DXの事例としての人工知能技術
DX活用に向けた人工知能技術の具体的な適用事例
人工知能技術とは、人間の知能や思考プロセスを模倣することで、コンピューターやロボットなどにこれまで人間が行なっていた知的な作業を行わせる技術を指す。人工知能技...
深層学習
半導体の設計プロセスへのAIの適用およびAIアプリケーション用半導体チップについて
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される半導体の設計とAIおよびAI用チップについて(エッジコンピューティング、Qualcomm Snapdragon Neural Processing Engine、Intel Nervana Neural Network Processor、Google TPU、NVIDIA Tesla GPU、自己学習、予測分析、パターンマッチング、最適化、異常検知、変化検知、深層学習)
ナレッジグラフの概要と国際学会(ISWC)での関連発表のまとめ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるナレッジグラフの概要と国際学会(ISWC)での関連発表のまとめ(ISWC、自然言語処理、推論技術、データ分析、ロボティクス、IOT、検索エンジン、推論エンジン、エンティティ抽出、絵ンティティリンキング、関係学習、深層学習、論理と確率の融合、リレーションシップ抽出、トピックモデル、チャットボット、質問応答、セマンティックウェブ技術、知識情報処理、RDFストア、SPARQL、オントロジーマッチング、データベース技術)
保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 戦略に深層学習を適用する:Advanced Actor Critic(A2C)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される強化学習に対するニューラルネットワークの適用 戦略に深層学習を適用するAdvanced Actor Critic(A2C)の実装(Policy Gradient手法、Q-learning、Gumbel Max Trix、A3C(Asynchronous Advantage Actor Critic))
様々な強化学習技術の理論とアルゴリズムとpythonによる実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される様々な強化学習技術の理論とアルゴリズムとpythonによる実装(強化学習,オンライン学習,オンライン予測,深層学習,python,アルゴリズム,理論,実装)
保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価に深層学習を適用するDeep Q-Network
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価に深層学習を適用するDeep Q-Network(Prioritized Replay、Multi-step Learning、Distibutional RL、Noisy Nets、Double DQN、Dueling Network、Rainbow、GPU、Epsilon-Greedy法、optimizer、報酬のClipping、Fixed Target Q-Network、Experience Replay、平均二乗誤差、mean squared error、TD誤差、PyGame Learning Enviroment、PLE、OpenAI Gym、CNN)
保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用(2)基本的なフレームワークの実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるニューラルネットワークによる強化学習の基本的フレームワークの実装(TensorBoard、Imageタブ、グラフィカル、リアルタイム、進捗状況確認、envのラッパー、Observer、Trainer、Logger、Agent、Experience Replay、episode、行動確率、policy、Epsilon-Greedy法、python)
Hierarchical Temporal Memory (階層型時間メモリ)とClojure
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される階層型時間メモリとClojureによる疎分散表現を使った深層学習
AI研究者と俳人 人はなぜ俳句をつくるのか
深層学習を使った俳句の自動生成と知性と世界の認織
核融合とAI技術
次世代エネルギー技術である核融合と深層学習、ストリーム技術の融合