b.indd

No.380 February 2013 2 脳 意思決定 脳は 報酬 を求めて学習する? 私たちは 経験を積み重ね試行錯誤することにより さまざまな状況において より適切な行動を選択できるように学習していく そのときに脳で行われている情報処理と 強化学習 と呼ばれるコンピュータの学習アルゴリズム ( 計算方法や手順 ) に共通性があることが分かってきました と中原裕之チームリーダー (TL) オセロやバックギャモン(

P01-16

はじめに 心理室では5名の臨床心理士が 働いています 仕事の三本柱は 教育です 心理検査で医師の診断 精神科疾患に特化した検査 そ と心理教育で医師の治療のお手伝 いをしています 心理検査 精神科領域の代表的な疾患にう つ病があります うつ病にかかる と 食欲がない 身体がだるい 気力が出ない といった症状が出 ます しかし 一般の身体科の検 こころの医療センター 心理室 そうなってしまうきっかけとし

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

040402．ユニットテスト

2. ユニットテスト ユニットテスト ( 単体テスト ) ユニットテストとはユニットテストはプログラムの最小単位であるモジュールの品質をテストすることであり その目的は結合テスト前にモジュール内のエラーを発見することである テストは機能テストと構造テストの2つの観点から行う モジュールはプログラムを構成する要素であるから 単体では動作しない ドライバとスタブというテスト支援ツールを使用してテストを行う

国土技術政策総合研究所 研究資料

第 7 章 検査基準 7-1 検査の目的 検査の目的は 対向車両情報表示サービス 前方停止車両 低速車両情報表示サービスおよび その組み合わせサービスに必要な機能の品質を確認することである 解説 設備の設置後 機能や性能の総合的な調整を経て 検査基準に従い各設備検査を実施する 各設備検査の合格後 各設備間を接続した完成検査で機能 性能等のサービス仕様を満たしていることを確認する検査を実施し 合否を判定する

人工知能の応用へ向けた筋道を探る

技術動向レポート 人工知能の応用へ向けた筋道を探る サイエンスソリューション部シニアマネジャー稲垣祐一郎 人工知能に対する研究開発が活発化し 音声認識や画像認識をはじめとしていくつかの実用化事例も散見される様になっている しかし 現状で実用化されている範囲は 人工知能の最終的な形態 (= 人間と同程度以上の知能 ) のうちの一部分である 本論では 人工知能の現状において何が達成されていて何が未達成なのか

スライド 1

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)

PowerPoint Presentation

今週のトピックス アルゴリズムとデータ構造 第 10 回講義 : 探索その 1 探索 (search) 逐次探索 (sequential search) 2 分探索 (binary search) 内挿探索 (interpolation search) Produced by Qiangfu Zhao (Since 2009), All rights reserved (c) 1 Produced

代数 幾何 < ベクトル > 1 ベクトルの演算 和 差 実数倍については 文字の計算と同様 2 ベクトルの成分表示 平面ベクトル : a x e y e x, ) ( 1 y1 空間ベクトル : a x e y e z e x, y, ) ( 1 1 z1

代数 幾何 < ベクトル > ベクトルの演算 和 差 実数倍については 文字の計算と同様 ベクトルの成分表示 平面ベクトル :, 空間ベクトル : z,, z 成分での計算ができるようにすること ベクトルの内積 : os 平面ベクトル :,, 空間ベクトル :,,,, z z zz 4 ベクトルの大きさ 平面上 : 空間上 : z は 良く用いられる 5 m: に分ける点 : m m 図形への応用

<4D F736F F D E815B836C F898B89914F95D C5816A>

目 次 第 1 章インターネットの概要... 1 1-1 インターネットとは... 1 1-2 インターネットでできること... 2 第 2 章インターネットを見るためのソフト... 6 2-1 ブラウザ とは... 6 2-2 ブラウザ はいくつか種類がある... 6 2-3 クロームを入手するためにIEを使う... 8 2-4 IEを起動する... 8 2-5 インターネット用語 1 ウェブページ...

JAPLA研究会資料 2010/9/ Excel_

JAPLA 研究会資料 2010/12/4 Sudoku_Lab.doc 数独 on Excel_J を楽しむ -J Sudoku でどうやって数独の問題を解くか - 西川利男 3. 数独 on Excel_J で楽しむ数独パズルが まだ根強く人気を保っている 3 大新聞には 毎日あきもせず連載されている 数独が出だした頃 マイ ワイフが相当凝っていたが やめてしまった ところが 絵の方がうまくいかないのであろうか

arduino プログラミング課題集 ( Ver /06/01 ) arduino と各種ボードを組み合わせ 制御するためのプログラミングを学 ぼう! 1 入出力ポートの設定と利用方法 (1) 制御( コントロール ) する とは 外部装置( ペリフェラル ) が必要とする信号をマイ

arduino プログラミング課題集 ( Ver.5.0 2017/06/01 ) arduino と各種ボードを組み合わせ 制御するためのプログラミングを学 ぼう! 1 入出力ポートの設定と利用方法 (1) 制御( コントロール ) する とは 外部装置( ペリフェラル ) が必要とする信号をマイコンから伝える 外部装置の状態をマイコンで確認する 信号の授受は 入出力ポート 経由で行う (2) 入出力ポートとは?

Microsoft PowerPoint - 技能習得に関する指導のあり方

効果的な技能習得指導の提案 目次 1. 記憶 1.1 記憶の過程 1.2 記憶の区分 1.3 長期記憶に必要なものは 2. 手続き的知識の習得過程 2.1 手続き的知識の習得過程 2.2 認識の段階 2.3 連合化の段階 2.4 自動化の段階 3. 効果的に技能習得をするために 3.1 教育現場への示唆 コンピュータ 入力 出力 HDD RAM 記憶 演算 入力 出力 2 人間 1.2 記憶の区分

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

PowerPoint プレゼンテーション

第 10 章学習と発達の心理 1. 学習および発達の定義 ビジネス心理検定 初級 スライドコンテンツの著作権は各著作権者に帰属します 講義スライドの無断転載 複製を禁じます 担当講師 匠英一 デジタルハリウッド大学 日本ビジネス心理学会 教授 副会長 第 10 章 1. 学習および発達の定義 学習のポイント POINT 学習 と 発達 の心理学における定義と課題を理解する 行動主義と認知主義の二つの学習

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,

画像類似度測定の初歩的な手法の検証

画像類似度測定の初歩的な手法の検証 島根大学総合理工学部数理 情報システム学科 計算機科学講座田中研究室 S539 森瀧昌志 1 目次 第 1 章序論第 章画像間類似度測定の初歩的な手法について.1 A. 画素値の平均を用いる手法.. 画素値のヒストグラムを用いる手法.3 C. 相関係数を用いる手法.4 D. 解像度を合わせる手法.5 E. 振れ幅のヒストグラムを用いる手法.6 F. 周波数ごとの振れ幅を比較する手法第

2、協同的探究学習について

わかる学力 を高める 協同的探究学習の手引き 2 自力解決 3 集団での検討 1 導入問題 限定された問題個別探究 1 発 表 4 展開問題 協同探究 ( 学級 ) 関連付け 個別探究 2 町田市教育委員会指導課 町田市学力向上推進委員会 (2014 年 3 月作成 ) 1 わかる学力 を高める 協同的探究学習 の手だて わかる学力 を育成するための 協同的探究学習 の基本的な流れを以下に示します

PowerPoint プレゼンテーション

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

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

平成21年7月21日

平成 26 年 10 月 30 日 日本電信電話株式会社情報 システム研究機構国立情報学研究所 国立情報学研究所の人工知能プロジェクト ロボットは東大に入れるか に英語担当として参画し 初挑戦のセンター模試で好成績を達成! 日本電信電話株式会社 ( 本社 : 東京都千代田区 代表取締役社長 : 鵜浦博夫 以下 NTT) は 大学共同利用機関法人情報 システム研究機構国立情報学研究所 ( 所長 : 喜連川優

PowerPoint プレゼンテーション

人の仕事 暮らしを変える AI( 人工知能 ) ~ 人と機械の新しい関係 ~ 1 AI の歴史 1956 年ダートマス会議 ( チェス 定理証明 ) 探索 推論 1960 年 ~ 第一次 AI ブーム ( 単なる期待 Toy Problem) 1970 年 ~ 冬の時代 ( 機械翻訳無理! 基礎研究は継続 ) 1980 年 ~ 第 2 次 AI ブーム ( 知識の時代 国プロ 産業化 AI ベンチャー

alg2015-6r3.ppt

1 アルゴリズムとデータ 構造 第 6 回探索のためのデータ構造 (1) 補稿 : 木の巡回 ( なぞり ) 2 木の巡回 ( 第 5 回探索 (1) のスライド ) 木の巡回 * (traverse) とは 木のすべての節点を組織だった方法で訪問すること 深さ優先探索 (depth-first search) による木の巡回 *) 木の なぞり ともいう 2 3 1 3 4 1 4 5 7 10

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

平成 22 年度全国学力 学習状況調査結果の概要と分析及び改善計画 調査実施期日 平成 22 年 4 月 20 日 ( 火 )AM8:50~11:50 平成 22 年 9 月 14 日 ( 火 ) 研究主任山口嘉子 調査実施学級数等 三次市立十日市小学校第 6 学年い ろ は に組 (105 名 )

平成 22 年度学力 学習状況調査結果の概要と分析及び改善計画 調査実施期日 平成 22 年 4 月 2 日 ( 火 )AM8:5~11:5 平成 22 年 9 月 14 日 ( 火 ) 研究主任山口嘉子 調査実施学級数等 三次市立学校第 6 学年い ろ は に組 (15 名 ) 教科に関する調査の結果 知識 に関する問題(A 問題 ) の結果 ( 県 ) 国語の平均正答率が 85.3% 算数の平均正答率が

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

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

考える機械 Talos(BC1600?) クレタ島のミノス王がゼウスからもらい受けた動く青銅像 ヴォーカンソンのアヒル (1738) フランスの発明家ヴォーカンソンが作ったアヒルロボット 餌をついばみ 消化した 2001 年宇宙の旅 (1968) アーサー C クラークの SF 木星調査の宇宙船内で

械に知性は宿るのか? 人工知能とカオス 考える機械 Talos(BC1600?) クレタ島のミノス王がゼウスからもらい受けた動く青銅像 ヴォーカンソンのアヒル (1738) フランスの発明家ヴォーカンソンが作ったアヒルロボット 餌をついばみ 消化した 2001 年宇宙の旅 (1968) アーサー C クラークの SF 木星調査の宇宙船内で人工知能コンピュータ HAL9000 が反乱を起こす 本当に意思を持った機械を作ることはできるのか?

Microsoft PowerPoint - H29小学校理科

教育課程研究集会資料 平成 29 年 8 月 改訂の経緯 社会の変化 生産年齢人口の減少 社会構造の変化 AI の飛躍的な進化など 新しい学習指導要領における小学校理科教育 徳島県教育委員会 子供たちが様々な変化に積極的に向き合い, 他者と協働して課題を解決していくこと 学校教育に求められていること 様々な情報を見極め知識の概念的な理解を実現し情報を再構築するなどして新たな価値につなげていくこと 複雑な状況変化の中で目的を再構築したりすることができるようにすること

サカナに逃げろ！と指令する神経細胞の分子メカニズムを解明　－個性的な神経細胞のでき方の理解につながり，難聴治療の創薬標的への応用に期待-

サカナに逃げろ! と指令する神経細胞の分子メカニズムを解明 - 個性的な神経細胞のでき方の理解につながり 難聴治療の創薬標的への応用に期待 - 概要 名古屋大学大学院理学研究科生命理学専攻の研究グループ ( 小田洋一教授 渡邉貴樹等 ) は 大きな音から逃げろ! とサカナに指令を送る神経細胞 マウスナー細胞がその 音の開始を伝える機能 を獲得する分子メカニズムを解明しました これまで マウスナー細胞は大きな音の開始にたった1

機械学習 ハンズオン-チュートリアル

機械学習 ハンズオン - チュートリアル 初めてのペアモニター研究 はじめに このチュートリアルは機械学習の環境を構築し ニューラルネットワークが実行できるようになるところまで行います チュートリアルの流れ 1. 環境構築 2. 機械学習用プログラム実装 & 実行 3. プログラムの改良 ( 精度向上のため ) 4. 機械学習についてより深く理解するために 2 y[mm] y[mm] 機械学習 ヒット分布

スライド 1

ディープラーニングへの Ruby 適用試行に関する報告 2017 年 2 月 15 日 Japan OSS Promotion Forum アプリケーション部会 サイオステクノロジー株式会社 手塚拓 0 目次 1. ディープラーニングとは 2. ディープラーニングに Ruby を利用する価値 3. Ruby でディープラーニング の問題点 4. 現状報告 I. 予備知識 II. 検証 III. 報告

Microsoft PowerPoint - mp11-06.pptx

数理計画法第 6 回 塩浦昭義情報科学研究科准教授 shioura@dais.is.tohoku.ac.jp http://www.dais.is.tohoku.ac.jp/~shioura/teaching 第 5 章組合せ計画 5.2 分枝限定法 組合せ計画問題 組合せ計画問題とは : 有限個の もの の組合せの中から, 目的関数を最小または最大にする組合せを見つける問題 例 1: 整数計画問題全般

4th.pptx

SHRDLU の実行例 人工知能 今井倫太 pick up a big red block. OK Pickup 4 Put 4 Table 4 3 2 1 7 6 8 5 Real World Interac.on Pickup 3 SHRDLU SHRDLU のままでは応用が効かない 任意の行動系列 ( 行動の順番 ) を生成するプログラムの作り方の理論には成っていない プランニングアルゴリズム

コンピュータグラフィックス第8回

コンピュータグラフィックス 第 8 回 レンダリング技法 1 ~ 基礎と概要, 隠面消去 ~ 理工学部 兼任講師藤堂英樹 レポート提出状況 課題 1 の選択が多い (STAND BY ME ドラえもん ) 体験演習型 ( 課題 3, 課題 4) の選択も多い 内訳 課題 1 課題 2 課題 3 課題 4 課題 5 2014/11/24 コンピュータグラフィックス 2 次回レポートの体験演習型 メタセコイア,

Presentation Title

データの本質を読み解くための機械学習 MATLAB でデータ解析の課題に立ち向かう MathWorks Japan アプリケーションエンジニア部アプリケーションエンジニア井原瑞希 2016 The MathWorks, Inc. 1 Buzzwords IoT 人工知能 / AI データ解析 ビッグデータ 2 データ解析ワークフロー データへのアクセスと探索 データの前処理 予測モデルの構築 システムへの統合

PowerPoint プレゼンテーション

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

情報と人間 5 月 10 日の講義 情報学, 特に認知科学による人間理解の系譜 人間を ( 環境との間でインタラクションをおこなう ) 情報処理装置と見做す考え方 人間の知とコンピュータの知との類似性 相違性 5 月 17 日の講義 人間の知はいかなる点でコンピュータの知と異なるのか 潜在と顕在,

学際情報学第 3 回講義資料 情報と人間 1 情報学に基づく人間理解の系譜 植田一博 : このマークが付してある著作物は 第三者が有する著作物ですので 同著作物の再使用 同著作物の二次的著作物の創作等については 著作権者より直接使用許諾を得る必要があります 情報と人間 5 月 10 日の講義 情報学, 特に認知科学による人間理解の系譜 人間を ( 環境との間でインタラクションをおこなう ) 情報処理装置と見做す考え方

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

数学 ⅡB < 公理 > 公理を論拠に定義を用いて定理を証明する 1 大小関係の公理 順序 (a > b, a = b, a > b 1 つ成立 a > b, b > c a > c 成立 ) 順序と演算 (a > b a + c > b + c (a > b, c > 0 ac > bc) 2 図

数学 Ⅱ < 公理 > 公理を論拠に定義を用いて定理を証明する 大小関係の公理 順序 >, =, > つ成立 >, > > 成立 順序と演算 > + > + >, > > 図形の公理 平行線の性質 錯角 同位角 三角形の合同条件 三角形の合同相似 量の公理 角の大きさ 線分の長さ < 空間における座漂とベクトル > ベクトルの演算 和 差 実数倍については 文字の計算と同様 ベクトルの成分表示 平面ベクトル

スライド 1

2009 年度 VMStudio & TMStudio 学生研究奨励賞 テキストマイニングツールを 利用した視線データの分析 東京大学大学院工学系研究科 白山研究室 江川陽 樋渡哲郎 1 目次 背景 目的 手法 実験 結果 考察 結論 2 背景 : 視線分析とは 視線分析とは 人間の視線の移動軌跡や分布 ( 視線データ ) を計測 分析することにより 人の認知処理を観察 解明するための手法 近年,

明治大模擬2

Ⅴ: 分野 6 次の文章を読んで, 下の問いに答えなさい ゲーム (Tic-tac-toe), チェッカー, オセロ, チェス, 将棋, 囲碁などの, 決まった盤面の状態から先手と後手で交互に手を進めていくゲームを 完全情報ゲーム と言う 完全情報ゲームは, 原理的にはすべての手を読み切ることができる たとえば ゲームは, 少し練習すれば誰でも手を読み切るほどの熟練者になれる そして, 熟練者同士がプレイヤーとなって対戦すれば必ず引き分けになり,

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

線形代数とは

線形代数とは 第一回ベクトル 教科書 エクササイズ線形代数 立花俊一 成田清正著 共立出版 必要最低限のことに限る 得意な人には物足りないかもしれません 線形代数とは何をするもの? 線形関係 y 直線 yもも 次式で登場する (( 次の形 ) 線形 ただし 次元の話世の中は 3 次元 [4[ 次元 ] 次元 3 次元 4 次元 はどうやって直線を表すの? ベクトルや行列の概念 y A ベクトルを使うと

Microsoft Word - 201hyouka-tangen-1.doc

数学 Ⅰ 評価規準の作成 ( 単元ごと ) 数学 Ⅰ の目標及び図形と計量について理解させ 基礎的な知識の習得と技能の習熟を図り それらを的確に活用する機能を伸ばすとともに 数学的な見方や考え方のよさを認識できるようにする 評価の観点の趣旨 式と不等式 二次関数及び図形と計量における考え方に関 心をもつとともに 数学的な見方や考え方のよさを認識し それらを事象の考察に活用しようとする 式と不等式 二次関数及び図形と計量における数学的な見

スケジュール 第1回 (1/10): ガイダンス ニューラルネット概論と肩慣らし 第2回 (1/15): 誤差逆伝播のミニ講義と実装 作ってわかる深層学習 山 匡 (MIコース) 第3回 (1/17): 手書き文字認識のテスト 第4回 (1/22): 自己符号化器のミニ講義と実装 第5回 (1/24

スケジュール 第1回 1/10 ガイダンス ニューラルネット概論と肩慣らし 第回 1/15 誤差逆伝播のミニ講義と実装 作ってわかる深層学習 山 匡 MIコース 第3回 1/17 手書き文字認識のテスト 第4回 1/ 自己符号化器のミニ講義と実装 第5回 1/4 実装 回目スライド資料 第6回 1/9 実装 017年度 MI/CS実験第 第4ラウンド パーセプトロン Roseblat 1958 パーセプトロン

PowerPoint プレゼンテーション

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,

PowerPoint Presentation

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

Microsoft PowerPoint - 13approx.pptx

I482F 実践的アルゴリズム特論 13,14 回目 : 近似アルゴリズム 上原隆平 (uehara@jaist.ac.jp) ソートの下界の話 比較に基づく任意のソートアルゴリズムはΩ(n log n) 時間の計算時間が必要である 証明 ( 概略 ) k 回の比較で区別できる場合の数は高々 2 k 種類しかない n 個の要素の異なる並べ方は n! 通りある したがって少なくとも k n 2 n!

国際数学・理科教育動向調査（TIMSS2015）のポイント

ティムズ国際数学 理科教育動向調査 (TIMSS2015) のポイント 調査概要 国際教育到達度評価学会 (IEA) が 児童生徒の算数 数学 理科の到達度を国際的な尺度によって測定し 児童生徒の学習環境等との関係を明らかにするために実施した 小学校は 50 か ( 約 27 万人 ) 中学校は 40 か ( 約 25 万人 ) が参加した 一部の国で 調査対象と異なる学年が調査を受けているため それらの国については含めていない

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

14 第 14 章人生の選択 Ⅱ 不確実性について学ぶ 本講での学習のゴール ( 講義後に学生は以下の事項ができるようになっている ) これまで学んだ知識を応用して 自分にあった人生設計をすることができる 生涯予算制約を考えながら 消費と貯蓄の配分ができる リスクとリターンのバランスを考えながら 自

14 第 14 章人生の選択 Ⅱ 不確実性について学ぶ 本講での学習のゴール ( 講義後に学生は以下の事項ができるようになっている ) これまで学んだ知識を応用して 自分にあった人生設計をすることができる 生涯予算制約を考えながら 消費と貯蓄の配分ができる リスクとリターンのバランスを考えながら 自らのリスク選好にあったリスク資産への投資方法を適切に選ぶことができる 学習の狙い自分の人生設計の問題を考えるのは難しい

Microsoft Word - 【確定】東大薬佐々木プレスリリース原稿

東京大学大学院薬学系研究科 作業記憶 ( ワーキングメモリ ) の脳メカニズムを解明 ~ 複数の位置を記憶する空間迷路課題をラットに解かせて検証 ~ 1. 発表者 佐々木拓哉 ( 東京大学大学院薬学系研究科薬学専攻助教 ) 2. 発表のポイント 複数の作業記憶 ( ワーキングメモリ ) が必要とされる迷路行動課題をラットに解かせて 神経活動を記録した結果 海馬 - 歯状回が作業記憶に必要な脳領域であることを示しました

AI 人物検索サービス Takumi Eyes 監視カメラ映像から特定の人物をリアルタイムに追跡 ~ 2018 年 10 月 4 日 NTTコミュニケーションズ株式会社 アプリケーション & コンテンツサービス部 AI 推進室 宮原拓磨 Copyright NTT Communications Co

AI 人物検索サービス Takumi Eyes 監視カメラ映像から特定の人物をリアルタイムに追跡 ~ 2018 年 10 月 4 日 NTTコミュニケーションズ株式会社 アプリケーション & コンテンツサービス部 AI 推進室 宮原拓磨 NTT コミュニケーションズといえば ネットワーク 電話 クラウド データセンター etc 2 実は NTT コミュニケーションズ AI もやっています 3 NTT

1/14 ページ アンケートページにアクセスいただきまして ありがとうございます 今回のアンケートは 交通事故に関するアンケート です モニターの皆様へのお願い 本アンケートは一般に公開していない情報が含まれる場合がございます アンケート内で知り得た いかなる情報についても 決して第三者に口外なさらぬようお願いします 第三者への口外 に含まれる例 口頭 電話 メール等で友人 知人に情報共有すること

Microsoft PowerPoint - e-stat(OLS).pptx

経済統計学 ( 補足 ) 最小二乗法について 担当 : 小塚匡文 2015 年 11 月 19 日 ( 改訂版 ) 神戸大学経済学部 2015 年度後期開講授業 補足 : 最小二乗法 ( 単回帰分析 ) 1.( 単純 ) 回帰分析とは? 標本サイズTの2 変数 ( ここではXとY) のデータが存在 YをXで説明する回帰方程式を推定するための方法 Y: 被説明変数 ( または従属変数 ) X: 説明変数

AI の 3 つのブーム 第 1 次 AI ブーム 計算機の登場とともに人間の知能をシミュレーションする試み 推論と探索 理論はできても実践が困難 第 2 次 AI ブーム 特定分野の専門家知識をルール化するエキスパートシステム

AI 適用プロジェクト成功のカギとは? 株式会社 NTT データ数理システム数理ソリューション部 AI の 3 つのブーム 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 第 1 次 AI ブーム 計算機の登場とともに人間の知能をシミュレーションする試み 推論と探索 理論はできても実践が困難 第 2 次 AI ブーム 特定分野の専門家知識をルール化するエキスパートシステム 記述ルールが膨大となり

PowerPoint Presentation

2012 年 11 月 2 日 複雑系の科学 第 3 回複雑ネットワーク その 1 東京大学大学院工学系研究科鳥海不二夫 複雑ネットワーク 1. 世の中すべてネットワーク~ 複雑ネットワーク入門 2. ネットワークを見る~ 複雑ネットワーク分析指標 3. 古典的ネットワーク~ランダム 格子ネットワーク 4. 世間は狭い~スモールワールドネットワーク 5. 不平等な世界 ~スケールフリーネットワーク

1 から 1000 までの整数の中で 約数の数が 最も多い数字の求め方 0. はじめにこのファイルは あべしん が mixi 内で一部に公開した 第 14 回勝抜杯 の予選奮戦記 弱くても解けます を改訂してまとめたものである 主な変更内容は以下の通り mixi 内の奮戦記で示した解法を ノーカット

1 から 1000 までの整数の中で 約数の数が 最も多い数字の求め方 0. はじめにこのファイルは あべしん が mixi 内で一部に公開した 第 14 回勝抜杯 の予選奮戦記 弱くても解けます を改訂してまとめたもの主な変更内容は以下の通り mixi 内の奮戦記で示した解法を ノーカットで解く その他 一部追記 1. 問題 第 14 回勝抜杯 (2014 年 4 月 26 日開催 ) の予選の問題番号

Microsoft PowerPoint ppt

仮想マシン () 仮想マシン 復習 仮想マシンの概要 hsm 仮想マシン プログラム言語の処理系 ( コンパイラ ) 原始プログラム (Source program) コンパイラ (Compiler) 目的プログラム (Object code) 原始言語 (Source language) 解析 合成 目的言語 (Object Language) コンパイルする / 翻訳する (to compile

Microsoft PowerPoint - 7.Arithmetic.ppt

第 7 章デジタル演算回路 1 デジタル信号処理音声, 音楽, 通信信号 信号 = 符号付き 2 進データ 負の数値の表現方法 2 2 進数 n ビット n-1 =Σb i 2 i 0 2 の補数 +=2 n n-1 n-1 2 n =1+Σb i 2 i +Σb i 2 i 0 0 n-1 =2 n ー =1+Σb i 2 i 0 3 2 進数の補数 2 の補数 各桁のビットを反転した後で最下位に

Java PathFinderによる 活性検証に向けて

出張講義 ( 大成高校 ) 人工知能のしくみ 2018 年 3 月 2 日 鶴見大学文学部ドキュメンテーション学科田辺良則 今日の授業用サイト Chrome ブラウザを起動 以下を入力 https://is-trm.net/moodle ログインリンクを押す. ユーザ名 : 小文字の o( オー ) + 小文字のクラス名 + 出席番号 (1 桁の人は 0 を前につける 例 : F 組の 3 番の人

Microsoft Word - Web版付録１（7, 10 および Vista）改訂版.docx

Web 版付録 1 R のダウンロードとインストール ( 改訂版 ) 初版からの変更点 R の本家本元の Website から R をダウンロードすると, 回線混雑のために時間がかかることが多 くなりました. そこで, ダウンロード時間短縮のため, 日本国内のミラーサイト利用への変更を行いました. この付録 1における作業には, インターネットへの接続環境が必要です.

分野 コース名 基礎的 IT セミナーコース一覧 内容 I T 理解 I T スキル活用 I T 倫理 新技術動向 業務の I T 化 ネットワーク 表計算 ベデーースタ プンレ / ゼ文ン書テ作ー成ショ ホームページ 情報発信コンンプスライア 情報テセィキュリ 1 第 4 次産業革命のインパクト新

コース名 基礎的 セミナーコース一覧 内容 理解 スキル活用 倫理 新技術動向 業務の 化 ネットワーク 表計算 ベデーースタ プンレ / ゼ文ン書テ作ー成ショ ホームページ 情報発信コンンプスライア 情報テセィキュリ 1 第 4 次産業革命のインパクト新技術の概要 新技術の導入事例 2 A( 人工知能 ) の現状 A( 人工知能 ) の概要 A の活用事例と今後の展望 3 ビッグデータの概要データの収集

金融ビジネスにおけるチャットボットの活用

2018 年 8 月 3 日 日本銀行 金融ビジネスにおけるチャットボットの活用 ~ 新しいコミュニケーション サービスの現状とその可能性 ~ 第 6 回 FinTech フォーラムにおける挨拶 日本銀行理事 桑原茂裕 ( はじめに ) 日本銀行理事の桑原でございます 本日は第 6 回 FinTech フォーラムにお集まりいただき 誠に有難うございます 今回のテーマは 金融サービスのインターフェースに大きな変革の波をもたらしつつあるチャットボットです

M波H波解説

M 波 H 波の解説第 3 版 平成 28 年 10 月 20 日 目白大学保健医療学部理学療法学科照井直人 無断引用 転載を禁ず 図 1. は 平成 24 年度の生理学実習のある班の結果である 様々な刺激強度の結果を重ね書き ( オーバー レイ ) してある 図 1. 記録例 図 2. にサンプルデータを示す 図 2. 刺激強度を変化させた時の誘発筋電図 刺激強度は上から 5.5 ma 6.5 ma

SoftBank 403ZT ユーザーガイド

SoftBank 403ZT Utility で各種設定をする 自動接続 ( 日本のみ ) / 自動接続 ( 日本 / 海外 ) 自動接続を設定する SoftBank 403ZT Utility の起動と同時に 設定していたアクセスポ イントでインターネット接続されます 接続モードが自動接続になります 自動接続( 日本のみ ) を選択した場合 海外では自動接続されません 海外で設定しているアクセスポイントにインターネット接続する場合は手動で接続してください

Microsoft PowerPoint - logic.pptx

今回からは 知識と推論 と題し, エージェントがタスクをこなすために必要な実世界に関する知識をコンピュータ内で知識ベースとして表現し, それらの知識を連携させる推論技術によって新しい知識を導き出し, エージェントの問題解決や意志決定に役立てる技術を学ぶ. 特に今回の授業では 論理 による知識の表現方法と推論方式について学ぶ. まず, 人工知能と論理の関係を理解した後, いろいろな論理と推論方式があることを見る.

PowerPoint プレゼンテーション

Gartner Symposium/ITxpo 2017 オープンシアターセッション (OT-12) ディープラーニングは万能なのか? 2017 年 10 月 31 日株式会社 NTT データ数理システム 目次 1. NTTデータ数理システムのご紹介 2. Deep Learningの最近の動向 3. Deep Learning 事例紹介 4. まとめ 2 NTT データ数理システムのご紹介 会社名

の手引き Chapter 1 manaba へようこそ Chapter 2 ログイン方法 マイページについて Chapter 3 リマインダ設定 Chapter 4 コース登録 ( 自己登録 ) Chapter 5 manaba の機能紹介 Chapter 6 respon アプリ Chapter

の手引き 1 manaba へようこそ 2 ログイン方法 マイページについて 3 リマインダ設定 4 コース登録 ( 自己登録 ) 5 manaba の機能紹介 6 respon アプリ 7 学生用操作マニュアルの掲載場所 1 1 3 4 5 7 10 東京家政大学 東京家政大学短期大学部 manaba へようこそ manaba は 本学で用いられている学修支援システムです コース ( 授業 ) 単位で利用され

スライド 1

CNN を用いた弱教師学習による画像領域分割 下田和, 柳井啓司 電気通信大学 大学院情報理工学 研究科 総合情報学専攻 c 2015 UEC Tokyo. Convolutional Neural Network CNN クラス分類タスクにおいてトップの精度 CNN の応用 ( 物体位置の認識 ) 物体検出 物体に BB を付与 領域分割 ピクセル単位の認識 CNN を用いた領域分割 CNN による完全教師ありのセグメンテーション

http//umercalbra.org/lectures/deep-learg/ z l l-1 = f w l 1 z l 1 1 f x = 1 + e x x x > 0 f x = 0 x 0 z l l-1 = f w l 1 z l 1

http//umercalbra.org/lectures/deep-learg/ z l l-1 = f w l 1 z l 1 1 f x = 1 + e x x x > 0 f x = 0 x 0 z l l-1 = f w l 1 z l 1 typedef struct Layer *layer; Coecto *coecto; sfmt_t rg; t ; Networ; double

1 ICT Foundation 命題論理の基礎 Copyright 2010, IT Gatekeeper Project Ohiw a Lab. All rights reserved.

1 ICT Foundation 命題論理の基礎 Copyright 2010, IT Gatekeeper Project Ohiw a Lab. All rights reserved. 2 論理学を学習する理由 コンピュータ科学の基礎として コンピュータに使われている論理回路を理解するための基礎となります今回は基礎的な論理回路を紹介する程度にとどめるプログラミングにも重要な概念 大学生の一般常識として

計算機アーキテクチャ

計算機アーキテクチャ 第 11 回命令実行の流れ 2014 年 6 月 20 日 電気情報工学科 田島孝治 1 授業スケジュール ( 前期 ) 2 回日付タイトル 1 4/7 コンピュータ技術の歴史と コンピュータアーキテクチャ 2 4/14 ノイマン型コンピュータ 3 4/21 コンピュータのハードウェア 4 4/28 数と文字の表現 5 5/12 固定小数点数と浮動小数点表現 6 5/19 計算アーキテクチャ

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

IPSJ SIG Technical Report Vol.2016-CSEC-75 No /12/1 3DCG CAPTCHA 1,a) (3D) 3DCG CAPTCHA CAPTCHA 3 3D CAPTCHA CAPTCHA 1 CAPTCHA 3 1. Web CA

3DCG CAPTCHA,a) 2 2 3 (3D) 3DCG CAPTCHA CAPTCHA 3 3D CAPTCHA CAPTCHA CAPTCHA 3. Web CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) CAPTCHA OCR(Optical Character Recognition)

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)

高千穂交易株式会社 MSR チーム SANYO テ シ タルレコータ ー (VDH-F1620/F920/F620 クイックマニュアル モニターの表示方法 : 各ボタンの名称とはたらき 1 カメラ選択ボタン 4 カメラ自動切換ボタン 24 画面表示ボタン 5 終了 / 画面表示ボタン 3 マルチ表示

高千穂交易株式会社 MSR チーム モニターの表示方法 : 各ボタンの名称とはたらき 1 カメラ選択ボタン 4 カメラ自動切換ボタン 24 画面表示ボタン 5 終了 / 画面表示ボタン 3 マルチ表示ボタン 1 カメラ選択ボタン : 見たいカメラ番号を押すとモニターに単画面で表示します 24 画面表示ボタン : モニターに 4 分割で表示します 1 回押す 1,2,3,4 カメラ 2 回押す 5,6,7,8

Microsoft Word - J_01_02.doc

4. 使用機器 / 設定上のテクニック DVTS を使用して遠隔会議を行う方法について説明します (1) 基本システム構成 DVTSでの遠隔会議は 表 4-1に示すように たいへん単純な機器構成で行うことができます 表 4-1 基本構成における必要機器機器名称外観特徴 要件 デジタルビデオカメラ - IEEE1394 インターフェース (FireWire, i.linkという名称の端子でも可能 )

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

ENI ファーマシー受信プログラム ユーザーズマニュアル Chapter1 受信プログラムのインストール方法 P.1-1 受信プログラムのシステム動作環境 P.1-2 受信プログラムをインストールする P.1-9 受信プログラムを起動してログインする P.1-11 ログインパスワードを変更する

ENI ファーマシー受信プログラム ユーザーズマニュアル P.1-1 受信プログラムのシステム動作環境 P.1-2 受信プログラムをインストールする P.1-9 受信プログラムを起動してログインする P.1-11 ログインパスワードを変更する 更新履歴 日付 頁数 更新内容 2016/ 4/18 - 新規作成 2016/ 5/30 P.4-7 "[ スタートアップの登録に失敗しました ] と表示されたとき

はじめに この式を見るとインドの人たちは間髪を入れずに という答が出るそうです インドの小学校の子どもたちは までのかけ算の答をすべて丸暗記しているからです ( 日本では 9 9 までのかけ算の答を九九の暗唱で覚えますね ) そればかりではありません 6

いちきゅういちきゅう スマッシュ暗算 1 9 1 9 対象 : 小 6 ~ 大人 考える学習をすすめる会 こだま塾 信谷英明 はじめに 1 9 1 9 この式を見るとインドの人たちは間髪を入れずに 3 6 1 という答が出るそうです インドの小学校の子どもたちは 1 9 1 9 までのかけ算の答をすべて丸暗記しているからです ( 日本では 9 9 までのかけ算の答を九九の暗唱で覚えますね ) そればかりではありません

nlp1-04a.key

自然言語処理論 I. 文法 ( 構文解析 ) その 構文解析 sytctic lysis, prsig 文の構文的な構造を決定すること句構造文法が使われることが多い文法による構文木は一般に複数ある 構文木の違い = 解釈の違い 構文解析の目的 句構造文法の規則を使って, 文を生成できる構文木を全て見つけだすこと 文法が入力文を生成できるかどうかを調べるだけではない pro I 構文解析とは 構文木の違い

ArcGIS Server 10 機能比較表

機能比較表 目次 はじめに... 1 機能... 2 エクステンション... 2 規模... 3 機能詳細... 4 ジオデータベース管理... 4 ジオデータベースレプリケーション... 4 GIS Web サービス... 5 Web マッピングアプリケーション... 6 Web 編集... 7 ジオプロセシング (ArcView レベル )... 7 高度なジオプロセシング (ArcInfo レベル