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エンジニアなら知っておきたい！ 人工知能を支える理論と技術の全体を解説『あたらしい人工知能の教科書』
エンジニアにとって人工知能は魔法には程遠いものですが、実際にどんな理論や技術が人工知能を可能にしているのかと問われると答えづらいのではないでしょうか。これから不可欠になる多様な技術を広く知っておいていただきたい、そんな思いから、翔泳社は12月16日に『あたらしい人工知能の教科書』を刊行します。 『あたらしい人工知能の教科書 プロダクト／サービス開発に必要な基礎知識』は、機械学習や自立知能エージェント、パターン認識、分散コンピューティングなど人工知能を支える多様な理論と技術について、広く解説・紹介した教科書的な1冊です。 人工知能はいまだ魔法の杖のごとく紹介されますが、エンジニアにとっては自身の持つ技術や開発しているプロダクトと地続きの技術です。しかし、いろいろな意味や技術を包含してしまっている人工知能に、実際にどんな技術が利用されているのかと問われると、はっきり答えられない方もいるかもしれ
プレスリリース | 自己意識を本人が無自覚のうちに変容できるニューロフィードバック技術の開発 | NICT-情報通信研究機構
自らの知覚経験を振り返り、自分の知覚の確からしさ（確信度）を評価するメタ認知は、状況に合った振る舞いをするために不可欠です。 本研究は、最先端のニューロフィードバック技術（Decoded Neurofeedback, DecNef）を応用し、自らの知覚を振り返る「認知の認知＝メタ認知」を変容することに成功しました。 具体的には、前頭前野と頭頂葉を含む高次脳ネットワークがメタ認知にかかわると予測し、そのネットワークの空間的脳活動パターンを、被験者が自ら操作するDecNef訓練を実施しました。 その結果、被験者が自らの視知覚に対して感じる確信度を、狙った方向へ双方向に変容する（上げ・下げする）ことに成功しました。このことから、メタ認知を支える神経基盤の所在が、前頭前野-頭頂葉ネットワークにあることが明らかになりました。 メタ認知の異常は、依存症、統合失調症、強迫性障害など複数の精神疾患に関連す
【体験談】TOEIC400点台が900点を超えるまでに実践した勉強法まとめ
『実践的ではない』と叩かれやすいTOEICですが、依然として大学生〜社会人の英語力測定において一番メジャーな試験です。 TOEIC＝英語力ではないことは実感していますが、文法や読解、簡単なリスニングなど、今後実践的な英語力を身につけていくための『基礎力養成ツール』としては良いテストだと思います。 これまで、いくつかTOEICの勉強法について記事にしていますが、スコア別に分かれており、イマイチまとまりのない状態です。 そこで、この記事では過去記事を引用しつつ、筆者が400点台から900点超までスコアを伸ばした軌跡と勉強法について、着実にレベルアップできるようにまとめていきたいと思います。 筆者の英語力とTOEICスコア推移勉強法を書くとバックボーンの有無を指摘されることが多いため、参考までに筆者の英語力を掲載しておきます。 【TOEIC勉強前（大学１年）】 TOEICスコア：445 海外経験
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