経済低成長の日本を救うのはAI――人間との協働がカギ - MONOist（モノイスト）
アクセンチュアは2018年12月12日、東京都内で「人間とAI（人工知能）」をテーマとした記者説明会を開催。人間とAIの目指すべき協働の姿と、そこで求められる人間のスキルや役割について意見を語った。 アクセンチュアは2018年12月12日、東京都内で「人間とAI（人工知能）」をテーマとした記者説明会を開催した。アクセンチュア米国本社でCTO（最高技術責任者）兼CIO（最高イノベーション責任者）を務めるポール・ドーアティ氏が登壇し、人間とAIの目指すべき協働の姿と、そこで求められる人間のスキルや役割について意見を語った。 ドーアティ氏はまず、人々がAIと聞いてイメージする「AIが人間を制圧するような物理的な脅威となるのではないか」「AIが人間の仕事を奪うのではないか」「AIが普及する社会で、このままのビジネスアプローチを続けていいのか」といった3つのポイントを紹介した。 この3つのポイントに
羽生善治「棋士になって30年、まさかこんなことになるとは…」（NTT） @gendai_biz
提供：NTT 2017年夏、棋聖タイトルの防衛を果たしたばかりのプロ棋士・羽生善治は、東京・三鷹にやってきた。目的地はNTTの叡智が集結している研究所・武蔵野研究開発センタ。ここでは知る人ぞ知るユニークなAI研究がたくさん行われているという。 案内役兼対談相手は研究部門のトップ、篠原弘道NTT副社長。将棋と人工知能、そして人類の未来をめぐる知的刺激に満ちた対談をお楽しみください。 コンピュータと「温故知新」 篠原弘道 タイトル防衛、おめでとうございます。 羽生善治 ありがとうございます。 篠原 将棋界はコンピュータとの関わりがとても深い世界ですね。コンピュータ将棋は劇的に強くなりました。当事者として、羽生さんは今の状況をどうご覧になっていますか？ 羽生 近年、将棋界でAIの開発が非常に早いスピードで進んだ理由は、いくつかあります。 ひとつは、開発がオープンになっているということ。開発者の皆
ディープラーニング（Deep Learning）とは？【入門編】
＃はじめに 最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング（Deep Learning） ” 。 ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、Deep Learningについて知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。 実際にMM総研の「人工知能技術のビジネス活用概況」の調査結果によると、人工知能のビジネスへの導入率は、日本は他２カ国に比べかなり遅れをとっていることが読み取れます。 引用：https://www.m2ri.jp/news/detail.html?id=238 今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、Deep Learningとは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報
ホウドウキョクのサイトクローズに関して - FNN.jpプライムオンライン
ホウドウキョクは2019年3月31日に更新を終了し、2019年5月31日にサイトをクローズしました。 長らくご愛顧頂きありがとうございました。 今後はFNNjpプライムオンラインをご利用ください。
Registration-DL-Basics2017 | Deep Learning JP
登録申し込みについて Deep Learning基礎講座に参加するためには、登録申し込みが必要です。 演習システムの制限から、学生（学部生優先）・社会人の計１００人を最大受講人数とします（自主講義であり、大学から学生に単位は出ません） 参加条件 Githubのアカウントを持っていること 教科書を入手して望むこと（「深層学習」機械学習プロフェッショナルシリーズ） ノートパソコンを持参できる Python、iPythonで数値解析ができる Numpy、Scipyの利用経験がある 以下のURLから申し込みをしてください。 2017年度Deep Learning基礎講座 受講申込みフォーム ※受付は終了しました Q&A Q: Pythonなどのプログラミング経験がなくても参加できますか？ A: 授業についてこられない可能性が高いので、参加不可能とさせてください。 Q: メールや電話で連絡してたので
経験値だけで飯を食べている人は人工知能によって出番がなくなる 新春対談：安宅和人×伊賀泰代【第1回】 | 戦略｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
昨年『生産性』が発行され、働き方改革の議論で注目されるようになった生産性について、著者の伊賀泰代氏が、マッキンゼーで同期入社だった現ヤフーCSOの安宅和人氏と対談。 マッキンゼーで生産性の概念を身につけた2人が、その問題の核心を語り合う。1回目は人工知能が生産性に与える影響について（構成・新田匡央、写真・鈴木愛子）。 人工知能ができること、できないこと 伊賀泰代（以下、伊賀）：お久しぶりです。安宅さん、人工知能（ＡＩ）やビッグデータ絡みであちこちから引っ張りだこでしょ。いつもすごいなあと思いつつ、勉強させていただいてます。 安宅和人（以下、安宅）：いえいえ、なんだか不思議な経緯でこうなっています（笑）。伊賀さんこそ、出す本がどれもベストセラーじゃないですか。お会いするのも久しぶりですが、こうやってじっくりお話しするのはもう何年ぶりかというくらい覚えていない。 伊賀泰代（いが・やすよ） キャ
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
【SoftBank World 2016 徹底レポート(24)】人工知能最前線 〜NTTデータのAI戦略と事例〜 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
Softbank World 2016 二日目の17:30から行われた「人工知能最前線 〜NTTデータのAI戦略と事例〜」のレポートです。 プログラム概要は以下のとおり。 IT技術は絶え間なく進歩し、特にAI技術は開花一歩手前となっております。本講演では、NTTデータが注力するAI分野や当社事例について説明します。また、AI技術の社内適用についてもご紹介します。 登壇されるのは、株式会社NTTデータ 技術革新統括本部 技術開発本部 本部長 風間博之氏です。 人工知能の現状と未来 NTTデータがオリジナルに人工知能を分類した世代図です。 第一世代は、ルールベースの人工知能。第二世代は、統計/探索モデルの人工知能、そして現状の第三世代は、脳モデルの人工知能となります。 人工知能は、最新のものがあればなんでもできるというわけではなく、過去の人工知能を適切に組み合わせて精度を上げて使用する必要があ
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
"シン・ニホン" AI×データ時代における日本の再生と人材育成 (Kaz Ataka)
Artificial Intelligence vs. Machine Learning | Datamation