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大注目 ★DYNABOOK i5-1.7GHz(8350U)/8GB/256GB/13.3/Win10Pro64bit Core U63J dynabook 12インチ~
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15,300円 25,500円
Used]dynabook U63/J Core i5-8350U 1.7GHz/8GB/256GB SSD/Win11 Pro , Toshiba Dynabook B65/B Core i5 6300U 2.40GHz - Amazon.co.jp, Amazon.co.jp: Toshiba Dynabook B65/B Core i5 6300U 2.40GHz 8GB , Toshiba Intel Core i5 6th Gen. PC Laptops & Netbooks for sale | eBay, Toshiba Intel Core i5 6th Gen. PC Laptops & Netbooks for sale | eBay, Toshiba Intel Core i5 6th Gen. PC Laptops & Netbooks for sale | eBay, Toshiba Intel Core i5 6th Gen. PC Laptops & Netbooks for sale | eBay
カテゴリ
  • コンピュータ
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  • Windows
  • ノートブック、ノートパソコン
  • 東芝
  • 12インチ~
メーカー·ブランド
  • 東芝
状態
  • 傷や汚れあり
横河レンタ·リース(株)ヤフオクショップをご覧頂きましてありがとうございます!
商品状態をご確認頂き、中古品にご理解頂けましたらご入札を検討下さい。
不明点がございましたら、質問欄よりご質問をお願い致します。
落札後のお問い合わせにつきましては、当社からお送りするメールの返信または
取引メッセージから送信をお願い致します。電話の受付はしておりません。

営業時間は平日の9:00~17:00です。時間外及び休業日(土日祝)は質問にお答え出来ません。
翌営業日に回答致します。


商品情報
管理番号5503339d5742192
分類B5ノート
メーカDYNABOOK
型名PU63JHC44DBAD11
品名dynabook U63J
OSWindows10 Pro 64bit
CPUCore i5-1.7GHz
プロセッサNo8350U
世代第8世代
メモリ8GB
ストレージ256GB
ドライブ非搭載
グラフィックIntel UHD Graphics 620
ディスプレイ13.3インチFHD(1920*1080)
インターフェースHDMI,USB3.1(c)x2,USB3.0,microSD,顔認証
ネットワーク無線LAN(ac/a/b/g/n),Bluetooth4.1
指紋認証あり
WEBカメラあり

状態·ランク
商品状態天板に傷。画面に皮膜ハガレ。キーボードにテカリ。タッチパッドにテカリ。パームレストにテカリ。
付属品·この商品の付属品は「ACアダプタ、電源コード」です。
·付属品の欠品がある場合は上記「商品状態」に記載しています。「商品状態」の情報が優先します。
ランクOSインストール済·起動確認済品
ランク説明[OSインストール済·起動確認済品]
·当店で出品しているPC製品はOSインストールおよび起動確認を行っています。
·OSは上記商品情報欄の「OS」に記載のOSがインストールされています。
·括弧内に記載のダウングレード元OSはインストールされていません。
·ダウングレード元OSのイメージやメディアは付属していません。

[ジャンク品] ※下記のいずれかに該当する場合は、ジャンク品として取り扱っています。
·OS無しの商品
·電源コード·ACアダプタ·バッテリー欠品
·APPLEにおけるバッテリー膨張
·キー外れやデバイス不良が判明している商品
·著しい破損、傷、汚れ等がある商品
·その他、当社がジャンクと判断した商品

※動作保証については「保証」の項目を参照ください。
OSについて商品状態欄に「OS無し」と記載されている場合は、商品情報欄にOSの記載があってもOS無しになります。

Windows7の延長サポートは2020年1月14日に終了となりました。
Windows10のダウングレード権を行使したWindows7がインストールされたデバイスは、
Windows7のサポート期間終了後に利用権が失効しますので、Windows10への移行を
強く推奨しております。なお、原則リカバリメディアは付属しておりませんので
インストールメディアはお客様にて用意頂くようお願いします。

保証·返品について
商品について·出品商品の状態は上記「商品状態」の項目を参照ください。
·「商品状態」には目立つもののみ記載しています。
·記載をしていなくても、中古品のため使用感(傷、汚れ、シール跡、キーボードのテカリ等)があります。
·タブレット製品のアクティベーションロックは解除済みです。
·バッテリーの残量は確認しておりません。撮影時にバッテリー駆動の確認はしております。
·カードスロット用のダミーカバーは付属していません。
·商品の技術サポートは行っておりません。
保証★保証期間は納品日から起算して7日間です。
★「ジャンク品」の記載がある商品の保証は致しません。
·不適合内容を記載の上、取引メッセージでご連絡ください。
·電話での対応は受付しておりません。
·不適合と判断した際の対応は原則キャンセル(返金)とさせて頂きます


以下に該当する場合は、保証の対象外となります。
□ ジャンク品と記載された商品
□ 商品情報に記載されている不適合による障害
□ 記載に無いキズ、塗装剥がれ、色ムラ等の外観に関する事項
□ バッテリーパック、内部電池、プロジェクタのランプ等の消耗品
□ ネジ、ゴム足、PCカードスロットのダミーカード·カバー等の欠損
□ 液晶画面のドット抜け、シミ、タッチパネル動作不適合
□ インターフェース(USB·HDMI等)、キーボード、有線LAN、無線LANの不適合
□ スピーカー、マイクの不適合
□ タッチペン、マウス等付属品の不適合
□ WEBカメラ、指紋認証デバイスの動作不適合
□ レッツノートのACアダプタ純正使用のワーニング
□ 外部要因(停電·電源·ケーブル等の破損)で故障が発生した場合
□ 通常使用により消耗·磨耗·劣化した場合
□ 火災、地震、水害、その他の天災地変、異常電圧による故障や損傷の場合
□ お客様の過失、改造、および破損の場合
□ 当店での動作確認、検証の結果、不適合の確認ができない場合
□ 周辺機器やソフトウェアとの相性や互換性による原因で不適合が発生する場合
□ 所有者が落札されたお客様と異なる場合


返品·返金·返品頂く際は送付先のご連絡を致します。着払いにて送付お願いします。
·商品受領後、再現確認を行い不適合を確認しましたら返金とさせていただきます。
·返金は、ご注文いただいた名義人(お支払いただいた名義人と同じ)の日本国内の金融機関の口座への振込みのみとさせていただきます。
·ご返金させていただく金額は商品代金及び送料を含めたお支払い金額相当額とします。当店はこの返金のほかには一切の責任を負いません。
·返金日は、商品を返品頂きかつ代金の入金確認後に当社規定の入金日にて対応させていただきます。(最大で支払月の翌々月10日の返金となります)
·商品の使用又は使用不能から生じる損害(事業の中断や事業利益の損失、事業情報の損失又はその他の金銭的損害を含む)に関して、当店は一切の責任を負わないものとします。

お客様都合による契約のキャンセル及び商品の返品·お客様の支払い後の契約のキャンセルは、一切承っておりません。
·商品不適合に該当しないものなど、お客様の都合による商品の返品は承っておりません。


注意事項
入札前のお願い·当店は、すべて中古品を取り扱っています。
·商品の程度については、画像および上記商品情報をご確認ください。
·写真の追加掲載は致しません。
·入札取消は致しませんのでご了承ください。

お問合せ
について
·商品に関するお問い合わせは質問欄からお願い致します。
·落札後の質問は、当社からのメールの返信または取引メッセージからお願いします。
·オーダーフォームの確認は入金確認後になりますので、オーダーフォームで質問された場合回答が遅れることがあります。
·バッテリーの充電回数や累計稼働時間についてはご回答できません。
·営業日17時以降及び定休日のご質問は、翌営業日以降に回答させて頂きます。
落札後の流れ·Yahoo!から落札通知メールが配信されます
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※詳細は、お支払い方法を参照ください。
·入金が確認後、当店からお客様へ入金確認と出荷予定日の連絡メールを送付します。

※落札後の当店からお客様への連絡は、この連絡メールが最初となります。
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※お支払状況により、新規入札をお断りする場合がございます。

お支払い方法·商品のお支払い方法はYahoo!かんたん決済のみとなります。
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·商品は当社「横河レンタ·リース株式会社」専用の新品箱でお届けします。
·他落札商品との同梱出荷はできません。
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·配送元に関わらず、配送料金は同一となります。
·配送は主に佐川急便でのお届けとなります。
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評価について·評価は定期的に実施しており、お時間を要する場合がございます。
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輸出する際の注意事項·落札者様が商品を輸出する場合は、輸出規制関連法令を遵守し、これら法令に基づき必要な手続きを行ってください。
·落札者様が商品を輸出が予想される第三者に販売する場合には、その販売先にもその旨通知し、確認するものとします。
万が一当該販売先において、違反する恐れがある場合には、取引をしないでください。

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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() ” 。

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、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。

MOTORHEAD モーターヘッド メッシュライディングジャケット ジャケット M1309d-CE WH Mサイズ 14190円 アウトレット A30923-8

△東芝 dynabook R73/M Core i5 7200U 2.5GHz 13.3インチ BIOSロックあり PR73MEA444BAD11

引用:【千寿】「九皐刀」文字刻 古竹 茶合 y6◆煎茶道具/古美術/時代品新品未使用 即落札 LPG用 7台まとめて 焼き肉コンロ S-8SH ガス式 プロパンガス専用 ハイロースター 日本製 7台セット 特価 LPガス用

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、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に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら解説していきます!


とは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもので、昨今注目を浴びています。

—MITが発刊している『新品耐久メンズ革バッグ上層牛革 本革 2WAY ハンドバッグ ショルダーバッグ 斜め掛け ビジネス/通勤/通学 収納力抜群 誕生日ギフトNB213』には、以下のように記載されています。


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が羨望を受けるきっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でを用いたシステムで圧勝したことです。

皆さんの記憶に新しいのは、に人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo (*2)」が、世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士に勝利したことでしょうか。

それまでも、「人工知能」というのは、過去2回ブームがあり、2013年以降は第3次AIブームと言われていますが、この3度目のブームを引き起こしたのは間違いなくといっても過言ではありません。

おそ松さん『BIGDOGと断罪の日』油田メロス/瀬戸内【一カラ】同人小説

の何がそんなに画期的で凄い技術なのかを次に見ていきましょう。

グッチ ☆ HACKER ハッカー ジョーゼット シャツ バレンシアガ♪


今までの話で、人工知能と機械学習、と3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、振袖 着物 ラメ糸 cantare プッチ柄 イエロー ブラウン 薔薇 ユリ 結婚式 成人式 二十歳 中古 仕立て上がり Mサイズ sb4629という位置付けです。

大まかな構造がわかったところで、1つ1つのワードについて深掘りしていきましょう。

①人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

■強いAI★香港★絵★中古品★

ニュースなどでよく見かけるのは、弱いAIで中でも特化型AIです。

現実的にはまだ汎用型AIは難しいと言われています。

(追記 6/18:強いAIは、汎用人工知能(AGI)とも呼ばれます。弱いAIの汎用型AIとどう違うのかというところですが、その差は人工知能自体に意識があるか、ないかというところにあると思っており、強いAI≒ドラえもん のようなイメージを持っていただけると分かりやすいのではないかと思います。)

②機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

 用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

■教師なし学習生産設備部品専門  三菱電機 HG-MR13 サーボモーター 未使用品 送料無料 保証有 PL保険加入済

∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

③ (DL)

冒頭に記載したように「十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習」ということで、人工知能の中の1つの要素技術です。

といってもアルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が違うのでビジネスにを導入する際、どのアルゴリズムを使うのが適切なのか検討する必要があります。

今回は、大まかに3つ紹介しますが、もっと知りたい方はLAND CRUISER 100/ランドクルーザー100 6連奏CDチェンジャー&MD&チューナー P0317 にマッピングされているものが記載されているのでご覧になってみてください。

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■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、のアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。


上図のように、 は中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になります。

深層学習と言われるくらいなので、ここまでは想像がつくと思いますが、具体的にどういった過程を踏むのか例に出して説明します。

このSotaくんのように「目の前においてある果物が何なのか」を認識させるようにするにはどうすればいいのかを例に説明します。

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下図のように、大まかに学習処理のフェーズ、推論処理のフェーズに分かれます。

実際にビジネスに導入する際、学習済みのモデルを使用する場合には推論の処理のみなので大規模な計算資源は必要ないです。

しかし、もし学習モデルの作成から行う場合には大量のデータだけではなく、膨大な量のデータを処理するための時間や電力、GPUのように大量のデータを処理できるサーバーが必要となります。

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逆にいうと、には、テストデータが少ないと性能が出ない、識別結果のチューニングが難しいという弱点があります。

で、大量のデータさえあれば、従来の機械学習などではできなかった複雑な扱いづらいデータも処理を行うことが可能になったという点が大きな変化と言えます。


では、具体的にで今何ができるのかを見ていきたいと思います。

まず入力するデータの種類別に、以下のように分類できます。

①画像認識

画像動画を入力とし文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。

(例: Facebookのタグ付け(顔認証)、自動運転、感情分析など

②音声認識

音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。

(例:iPhoneの「Siri」のような音声入力など

③自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語(書き言葉・話し言葉)をコンピューターに処理・理解させる技術です。

(例:銀行のコールセンターでの問い合わせ対応、文書要約、機械翻訳など

④異常検知

産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。

(例:工場内の監視(故障や異常動作の検知)など


■製造

Rist(Deep Inspection):画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識させ、工場などにおける不純物の検知などを行うことができる。

URL : ●ジャンク/TOSHIBA R73/B /Core i5 6300U 2.50GHz/256GB/4GB/13.3インチ/Windows10 Pro/高速SSD/第6世代https://www.deep-inspection.com/

■流通

ViSENZE:ECサイトなど電子商取引のプラットフォーム上でファッションアイテムなどを画像で検索ができる。

URL : https://www.visenze.com/

■医療

Atomwise:既存の薬の分子構造などから新しい薬をディープラーニングによって発見し、新薬発見のプロセス短縮を目指している。

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Enlitic:レントゲン写真やCTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像からがんなどの悪性腫瘍を検出する。

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■セキュリティ

Deep Instinct:ディープラーニングアンチウイルスパッケージというディープラーニングを用いて自動で危険なコードを認識するソリューション。

URL : ●TOSHIBA R73/D /Core i5 6300U 2.50GHz/256GB/4GB/13.3インチ/Windows10 Pro/高速SSD/第6世代

■金融

◆ヒールクリーク Heal Creek ムニタルプ◆メンズ 春秋 フルジップ ジャケット◆サイズ48(M)◆COL19を活用した金融トレーディングプラットフォーム。トレーディングを行う人が自分の投資タイミングの判断をチャート上からAIに学習させ、同様の投資タイミングが発生したときにお知らせするトレーディング意思決定支援機能をメイン機能としている。

URL : https://www.alpaca.ai/

他にも、大量の顔写真の表情から感情を分析することができたり(COMOLI - comoli ギンガムチェック シャツ)、「LINE」のスタンプのレコメンド、ニュースアプリ「グノシー」の年齢推定、音楽ストリーミングサービスの「Spotify」の類似した曲のレコメンドなど身近に使っているアプリにもは活用されています。

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の期待されているところは、今まで機械学習などでは処理ができなかった複雑なデータを扱うことが可能になり、人間が行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができるようになることです。

それだけでなく、技術自体がコモディティ化し、皆がを使えるようになり、データの活用の仕方次第であらゆる領域で新しい体験などが生み出され社会の仕組み自体をも変える技術になるだろうという部分にあると思っています。

実際富士キメラ総研の調査結果によると人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になり、2015年度の14倍になると言われています。

参考:Nintendo Switch - 新品 Nintendo Switch 有機ELモデル ホワイト◆ジャンク/TOSHIBA R734/K /Core i5 第4~5世代/4GB/13.3インチ

今後もより幅広いあらゆる領域で、が活用されていくでしょう。

現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、が普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していくと弊社は考えております。


今まで読んでいただいた中で少しでもDeep Learingについて深まりましたでしょうか。

今後も弊社は様々なパートナー様と一緒に、あらゆる領域において取り組むことでの普及を盛り上げていきたいと思っております。

また、この記事を読んで、を自社のサービスや製品に導入してみたいと感じても、知見やリソースが足りないなど、様々な障壁があってなかなか実現が難しいと思っている方も多いと思います。

手軽に短期間でを導入したい方向けに「ディープラーニング導入検討サービス」を提供しております。画像データをご用意いただければ、弊社のエンジニアが技術検証を代行させていただきます。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

その他、ご要望・ご質問等ございましたら bussiness@leapmind.io までお問い合わせください。


<注釈>

*1人工知能の競技会( ILSVRC )

120万枚の画像から1000クラスのカテゴリ識別を行い、精度を競うコンペティション。

*2 AlphaGo

米Google DeepMind社が開発した、ディープラーニングを応用した人工知能。最近、人類最強の棋士・柯潔に勝利し、囲碁対局から引退。


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