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「ai ディープラーニング」に関する記事情報
AI(人工知能)を有効に活用できる人材の育成を目的として日本ディープラーニング協会が主催するもので、ゼネラリスト向けの「G検定」とエンジニア向けの「E資格」に分かれる。
ディープラーニングで学習したAIモデルは、「なぜそのような出力結果になるのか」が説明できないのが弱点だ。それに対して、人間と機械(AI)が対話を繰り返しながら機械制御に役立つモデルを導き出し、出力結果を明確に説明可能にするのが「バイラテラルAI」だ。いったいどんな仕組みで、何に役立つのだろうか?
ディープラーニングを中心に盛り上がってきた第3次AIブーム。ディープラーニングを活用したAI企業システムが汎用(はんよう)化される日は来るのだろうか。
日々、日進月歩で進化するAIも、現状では熟練者の「職人ワザ」を再現することは難しいといわれています。AIを活用しても現場の完全無人化は難しいのです。では、今AIを導入する価値とは何なのでしょうか。
新型aiboで注目されるソニー、実は2010年からディープラーニングへの取り組みを開始している。aiboにも搭載されているそのツールの特徴とは?
AIを活用したビジネス開発が活発だ。なかでもディープラーニングは注目を集めているが、その理由は? 私たちの業務はどう変わる? どこで使える? 基礎知識から技術応用のアイデアまでを解説する。
「ai ディープラーニング」に関するIT製品情報
ソフォス株式会社
AI、機械学習などとともに知られつつある「ディープラーニング(深層学習)」。昨今ではその仕組みが、エンドポイントセキュリティに活用されはじめている。ディープラーニング機能を統合したセキュリティ対策の特徴やメリットを紹介する。
株式会社データダイレクト・ネットワークス・ジャパン
AIやディープラーニングの中核はワークフロープロセスにある。だが、採用したフレームワークや戦略、機能によって、プロセスの規模と複雑さは際限なく拡大する。その負荷を解消し、迅速に処理するためにはストレージの選択が重要だ。
日本ヒューレット・パッカード合同会社
国内でのAIに対する理解はいまだグローバルスタンダードには程遠いが、その中でディープラーニングをビジネスに結び付けるにはどうすればよいのだろうか。デジタル変革後の世界や日本の姿について、東京大学大学院教授の松尾豊氏に聞く。
日本アイ・ビー・エム株式会社
製造業におけるAI活用で特に効果が期待されるのが、ディープラーニングの進化で活用領域が広がった「画像認識」だ。しかし、それを実装するには、データの質と量、人材確保、インフラ整備という3つの課題を解決する必要がある。
日本アイ・ビー・エム株式会社
柔軟性の高いディープラーニングフレームワークとして注目される「Chainer」。その性能を最大限に引き出すディープラーニング向け次世代プラットフォームの実力と将来の可能性を、Chainer開発元の最高戦略責任者との対談から探る。
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