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aiに関するllcheesellのブックマーク (4)

  • Vision AI: 画像および Visual AI のツール

    API を介して高度なビジョンモデルにアクセスし、ビジョンタスクの自動化、分析の合理化、行動につながるインサイトの獲得を実現します。また、マネージド環境でノーコード モデル トレーニングと低コストでカスタムアプリを構築することもできます。 新規のお客様には、Vision AI や他の Google Cloud プロダクトを試すための無料クレジットを最大 $300 分差し上げます。

    Vision AI: 画像および Visual AI のツール
  • Infinite Mario AI - Long Level

    This is my attempt at a Mario AI using a path-finding algorithm called A*. The bot won both Mario AI competitions this year! You can see the path it plans to go as a red line, which updates when it detects new obstacles at the right screen border. It uses only information visible on screen. At the "close call" situation: In this version of Mario, when you're jumping while sliding on a wall, you

    Infinite Mario AI - Long Level
    llcheesell
    llcheesell 2009/08/07
    “So I undestand correctly: da computer will play video games for us, so we have more free time? Way cool.” http://www.doc.ic.ac.uk/~rb1006/projects:marioai
  • フレーム問題 - Wikipedia

    フレーム問題(フレームもんだい、(英: frame problem)とは、人工知能における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題全てに対処することができないことを示すものである。 1969年、ジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズ(英語版)の論文[1]の中で述べられたのが最初で、現在では、数多くの定式化がある。 概要[編集] 現実世界で人工知能が、たとえば「マクドナルドでハンバーガーを買え」のような問題を解くことを要求されたとする。現実世界では無数の出来事が起きる可能性があるが、そのほとんどは当面の問題と関係ない。人工知能は起こりうる出来事の中から、「マクドナルドのハンバーガーを買う」に関連することだけを振るい分けて抽出し、それ以外の事柄に関して当面無視して思考しなければならない。全てを考慮すると無限の時間がかかってしまうからである。つまり、枠(

    llcheesell
    llcheesell 2009/07/31
    無限の可能性、思考の限界
  • 【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた

    運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/

    【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた
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