街道をゆく紀の川流域の根来寺と雑賀衆

司馬遼太郎の街道をゆく紀の川流域の根来寺と雑賀衆(日前神宮、國懸神宮、日前宮、名草宮、パワースポット、雑賀党、浄土真宗、鉄砲、雑賀鉢、和歌山城、野面石、藤堂高虎、徳川吉宗、高貴寺、歓心寺、弘川寺、施福寺、空海、古根来、根来塗、覚鑁、真言宗、大日如来、阿弥陀如来、風吹峠)
キリスト教

キリスト教の核心を読む 橋をつくる-キリスト教と現代

キリスト教の核心を読む 橋をつくる-キリスト教と現代(アウグスティヌス、燃える心で、捉え直されたキリスト教、ヘンリー・ナウェン、周縁の神学、傷ついた癒し人、人を癒す、周縁の神学、喜びに学べ、アッシジのフランシスコ、フランシスコ教皇、ラウダート・シ、太陽の歌、断絶を癒す、Pontifex、エコロジー)
python

保護中: モデルフリー強化学習のpythonによる実装(3)経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか:ValueベースvsPolicyベース

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モデルフリー強化学習のpythonによる実装ValueベースとPolicyベース(経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか、Deep Q-Network、深層強化学習、Off-policy Actor Critic、Q-Learning、SARSA、Actor Critic法、Multi-step Learning、TD法、Monte Carlo法、TD(λ)法、Epsilon-Greedy法)
Clojure

保護中: ClojureとHadoopを用いた確率的勾配降下法の実装

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ClojureとHadoopを用いた確率的勾配降下法の実装(ミニバッチ、Mapper、Reducer、Parkour、Tesser、バッチ勾配降下、結合ステップ、パーティショニング、uberjar、Java、バッチ型勾配降下法、確率的勾配降下法、Hadoopクラスタ、Hadoop分散ファイルシステム、HDFS)
IOT技術:IOT Technology

ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI

ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI(Galea、VR、steam deck、Valve、Steam、EEG、EOG、EMG、EDA、PPG、Panatronix、UX、瞑想、ストレス、島津製作所、NIRS、リハビリテーション、外骨格ロボット、BMI神経リハビリテーション、Blackrock Microsystems, LLC、機能代償型、機能回復型、非侵襲型、fMRI、侵襲型、脳磁場測定、近赤外光計測、NIRD、脳波、脳波センサー、義手)
アルゴリズム:Algorithms

Clojureを用いたニューラルネットと誤差逆伝播法の実装

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Clojureを用いたニューラルネットと誤差逆伝播法の実装
Clojure

マイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用

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マイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用(Riemann、ロールアップ、スロットル構造、KafKaプラグイン、UTC、timbre、LogStash、log4j、tools.logging、構造化ロギング、一般的なログフォーマット、可視化機能、ダッシュボード、Kibana、パイプライン、UDP、Collectd、RRD、stdin、stdout、ELK Stack、Elastic Stack、Apache Kafka
情報理論/計算理論

情報理論 Math&Science 読書メモ

機械学習技術 人工知能技術 プログラミング技術  デジタルトランスフォーメーション 深層学習 自然言語処理    ITシステム   情報理論&計算機工学 機械学習における数学 「情報理論 Math&Science」より。読書メ...
コンピューター

KI 2019: Advances in Artificial Intelligence論文集より

KI2019 前回はKI2018について述べた。今回は2019年9月23日から26日の間にドイツのカッセルで開催された第42回ドイツ人工知能会議(KI 2019)について述べる。 ...
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 正定値行列の情報幾何(2)ガウシアングラフィカルモデルから凸最適化へ

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正定値行列の情報幾何 ガウシアングラフィカルモデルから凸最適化へ(コーダルグラフ、三角化グラフ、双対座標、ピタゴラスの定理、情報幾何、測地線、標本分散共分散行列、最尤推定、ダイバージェンス、節空間、リーマン計量、多変量ガウス分布、カルバック・ライブラー情報量、双対接続、ユークリッド幾何、狭義凸関数、自由エネルギー)
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