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 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

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

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

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

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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

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

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

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

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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

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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 _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 :

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.

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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

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

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

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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

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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.

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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

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

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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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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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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,

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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

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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;

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

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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

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

- 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,

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

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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)

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

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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資料 1 電子公文書の管理に関して 杉本重雄筑波大学 図書館情報メディア研究科知的コミュニティ基盤研究センター 1 目次 電子公文書についてー前提 文書管理の視点 メタデータ 保存 諸外国の電子的公文書管理の取組 電子文書の保存に関する考察 電子文書の保存に関して メタデータに関して ディジタルアーカイブの要素 おわりに 2 電子公文書について - 前提 従来より 行政機関でもワープロ 表計算ソフトの文書の他に

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

ムーアの法則に関するレポート

情報理工学実験レポート 実験テーマ名 : ムーアの法則に関する調査 職員番号 4570 氏名蚊野浩 提出日 2019 年 4 月 9 日 要約 大規模集積回路のトランジスタ数が 18 ヶ月で2 倍になる というムーアの法則を検証した その結果 Intel 社のマイクロプロセッサに関して 1971 年から 2016 年の平均で 26.4 ヶ月に2 倍 というペースであった このことからムーアの法則のペースが遅くなっていることがわかった

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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

Microsoft Word - CygwinでPython.docx

Cygwin でプログラミング 2018/4/9 千葉 数値計算は計算プログラムを書いて行うわけですが プログラムには様々な 言語 があるので そのうちどれかを選択する必要があります プログラム言語には 人間が書いたプログラムを一度計算機用に翻訳したのち計算を実行するものと 人間が書いたプログラムを計算機が読んでそのまま実行するものとがあります ( 若干不正確な説明ですが ) 前者を システム言語

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

ていくことが可能となるわけです このようにあるべき姿を思い浮かべて それに適した 機能を検討していけば かなりの応用が利くことになりますし そもそもアクセスの機能 をすべて知らなくても その都度 調査をしていけばよいのです 最終的には アクセス開発を通じて 一般論としてのシステム開発手法なり そもそ

1. アクセス講座の趣旨それでは アクセス講座の全体の概要について説明させていただきます アクセス講座全体の趣旨は アクセスで業務システムの開発ができるスキルを身に付ける ということです たまに質問を受けるのですが アクセスの本をたくさん読んでも なかなか実際の業務システム開発には繋がらない というような意見を受けることがあります それに関してはいろいろ原因が考えられるのですが 一番大きな原因は そもそも業務システムを作るための開発の手法というのを学ばなくてはいけないと

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

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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

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

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

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

(Microsoft Word - Weekly\223\307\216\322\203A\203\223\203P\201[\203g\222\262\215\270\214\213\211\312\203\214\203|\201[\203g_No.1_Ver.3.0.doc)

職場のリーダーシップについてのアンケート調査 - アンケート調査結果レポート - キーワードリーダーの数, リーダーの現状 1. 調査の主旨と概要 1.1 調査の主旨本調査結果レポートは 職場のリーダーシップについてのアンケート調査 をまとめたものです 本調査は 企業等で働く日本人が リーダーの数や自身のリーダーシップに対して どのような意識を持っているかを明らかにすることを目的に調査を実施しました

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,

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

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

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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

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

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

心 理 学 ; 社 会 心 理 学 ( 社 会 の 振 る 舞 いを 知 る) 認 知 心 理 学 ( 知 識 の 獲 得 学 習 ) 文 学 部 : 言 語 学 ( 文 章 文 法 を 理 解 ) 外 国 語 の 情 報 を 交 換 するので 英 語 ができることが 必 要 である もちろん 論

授 業 日 :6 月 11 日 ( 月 ) 人 工 知 能 の 現 在 と 未 来 講 師 : 三 菱 総 合 研 究 所 安 全 政 策 研 究 本 部 寺 邊 正 大 先 生 I. 講 義 内 容 1. 人 工 知 能 とは ロボットとは 人 工 知 能 (=Artificial Intelligence)とは 学 習 推 論 判 断 といった 人 間 の 知 能 の 持 つ 機 能 を 備 えたコンピュータシステム

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

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

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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"

書式に示すように表示したい文字列をダブルクォーテーション (") の間に書けば良い ダブルクォーテーションで囲まれた文字列は 文字列リテラル と呼ばれる プログラム中では以下のように用いる プログラム例 1 printf(" 情報処理基礎 "); printf("c 言語の練習 "); printf

情報処理基礎 C 言語についてプログラミング言語は 1950 年以前の機械語 アセンブリ言語 ( アセンブラ ) の開発を始めとして 現在までに非常に多くの言語が開発 発表された 情報処理基礎で習う C 言語は 1972 年にアメリカの AT&T ベル研究所でオペレーションシステムである UNIX を作成するために開発された C 言語は現在使われている多数のプログラミング言語に大きな影響を与えている

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;

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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

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

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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

ＰＲ映画-1

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)

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C プログラミング演習 第 2 回 Microsoft Visual Studio.NET を使ってみよう 説明 例題 1. プログラム実行の体験 コンピュータを役に立つ道具として実感する 次ページのプログラムを使って, Microsoft Visual Studio.NETでの C++ ソースファイル編集, ビルド, テスト実行の一連の過程を体験する 例題 1 のプログラムの機能 計算の繰り返し

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

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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...

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

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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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

TOPPERS活用アイデア・アプリケーション開発

TOPPERS 活用アイデア アプリケーション開発 コンテスト 部門 : がじぇるね IoT 部門 作品のタイトル : 初心者向け プログラムを同時に動かすとは 作成者 共同作業者 : 森脇秀樹 : 角田米弘 対象者 : GR-ガジェットを使用してプログラムを始めようとする 初心者の方々に TOPPERS(Web コンパイラ ) を使用すれば おまじないのような簡単な記述で 後で知ればよい難解な理論などを必要とせず

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

課題研究の進め方 これは,10 年経験者研修講座の各教科の課題研究の研修で使っている資料をまとめたものです 課題研究の進め方 と 課題研究報告書の書き方 について, 教科を限定せずに一般的に紹介してありますので, 校内研修などにご活用ください

課題研究の進め方 これは,10 年経験者研修講座の各教科の課題研究の研修で使っている資料をまとめたものです 課題研究の進め方 と 課題研究報告書の書き方 について, 教科を限定せずに一般的に紹介してありますので, 校内研修などにご活用ください 課題研究の進め方 Ⅰ 課題研究の進め方 1 課題研究 のねらい日頃の教育実践を通して研究すべき課題を設定し, その究明を図ることにより, 教員としての資質の向上を図る

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

l. 職業以外の幅広い知識 教養を身につけたいから m. 転職したいから n. 国際的な研究をしたかったから o. その他 ( 具体的に : ) 6.( 修士課程の学生への設問 ) 修士課程進学を決めた時期はいつですか a. 大学入学前 b. 学部 1 年 c. 学部 2 年 d. 学部 3 年 e

1. 大学院生対象アンケート 実施期間 : 平成 21 年 3 月 1 日 ~ 3 月 19 日 対象 : 大学院生 回収率 :25.6% [ アンケート内容 ] 1. あなたは次のどの学生に属しますか a. 一般学生 b. 留学生 2. あなたは現在どの専攻に在籍していますか 修士課程 a. 美術専攻 b. デザイン専攻 博士後期課程 c. 造形芸術専攻 3. あなたの学年は a. 修士課程 1

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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

のロボットです 形こそ人型ロボットですが 建設機械と大差ないと言えます ここに HAL9000 があります 映画 2001 年宇宙の旅 に出てきます 宇宙船そのものが肉体のコンピュータで自意識まで持っているかわかりませんが 知的な応答ができる人工知能です 人工知能は知性が問題であって肉体はあまり関係

第 3 回講義 2017 年 5 月 27 日 人間と人工知能 (AI) の共働 はじめに中田と申します 宜しくお願い致します 産業技術総合研究所人工知能研究センター脳型人工知能研究チームチーム長中田秀基 今日は人間と人工知能がどのようにして共働していくのかについてお話を進めていきたいと思います 初めに産業技術総合研究所の紹介ですが 旧通産省の工業技術院の中に 10 ~ 20 の研究所があり 2001

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

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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

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?

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はじめての はじめての沖縄目次 序沖縄について考えることについて考える7 自治の感覚27 沖縄を思って泣く55 彼方と過去79 変化と喪失97 沖縄のはじまり121 たくさんの声 ひとつの境界線147 ほんとうの沖縄 ふつうの沖縄165 ねじれと分断205 終章境界線を抱いて231 謝辞252 序章 は で おもに を している に の の とアイデンティティの について している しかし もとから

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

Windows10の新機能

Windows 0 の新機能 Section 音声アシスタント Cortana を使うには話しかけるだけでパソコンが答えてくれる そんな便利な機能が Windows 0 に加わりました マイク付きのパソコンで音声アシスタントの Cortana を使えば おすすめの情報を提供してくれます 話しかけるときは くだけた話し言葉でも対応してくれます パソコンがパーソナルアシスタントに早替わりです 0. Cortana

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

資金量 方針 性格等を考慮して 自己売買ルールを確立してください 売買シミュレーションの手仕舞いマークは 仕掛けマーク ( 通常は終値 ) に対して発生します 実際の仕掛け位置が違う場合は 予定利益から計算して判断してください 取引マークはメニューの売買条件 全ペア売買条件詳細設定から確認 変更可能

チャプター 5 1. 手仕舞いの手順 仕掛けペアのサヤの動きを観察し 売買ルールに従い手仕舞いを実施します 手仕舞いには 利食い 損切り 手仕舞い期限の 3 種類があります 1. 手仕舞い情報を確認する 手仕舞い情報 には現在の日付 単価 金額 サヤ 利益が表示されますので確認してください カーソル 手仕舞い時の日付はグラフ画面のカーソルが指している情報です 通常はカーソルを当日に合わせた状態 (

【あんしん安全編】スマートフォンをあんしん安全に利用するために[入門編]

ドコモスマホ教室テキスト あんしん 安全編 スマートフォンをあんしん 安全に 利用するために 入門編 ( 小学生 保護者向け ) 2018 年 1 月版 ドコモショップ 店 担当者 TEL 0 1 2 0 - - - - 営業時間 : ~ : 目次 はじめに 3 スマートフォンとインターネット スマホを使うことは インターネットを使うこと 4 1 どう受け取られるか考える 5 2 相手の本当の姿 (

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

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

モバイル違法実態調査2008

違法な携帯電話向け音楽配信に関する ユーザー利用実態調査 2008 年版 2008 年 12 月 24 日 社団法人日本レコード協会 1 目 次 調査概要 1. 違法サイトの利用 認知状況 2. 違法サイトの認知時期 経路 3. 違法音楽ファイルの利用頻度 4. 違法音楽ファイルの推定ダウンロード数 5. 違法サイト利用による影響 6. 違法サイトの利用意識 調査概要 違法な携帯電話向け音楽配信の利用実態の推移を調査するため

基調講演

8 衰退期になっていくのではないかとも言われ るものかどうか調査にきたのが ワトキンス るくらいであります 調査団 ですが その報告書の中に載ってい 一方 薄型テレビは今 大変な成長期にあ るのが この日本の道路であります 図 1 ると思われます 毎年猛烈な勢いで増えてい そこには有名な言葉がありました 日本の道 る状況であります ですが これもいずれは 路は信じられないくらい悪い 世界の工業国 飽和状態に達します

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

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

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情報処理 Ⅱ 第 9 回 2014 年 12 月 22 日 ( 月 ) 関数とは なぜ関数 関数の分類 自作関数 : 自分で定義する. ユーザ関数 ユーザ定義関数 などともいう. 本日のテーマ ライブラリ関数 : 出来合いのもの.printf など. なぜ関数を定義するのか? 処理を共通化 ( 一般化 ) する プログラムの見通しをよくする 機能分割 ( モジュール化, 再利用 ) 責任 ( あるいは不具合の発生源

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,

< 目次 > 1. 練習ファイルのダウンロード 表計算ソフト Excel の基本 Excel でできること Excel の画面 セル 行 列の選択 セルにデータを入力する ( 半角英数字の場合 )

2005 年度茅ヶ崎市情報教育研修会 < 目次 > 1. 練習ファイルのダウンロード... 2 2. 表計算ソフト Excel の基本... 3 2-1 Excel でできること... 3 2-2 Excel の画面... 3 2-3 セル 行 列の選択... 4 2-4 セルにデータを入力する ( 半角英数字の場合 )... 4 2-5 セルにデータを入力する ( 日本語の場合