ディープラーニングが活かすIoT
2. アジェンダ l IoT時代の深層学習 – RNN – VAE – 深層強化学習 l PFNの取り組み – デモ：深層強化学習 + データ同化 + 転移学習 + 分散学習 – DiMO : Edge Heavy 分散ストリーム処理理プラットフォーム – Chainer : 新しい深層学習フレームワーク OSS 2 3. ディープラーニングとは l 層が深く、幅も広いニューラルネットワークを利利⽤用した 機械学習⼿手法 l 2012年年の⼤大ブレーク以来、研究コミュニティのみならず 産業界に多く使われてきた – 2014〜～2015年年中に出された関連論論⽂文数は1500を超える* l 画像認識識、⾳音声認識識などで劇的な精度度向上を果たし、その 多くが既に実⽤用化されている – Googleは47の⾃自社サービスで既に利利⽤
ゲームシナリオ構成法 2015版
岡山で学生さんむけにセミナーを行うに当たって、ゲームシナリオ構成法を更新しました。第８章に「シングルスタート/マルチパス/マルチエンド/シングルグランドエンド」のケーススタディとして、『涼宮ハルヒの追想』（http://dengekionline.com/elem/000/000/365/365079/）を作った時の資料が載せてあります。 合わせてこの辺りも見ていただくといいかと思います。 ●『YU-NO』のADAMSとシナリオ構成について（http://togetter.com/li/124701） ●迷宮型ADVゲームの遊び方のヒント（http://togetter.com/li/236653） Read less
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