人工知能にだって向く仕事、向かない仕事がある
人工知能は万能ではありません。人工知能にも向く仕事と向かない仕事があります。また、どんな人工知能かによっても向き不向きがあります。前回は人工知能の分類を試みました（関連記事：機械学習や深層学習ばかりが人工知能じゃない）。今回は、人工知能をどのように使い分けるかのコツを紹介していきます。 2種類の人工知能をあらためて比較 まずは、人工知能はどういうものかをおさらいしましょう。前回までに説明したとおり、人工知能は、記号処理的人工知能と、非記号処理的人工知能に分けることができます。 記号処理的人工知能は、厳密に「記号」を定義してトップダウン的に処理を進めます。これに対して、パターン認識などの非記号処理的人工知能は、厳密な記号を定義せず、多数のパターンを収集・分析し、それをベースにボトムアップ的に処理を進めます。両者の比較を表に示します。
拡がるディープラーニングの活用
2016年1月15日に行われたNVIDIA Deep Learning Day 2016での講演です。 エヌビディア合同会社 エンタープライズビジネス事業部 井﨑 武士 既にディープラーニングの活用は拡がっています。このセッションでは世界中の様々な事例をご紹介します。またドワンゴ、みずほ証券、ABEJAをゲストにお迎えして、日本でのディープラーニングの先進的な事例をご紹介して頂きます。 FACEBOOKの提唱するBig Surアーキテクチャなど、ディープラーニングを活用するためのシステム構築のノウハウや、Microsoft Azure、IBM SoftLayer など、ディープラーニングに最適なクラウドの活用についてもご紹介します。 さらにディープラーニングのシステム構築を請負うインテグレーター各社（NTTコムウェア、クロスコンパス、システム計画研究所、テクノスデータサイエンス・マーケティ
新手のサイバー攻撃 人工知能で発見 技術開発始まる NHKニュース
企業や行政機関を狙った新手のサイバー攻撃が増加を続ける中、システム各社の間では人工知能を使ってまだ知られていない攻撃を見つけ出そうという、新たな発想での技術開発が始まっています。 このうち、通信大手はこれまでに確認されたウイルスを人工知能に学習させて、似たようなウイルスを推測して発見する新たな技術を開発し、ことし１０月、実用化しています。 また大手電機メーカーは組織の中でやり取りされる膨大な通信の経路を人工知能に学習させて、ふだんの経路とは違う不審なやり取りを自動検知する初めての仕組みを開発し、今月発表しました。開発にあたっている大手電機メーカーの西原基夫さんは「サイバー攻撃の被害の多くは新たな手口によって生じていて、そうした手口を見抜くためには人工知能の活用がこれからますます重要になる」と話しています。
Deep Learningの教材 - こんな夢を見た
Deep Learningを勉強するにあたって内容がまとまっている教材についてリスト化しました。 無論ここに挙げたもの以外にも充実した教材は多数存在します。また、全てを読んだり観たりしたわけではありませんので、コメントは参考程度に考えてください。 (追記) ときどき追記/編集していきます。 (以下、一部敬称略) Bengio オンライン本 Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/dlbook/version-07-08-2015/dlbook.html 現在Web上で閲覧可能。 いつか出版される。終盤はまだ執筆中。 これ一冊で根っこの理論はバッチリそう。天下のBengioさんなので情報の信頼性、網羅性、深みは高い。全部やると分量すごい。 Nielsen オン
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
人工知能で予定の合間にTo-Doを組み込んでくれるスケジュール管理アプリ「Timeful」
われわれのミッションはあなたが限られた時間を有効に使う手伝いをすること──。スタンフォード大学とデューク大学の教授らが2年間の研究成果を社会に役立てる目的で、無料のスケジュール管理アプリ「Timeful」をリリースした。まずはiOS版のみだが、PCとAndroid向けも開発中という。 Webサイトには、「われわれは、時間を管理する方法を改革するために、人工知能（AI）、ビッグデータ、行動科学、プロダクトデザインの代表的な専門家を集めた」とある。共同創業者のヨアフ・ショハムCBO（最高“行動”責任者）はスタンフォード大学コンピュータ科学の教授、ダン・アリエリー会長はデューク大学の心理学および行動経済学の教授、ジェイコブ・バンクCEOはスタンフォード大学コンピュータ科学の博士課程の学生だ。 Timefulは予定表とTo Doリストを統合したようなアプリ。会議などの予定（events）、やるべき
ゲームの中の人工知能
全スライドをDocswellで公開中！ https://www.docswell.com/s/historia_Inc/5WVYJK-ue4-dataasset-subsystem-gameplayability ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 「出張ヒストリア！ ゲーム開発勉強会2021」（https://historia.co.jp/archives/22783/）で行った「目指せ脱UE4初心者！？知ってると開発が楽になる便利機能を紹介 - DataAsset, Subsystem, GameplayAbility編 -」講演のスライド資料です。 講演動画 https://youtu.be/2L1Dor22Kjs スライド内記事 [UE4] Subsystem, GameplayAbilityに関する講演で使用したC++コードについて https:/
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
長文日記