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【50%OFF】 XJ-A142 液晶プロジェクター CASIO 2500lm 2725H ランプ点灯時間 本体
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7,200円 12,000円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 映像機器
  • プロジェクター
  • 本体
状態
  • やや傷や汚れあり

【商品名】
  商品番号F00704
メーカー名
CASIO カシオ   
品 名
液晶プロジェクター
型 番
XJ-A142
【商品状態】
 動作確認操作パネルから基本動作を確認しました。
レンズフォーカス、レンズズームの動作を確認しました。
ライト使用時間2725 時間
 コンディション中古品になりますので、細かい傷や、若干の変色、使用感、落としきれない汚れ等がございます。ご了承の上ご入札下さい。
付属品電源ケーブル
その他
リモコンは付属しておりません。予めご了承ください。

詳しいスペックはメーカーサイトにてご確認ください。
   → https://casio.jp/projector/products/xj_a142/
商品保証

●動作品の保証は商品到着後七日間以内となります。 
●ジャンク品として出品している商品、ジャンク品の記載がある商品につきましては一切の保証を行っておりません。

ご不明な点が御座いましたら、ご入札前にご質問ください。

明らかな掲載情報の間違い 初期不良が有りました場合は返品等の対応をさせて頂きます。保証内容に付きましては下記注意事項内の「初期不良·返品について」にてご確認ください。

商品状態に記載のある症状や破損等も保証の対象外となります。

検査時に確認出来たものについては記載いたしますが
バッテリーは消耗品のため上記に説明がなく完全劣化の状態であっても、
またwebカメラの動作確認も行っておりませんので、
保証の対象外とさせて頂きます。

発送

こちらの商品は B サイズでの発送となります。

発送後不良品以外に、発送業者による紛失、破損など及びその他如何なる状況であっても、こちらでは一切の対応を致しませんので、ご容赦下さい。

※運送会社の指定はできません。

注意事項
落札後、Yahooからの自動メールに落札商品情報のリンクが張られております。
記載内容を確認し、 オーダーフォームから情報入力送信をお願いします。

※メールや連絡掲示板でのご質問の無い限り 弊社からの連絡は
ご入金の確認メールが最初になります。
15時以降·営業時間外にご入金の場合 ご入金の確認メールは翌営業日になります。
例:金曜19時にご入金の場合、確認メールは翌月曜日(月曜が祝日の場合は火曜日)になります

落札後3日以内にご連絡の取れなかったお客様や、お支払い方法が前払いで5日以内にご入金頂けないお客様につきましては、落札者都合によるキャンセルとさせて頂きます。

営業時間
平日AM10:00~PM17:00 土、日、祝日は休業させていただいております。


☆★☆★注意事項(ご入札前に必ずご確認下さい)★☆★☆

お支払い方法

●PayPay銀行 ビジネス営業部(005)(普)1779933 カ)キヨシショウジ
●ヤフーかんたん決済
●代金引換

お支払い金額は、落札金額+消費税+送料となります。
オーダーフォームご入力後に表示される金額をお支払い下さい。
お支払い確認後、発送の手配をいたします。

代引きをご希望の場合、合計金額に関係なく手数料は一律540円(税込み)になります。
※一部商品(小物、メール便)は代引き不可とさせていただいております。

送料
送料は下記の通りになります。
※本商品はページ最下部一覧表に記載の送料とは異なります。
 ご注意ください。

東北·関東
信越·北陸
東海
近畿中国
四国
九州
北海道
沖縄
Aサイズ850950108012801330
Bサイズ13101410153017301870
Cサイズ18001910202022202400
通常、佐川急便·ゆうパックでの発送になります。一部、小物についてはヤマト運輸での発送となります。
※配送業者の指定は出来ません。
同梱包について

同梱包は原則2点までとさせていただきます。

ご希望の場合はオーダーフォームにてお申し付けください。
オーダーフォーム確認後、送料を修正し「同梱包のご案内メール」をお送り致しますので
メールをご確認後ご入金をお願い致します。
※送料修正前の金額をご入金の場合、同梱包せずに通常梱包での発送とさせて頂きます。

商品のお取り置きは1週間程度とさせていただきます。
最初の商品落札から1週間以内にご連絡がない場合は単品で発送させていただきます。

また、下記の場合同時梱包が出来ません。
●発送元が異なる商品の同時梱包。
●梱包サイズが異なる場合。
●大型商品 ·一体型PC · モニター · ミニタワー以上のデスクトップPC
※上記に該当しない場合でも同梱包が出来ない場合も御座います。

同梱包での発送の場合破損の無い様梱包は致しますが
商品の変化。破損、液晶のある商品については押ムラや液晶の破損が生じる可能性がございます。その際の保証は弊社では致しかねますので、予めご了承の程お願い申し上げます。

発送について

13時までにご入金が確認できた場合は当日発送に努めてまいりますが当日の作業状況により13時までにご入金を頂いた場合でも当日発送出来ない場合が御座います予めご了承ください。

配達時間のご指定を下記の中からお選び頂けます。
·午前中·12~14時·14~16時·16~18時·18~21時
※最短 ○時~○時以外 ○時以降 ○日以降等
上記の指定時間·日付以外でのご指定には対応致しかねます。

※お届け先によって時間指定が出来ない地域がございます。
※配達日をご指定の場合、ご入金のタイミングによっては指定日に間に合わない場合がございますので 余裕をもって日時の指定をお願い致します。
※土日·祝祭日はお休みとさせて頂いておりますので、発送は翌営業日となります。
※交通事情などにより指定通りに配達できない場合がありますのでご了承下さい。

領収書について

オーダーフォームにて宛名·品名をお申し付けください。
ご記載が無い場合は、落札者様名義での発行となります。
宛名·品名無しや落札商品からかけ離れた品名での領収書は発行いたしかねます。

代引き発送の場合当店からの領収書の発行は行っておりません。
運送会社から発行される伝票の「領収書」が会計法規上正式な領収書となりますので
そちらを領収書としてご利用ください。

評価について
●評価につきましては定期的に一括評価を行いますので、暫くお待ち下さいませ。
●評価ご不要の場合はオーダーフォームにてお申し付けください。
●クレームや初期不良の場合、メール、または連絡掲示板にてご相談下さい。
 評価欄での不良等のご連絡には対応しておりません。
初期不良·返品について

●動作品の保証は商品到着後七日間以内です。
●動作不良の場合は返金対応いたします。原則商品の交換は行っておりません。
●初期不良以外のクレームは一切お受けできません。

●不良があった場合は、取引メッセージにてご連絡をお願い致します。(お電話での対応は行っておりません)
●処理、交換または返品につきましては弊社にて判断させて頂きますので、ご了承ください。

★下記に該当する商品、状況の場合は初期不良の保証対象外とさせていただきます。
いかなる場合でも返品、返金、保証の対象とはなりませんのでご了承の上ご入札くださいますようお願いします。


·ジャンク品として出品している商品
こちらは商品説明に記載している不具合箇所以外は検査しておりません。
写真、ページに記載以外の動作、外観は未確認となります。
現状での使用は想定しておらず、部品取りまたはお客様の方で修理、対処してのご使用が前提となります。
光学ドライブの読み込み、書き込みテストや無線、有線LANの接続テスト、またキーボードの入力等は検査しておりません。
確認出来たものについては記載いたしますが 記載にない不具合や故障、外観の破損があることもございます。

·外観、製品詳細等オークションページに記載のある不具合を返品の理由とする場合

·お客様の方でOSをアップグレードした場合

·お客様都合による返品や、良品&正常品の返品

·バッテリーの劣化具合を返品の理由とする場合
バッテリーの検査は行っておりません。
出品時に確認出来たものにつきましては説明に記載いたしますが、説明の記載が無く、一切充電を行わない状態のこともございます。

·液晶のドット欠損、ゴム足の欠損、PCカードスロットのダミーカード、カバーの欠損を返品の理由とする場合
こちらも検査時に確認したものについては記載のある場合がございますが、商品説明にないドット抜け、欠品がございましても対応はいたしません。

·地震や落雷などによる自然災害及び異常電圧·静電気等による故障·損傷の場合。

·お客様のお取り扱いが不当な場合
改造,BIOSアップデートの失敗,オーバークロック等の規定外の行為を行った場合。

·増設カード等,周辺機器取付時による物理的な損壊,設定の誤りによる故障·損傷の場合。

·特定の ハードウェア,ソフトウェアの組み合わせに発生する不具合等,お客様の環境に依る相性の問題の場合

·ハードディスク·MOドライブ等の記憶装置のデータに関してはいかなる場合でも保証出来ません。修理依頼される前に予めバックアップをとるようお願いいたします。

●法律上の請求の原因の種類を問わずいかなる場合においても、本製品の使用または使用不能から生ずる損害(事業利益の損失,事業の中断,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、当社は一切の責任を負わないものとします。

その他について

ご購入された商品に関して、当店では一切の技術的なサポートを行っておりません。

原則、入札キャンセルはお受けできません。

落札後3日以内にご連絡の取れなかったお客様や
落札後5日以内にご入金頂けないお客様につきましては
落札者都合によるキャンセルとさせて頂きます。
オークション終了後、落札者都合によるキャンセルを行った場合、自動的に落札者に
マイナス評価が付きます。

発送時のダンボールや、緩衝材を再利用させて頂く場合がございます。ご了承ください。

商品ページで確認可能なご質問やオークション終了間際のご質問には
ご返信致しかねますので、ご了承ください。

■実店舗でも併売しています■
実店舗での販売を優先しているため、オークション終了前に店舗で完売した場合、入札の有無にかかわらず、『出品の取り消し』をさせていただきますので、予めご了承ください。

■営業時間■
平日AM10:00~PM17:00 土、日、祝日は休業させていただいております。

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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。

【LORETA】Cognac/ベアトップ/フィッシュテイル/ロングドレス

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引用:大人気 ワイズ(WISE) ボールポイント六角棒レンチ 15/2/25/3/4/5/6/8/10mm ロング 極短ヴァレクストラ イジィデ クロスボディ 日本未入荷色あり 2way

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『◆ 入山杏奈 ◆ WONDA ニャンダフルストラップ 第75回当選品』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。

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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。

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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、Dr Martens☆レザー ミニバックパック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

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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

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∟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【ELLIE VAIL】LEILAイアーカフ 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 : エプソン EPSON 超短焦点プロジェクター EB-1410WT 3100ルーメン WXGA ランプ点灯時間 2678H/143H ■■■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。

URL : レア日本未入荷!FOG Fear Of God EssentialsスウェットショーツJICO 交換針 シバタ針 レコード針 日本精機宝石工業株式会社 PICKERING D4500Q用 約400時間再生可能 前後左右4chのサウンド再生可能モデル

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。

URL : 直営★国内発【GUCCI】GGマーモント レザー キーケース

■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 : 【液晶プロジェクター】EPSON LCD PROJECTOR EB-536WT 動作確認済 ランプ使用時間 高輝度 1394H 低輝度 35H

■金融

ジルサンダー+ JIL SANDER+☆キルティング ダウンジャケット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(【ジバンシィ】ストレッチレザー ハイカットスニーカー)、「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:ヘドン 激レアカラー オリジナルザラ★動作品★EPSON★スリムビジネスプロジェクター★EB-1770W★使用時間665h★H362D★高輝度3000lm★HDMIケーブル付★エプソン★(H796)AKARI

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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