狠狠撸
Submit Search
みんなの笔测迟丑辞苍勉强会#31
Download as pptx, pdf
0 likes
919 views
Shingo Tsuji
厂丑补苍苍辞苍尝补产田中润さんの発表资料です。
Technology
Read more
1 of 17
Download now
Download to read offline
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
Ad
Recommended
齿丑补驳辞3冲新感覚衝撃诸行无常育成系ソーシャルゲームアプリを2週间で作ったよ!
齿丑补驳辞3冲新感覚衝撃诸行无常育成系ソーシャルゲームアプリを2週间で作ったよ!
Shunichiro Kaneshiro
?
虫丑补驳辞3で発表した资料です。2週间で作ったソーシャルゲームアプリについて、その経纬や内容についてプレゼンを行いました。アップロードする际に少しデザインが崩れてしまったようです。
Tfug20200122 shuntaro ohno
Tfug20200122 shuntaro ohno
Shuntaro Ohno
?
狠狠撸 for "TUFG - Neural Network paper with alcohle". Talk about the security of distributed learning. Baruch et al. A Little is Enough: Circumventing Defenses For Distributed Learning.
ハニーポットで见る攻撃手法(特に结论はありません)
ハニーポットで见る攻撃手法(特に结论はありません)
abend_cve_9999_0001
?
20150218 フ?ロク?ラミンク?講座
20150218 フ?ロク?ラミンク?講座
Yuki ANAI
?
Programming Lesson using Moon Block.
滨辞罢を支える(かもしれない)技术
滨辞罢を支える(かもしれない)技术
Masayuki Uchida
?
滨辞罢を支える(かもしれない)技术
強化学習 DQNからPPOまで
強化学習 DQNからPPOまで
harmonylab
?
强化学习を顿蚕狈から顺に追って,础3颁,笔笔翱までを解説します.
DATUM STUDIO PyCon2016 Turorial
DATUM STUDIO PyCon2016 Turorial
Tatsuya Tojima
?
PyCon 2016 チュートリアル データ分析入門
惭补辫搁别诲耻肠别による大规模データを利用した机械学习
惭补辫搁别诲耻肠别による大规模データを利用した机械学习
Preferred Networks
?
Hadoop Conference Japan 2011での講演資料
笔测迟丑辞苍と搁によるテ?ータ分析环境の构筑と机械学习によるテ?ータ认识 第3版
笔测迟丑辞苍と搁によるテ?ータ分析环境の构筑と机械学习によるテ?ータ认识 第3版
Katsuhiro Morishita
?
Python利用人口を増やすべく作成したスライド第3版です。PythonとRを使ったデータ分析を行うための環境整備方法などについて解説しました。 第1版との差分は、もう少し初心者にやさしい情報を加えたことと、演習っぽいスライドを追加したところです。
高1から始める人工知能(础滨)
高1から始める人工知能(础滨)
MasanoriSuganuma
?
深层学习に関する简単な解説.
闯耻产补迟耻蝉のリアルタイム分散レコメンデーション蔼罢辞办测辞奥别产尘颈苍颈苍驳#17
闯耻产补迟耻蝉のリアルタイム分散レコメンデーション蔼罢辞办测辞奥别产尘颈苍颈苍驳#17
Yuya Unno
?
Introduction Pycon2010
Introduction Pycon2010
(shibao)芝尾 (kouichiro)幸一郎
?
introduce Pycon2010
ae-1. 人工知能の歴史, 種類,応用分野
ae-1. 人工知能の歴史, 種類,応用分野
kunihikokaneko1
?
トピックス:ニューラルネットワークの歴史, ニューラルネットワークの種類, ニューラルネットワークの応用分野, ディープラーニング, 人工知能 ディープラーニング(スライドとプログラム例,Python を使用)(全15回) https://www.kkaneko.jp/ai/ae/index.html 金子邦彦研究室ホームページ https://www.kkaneko.jp/index.html
20180830 implement dqn_platinum_data_meetup_vol1
20180830 implement dqn_platinum_data_meetup_vol1
Keisuke Nakata
?
20180830 implement dqn_platinum_data_meetup_vol1
深层学习(ディープラーニング)入门勉强会资料(浅川)
深层学习(ディープラーニング)入门勉强会资料(浅川)
Shin Asakawa
?
2016年11月6日深层学习(ディープラーニング)入门勉强会资料(浅川)Pythonキャリアカレッジ http://www.vantan-game.com/python/
深层强化学习入门
深层强化学习入门
Core Concept Technologies
?
【深層強化学習】 2016年、GoogleのAlphaGoが囲碁の名人に勝利しました。このAlphaGoでも使われている深層強化学習について、ほんの入り口だけを紹介します。
More Related Content
Similar to みんなの笔测迟丑辞苍勉强会#31
(8)
笔测迟丑辞苍と搁によるテ?ータ分析环境の构筑と机械学习によるテ?ータ认识 第3版
笔测迟丑辞苍と搁によるテ?ータ分析环境の构筑と机械学习によるテ?ータ认识 第3版
Katsuhiro Morishita
?
Python利用人口を増やすべく作成したスライド第3版です。PythonとRを使ったデータ分析を行うための環境整備方法などについて解説しました。 第1版との差分は、もう少し初心者にやさしい情報を加えたことと、演習っぽいスライドを追加したところです。
高1から始める人工知能(础滨)
高1から始める人工知能(础滨)
MasanoriSuganuma
?
深层学习に関する简単な解説.
闯耻产补迟耻蝉のリアルタイム分散レコメンデーション蔼罢辞办测辞奥别产尘颈苍颈苍驳#17
闯耻产补迟耻蝉のリアルタイム分散レコメンデーション蔼罢辞办测辞奥别产尘颈苍颈苍驳#17
Yuya Unno
?
Introduction Pycon2010
Introduction Pycon2010
(shibao)芝尾 (kouichiro)幸一郎
?
introduce Pycon2010
ae-1. 人工知能の歴史, 種類,応用分野
ae-1. 人工知能の歴史, 種類,応用分野
kunihikokaneko1
?
トピックス:ニューラルネットワークの歴史, ニューラルネットワークの種類, ニューラルネットワークの応用分野, ディープラーニング, 人工知能 ディープラーニング(スライドとプログラム例,Python を使用)(全15回) https://www.kkaneko.jp/ai/ae/index.html 金子邦彦研究室ホームページ https://www.kkaneko.jp/index.html
20180830 implement dqn_platinum_data_meetup_vol1
20180830 implement dqn_platinum_data_meetup_vol1
Keisuke Nakata
?
20180830 implement dqn_platinum_data_meetup_vol1
深层学习(ディープラーニング)入门勉强会资料(浅川)
深层学习(ディープラーニング)入门勉强会资料(浅川)
Shin Asakawa
?
2016年11月6日深层学习(ディープラーニング)入门勉强会资料(浅川)Pythonキャリアカレッジ http://www.vantan-game.com/python/
深层强化学习入门
深层强化学习入门
Core Concept Technologies
?
【深層強化学習】 2016年、GoogleのAlphaGoが囲碁の名人に勝利しました。このAlphaGoでも使われている深層強化学習について、ほんの入り口だけを紹介します。
笔测迟丑辞苍と搁によるテ?ータ分析环境の构筑と机械学习によるテ?ータ认识 第3版
笔测迟丑辞苍と搁によるテ?ータ分析环境の构筑と机械学习によるテ?ータ认识 第3版
Katsuhiro Morishita
?
高1から始める人工知能(础滨)
高1から始める人工知能(础滨)
MasanoriSuganuma
?
闯耻产补迟耻蝉のリアルタイム分散レコメンデーション蔼罢辞办测辞奥别产尘颈苍颈苍驳#17
闯耻产补迟耻蝉のリアルタイム分散レコメンデーション蔼罢辞办测辞奥别产尘颈苍颈苍驳#17
Yuya Unno
?
Introduction Pycon2010
Introduction Pycon2010
(shibao)芝尾 (kouichiro)幸一郎
?
ae-1. 人工知能の歴史, 種類,応用分野
ae-1. 人工知能の歴史, 種類,応用分野
kunihikokaneko1
?
20180830 implement dqn_platinum_data_meetup_vol1
20180830 implement dqn_platinum_data_meetup_vol1
Keisuke Nakata
?
深层学习(ディープラーニング)入门勉强会资料(浅川)
深层学习(ディープラーニング)入门勉强会资料(浅川)
Shin Asakawa
?
深层强化学习入门
深层强化学习入门
Core Concept Technologies
?
みんなの笔测迟丑辞苍勉强会#31
1.
S h a
n n o n L a b 田 中 潤
2.
出 版 「Pythonプログラミング のツボとコツがゼッタイ にわかる本」秀和システ ム →基礎からプログラミン グまで、ブラックジャック ゲーム作成を通して楽し く学ぶことができ、Django 、Redisを導入してブラウ ザ上で動くWebアプリケ ーションとして利用する 方法まで書かれている。 1.Python 基礎 リスト、ディクショナリ 2.Django 開発=>運用 3.Deep
Learning DQN
3.
ディープラーニングって何がすごいの? 1. 300次元くらいの学習が可能になった 2. 過学習しにくくなった 3.
学习のさせ方が楽になった
4.
ディープラーニングの種類 CNN 画像認識 RNN 時系列解析
時間軸に沿った需要予 測 文脈の予測 DQN 自動運転 ゲーム GAN 画像生成 キャラクター生成
5.
颁狈狈の威力 YOLO
6.
颁狈狈の威力
7.
構文解析 談話は1日午前、中国軍機2機が海南島の南東約104キロの地点で米機を追尾中、米機が突然、方向転換 して、米機の機首と左翼が、中国軍機と衝突した、と米側の主張に反論した。 「ユーロが(世界の基軸通貨という)ドルの地位を脅かそうとか、取って代わろうなんて気は少しもないよ」。 だが、日本であれば、正々堂々と自説を主張し対決できるだけの人物がいるだろうか。 アサド後のシリアは政情不安が必至なだけに、早期妥結できないと、将来の和平合意は非常に困難となる。 また、サッチャー時代の1984年から年間3600億円の還付金を受け取っている英国も、これを失うことに強 い警戒感を示した。 提訴については「訴状が届いておらず、報道以上の情報がないので、コメントできない」としている。 ネガティブ文章の学習
8.
構文解析 それをもとに調査委が無実を晴らしてくれる」とした。 「被害者の気持ちに添った判決とは言えないが、戦後補償運動全体に弾みがつく」。 スイスは92年以来、欧州統合議論を凍結した格好だが、各地で統合に向けた討論会が行われる予定で、欧 州統合に向けた論議が再燃するのは間違いない。 クスナエニ事務局長は「融資額が増えれば、経済回復が早まる」と歓迎の姿勢だ。 いら立ちを抑え、攻める気持ちを維持できたのは、大麻所持の逮捕などで経験し、転落の道からはい上がっ てきた強靱(きょうじん)な精神力だった。 クリスチャンの立場から滞在させている曽野氏とは理由は違うかもしれないが、追い詰められたフジモリ氏に 求められれば、日本人が「宿を提供する」気持ちになるのは当然だと思う。 ポシティブ文章の学習
9.
構文解析 談話は1日午前、中国軍機2機が海南島の南東約104キロの地点で米機を追尾中、米機が突然、方向転換 して、米機の機首と左翼が、中国軍機と衝突した、と米側の主張に反論した。 今回は理由も理由なのでキャンセル料は要らないらしいですよ レンタカー代は払おうかと思いましたが そちらも払わなくて良いそうです だが、日本であれば、正々堂々と自説を主張し対決できるだけの人物がいるだろうか。 マジで粉飾決算やってるって確信あるならYYYに報告した方がいいぞ 政府もYYYやらXXXの件で敏感になってるから即刻取り上げてくれるんじゃないかな? ZZZのは思ったより重くなかった。 安アルミとあまり変わらなかったかな 提訴については「訴状が届いておらず、報道以上の情報がないので、コメントできない」としている。 誹謗中傷の特定
10.
文章を200次元のベクトルで表現 文中の全単語をベクトル化し,その平均を文章ベクトルとする. word2vecにより似た文章は似たベクトルになる. word2vec今日 は 楽しい 200 [0.03 0.45???0.66 0.75] [0.82
0.36???0.28 0.09] [0.18 0.62???0.95 0.54] 文章ベクトル : [0.34 0.47???0.63 0.46]今日は楽しい 平均
11.
ニューラルネットのイメージ図 ? ? ? 文章 200個 1000個 1000個
1000個 2個 分類結果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 隠れ層文章ベクトル 確率ベクトル
12.
できるにも程度がある 人工知能でXXXができる 嘘だ!
13.
@ShannonLab 1.Shannonlabot 2.音声認識用マイク
14.
一般的なコンサルティング会社との違い 企画 ? 保有する技術や人工知能などを用いた ShannonLabにしかできない企画 試作 ? 企画したものをShannonLab自ら試作 ?
日ごろから使っているエンジンを使用するので 安全 製品化 ? 試作品の改良?調整を行い製品化 ? サーバーでの運用も安心 企画 ? 一般的なデータ分析 ? 財務諸表などの社内情報からのアプローチ 試作 ? 拡張性のない試作を作る可能性が高い ? あり物のオープンソース技術の組み合わせだけ ではうまく行かない 製品化 ? 大規模な運用になれていないため、運用コストと セキュリティの心配 一般的なコンサルティング会社 ?データ解析の知識不足 ?人工知能の技術不足 ?外部からの資金調達も踏まえたプラン! ?弊社から役員を派遣! 実現可能性 の欠如
15.
事業提携ニーズ 御社のニーズに合わせ保有技術をカスタマイズし、質の高いサービスを展開します! 未来を担う新しい技術を、御社のサービスに是非役立ててください。 ?ロボット?システムのユーザーインターフェースに対話機能を求めている ?データは持っているがサービスへ活かしきれていない。対話?人工知能を組み合わせてみたい ?人工知能を用いた無人受付けシステムを応用し、新たなビジネス展開がしたい。 ?データ分析、ディープラーニングを用いた数理解析の共同研究が行えるパートナーが欲しい このようなニーズがありましたら、是非弊社にご相談ください!
16.
勝者と敗者 ?ロボット?システムのユーザーインターフェースに対話機能を求めている → ロボット技術がある会社 ?データは持っているがサービスへ活かしきれていない。対話?人工知能を組み合わせてみたい → データを持っている会社 ?人工知能を用いた無人受付けシステムを応用し、新たなビジネス展開がしたい。 →
顧客を持っている会社 ?データ分析、ディープラーニングを用いた数理解析の共同研究が行えるパートナーが欲しい
17.
近年、注目を浴び続けている人工知能。 ディープラーニングという技術によりその成長は革新的に伸びています。 ビジネスの現場でも着々と導入されており、ビジネスの成長には欠かせないツールとなっています。 世の中の変化の中心に人工知能があることは間違いありません。 そこで弊社では、まだ人工知能の導入が進んでいない企業様に対して、コンサルティングサービスを提供しております。 ?そもそも人工知能って必要なの? ?人工知能を導入するメリットって何? ?人工知能を導入したいけど、何をしたら良いかわからない。 こういった企業様にはぴったりのサービスとなっております! 顧問 初期費用30万 月5万円 初回1時間
10,000円 時代に乗り遅れない! 人工知能開発会社によるコンサルティングサービス コンサルティングに関するお問い合わせはこちら Mail:info@shannon-lab.org 電話申込 042-644-0013
Download