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【日本産】 Core2Duo 780SF DELL E7500 Windows7 17液晶 デュアル構成 2GB モニタセパレート型
【日本産】 Core2Duo 780SF DELL E7500 Windows7 17液晶 デュアル構成 2GB モニタセパレート型
t428492842-7780-bMO
14,280円 23,800円
Dell OptiPlex 780 Mini Tower Computer Core 2 Duo (E7500), 101524☆Windows7 Ultimate搭載☆DELL OPTIPLEX 780 core2DUO E7500 , Dell OptiPlex 330 360 380 745 755 780 Tower Computer - Refurbished , Dell OptiPlex 330 360 380 745 755 780 Tower Computer - Refurbished , Dell Vostro Windows 7 Intel Core 2 Duo PC Desktops & All-In-One , Dell OptiPlex 330 360 380 745 755 780 Tower Computer - Refurbished , Dell OptiPlex 330 360 380 745 755 780 Tower Computer - Refurbished
カテゴリ
  • コンピュータ
  • パソコン
  • Windows
  • デスクトップ
  • デル
  • モニタセパレート型
メーカー·ブランド
  • デル
状態
  • 傷や汚れあり
数あるオークションストアから
当ショップ「中古PCショップ0799.jp」の商品をご覧頂きありがとうございます。
良い商品をより安く、より多くの皆様にご提供できるように努力して参りますのでよろしくお願い致します。
ご確認いただいている商品は
中古 DELL Optiplex 780SF

■形状
DELLのビジネスデスクトップパソコン、SFF(スモール Form Factor)で本体が小さく場所をとらない省スペースモデル

■OS(オペレーティングシステム)
Windows7 Professional 32Bit搭載

■デュアルコアCPU搭載
1つのパッケージに2つのプロセッサコアを集積したマイクロプロセッサ、複数のアプリケーションを処理できる

■メモリ容量
メモリの容量がたくさんあればあるほど、パソコンはたくさんのソフトをまとめて動かしたり、大容量のソフトを速く安定して動かしやすくなります。

■HDD容量
パソコンに記憶させたいデータを長期的に保存しておくパーツ。容量が大きければ大きい程保存できます

■光学ドライブ
DVDROM搭載でCD、DVDの再生が可能

■デュアルモニタ仕様
17インチモニタが2個セットで付属し、デュアルモニタにできます。さらにキーボード、マウスもセットになったお買い得モデル

下記写真は、イメージであり現品ではございません、
同機種·同スペックのものがお客様のお手元に届きますが、
中古ですので、傷や劣化等イメージとは異なる場合がございます。
マウスクリック部ハゲ、キーボード軽度カスレなどがある場合がございます
※商品の基本性能(スペック)は下記の通りです。
 基本性能オプションアップグレード
CPUCore2Duo E7500 2.93GHz
 
メモリ2GB+2,800円でトータル3GBへアップグレード
+4,800円でトータル4GBへアップグレード
HDD160GB+5,800円で500GBへ換装
+7,800円で1TBへ換装
ドライブDVDROM+3,800円でDVDマルチへ換装
VGAATI Radeon HD
OSWindows7 Professional
プロダクトシール本体添付

 
リカバリDELL 再インストールDisc付
 
ディスプレイ17インチ液晶×2台※メーカー·色指定できません
 
付属品キーボード·マウス·電源ケーブル·変換
+2,000円でKingsoftOffice追加可能

リカバリー済み、整備済みですので、到着後すぐにご使用いただけます。
※落札商品以外の費用に関して
送料 送料無料
ただし、北海道は¥1,000、沖縄県は¥2,000、別途送料が必要となります。
保証期間商品到着日より一ヶ月 詳細は下記をごらんください 
別費用落札金額の消費税 代引きの場合は代引き手数料+500円
オプションを利用の際はその金額の消費税
※保証·その他に関して

商品到着後、商品の内容確認·動作確認を行って頂き、落札商品と届いた商品が異なる、電源が入らない等の不具合がない事をご確認、お願いいたします。
商品が異なる場合は、商品到着後、一週間以内にご連絡ください。
ご連絡後、状況を弊社にて確認後、再度商品を発送させていただきます。

商品の不具合に関して、商品出荷日より一ヶ月以内に不具合内容をTEL·またはメールにてご連絡ください。
不具合の内容により、交換·修理·返金にてご対応いたします。
商品をご返送いただき、到着後に当方にて動作確認を行った後、告知内容の不具合が確認された場合に限り対応とさせていただきます。

  • お客様の利用状況により、サポートされていないソフト等のインストールによる起動·動作不良の場合は、対応できない場合がございます。
  • お客様による、部品交換等による不具合は、対応できかねます。
  • ディスプレイに関しては年数劣化、光度落ち、ドット抜けなどに関しては対応できかねます。
  • 中古商品の場合動作に支障のない、外観のスリキズ、日焼け、劣化などに関しては対応できかねます。
  • バッテリなどの消耗品等は保証の対象外とさせていただきます。
  • 当方で不具合の確認ができない場合の送料に関しては返品送料は落札者様ご負担となります。
  • 本商品使用においての損害に関しまして、当店は如何なる責も負わないものといたします
  • 使用上致命的不具合の無い欠品 (キーボードの足、ゴム足、ケーブル止め、ケーブルカバー等は記載が無い場合でも返品の対象とはなりません)

「ジャンク」「ノークレーム」と記載されている商品に関しましては、保証はございませんので、ご了承下さい。

落札後の落札者様都合でのキャンセルは固くお断りしております。
万が一キャンセルをされた場合、システム落札利用料(落札金額の5%)を頂きます。
(次点落札者様にご迷惑がかかる場合がございますので、次点繰上げは行いません。)

個人情報保護法により前所有者の情報は一切お答えできません。
そのためユーザー登録の変更等は、できない場合がございます。

当店は原則として土、日、祝はお休みを頂いております。
その他の休みに関してはあらかじめページ上に告知をさせていただきます。
また出張等にて担当者不在の場合がございますので、ご落札後の連絡や商品発送等が遅れてしまう場合がございます事を、何卒ご了承頂けます様、宜しくお願い致します。
Yahoo:ID system0799jp


Dell OptiPlex 780 Mini Tower Computer Core 2 Duo (E7500)
101524☆Windows7 Ultimate搭載☆DELL OPTIPLEX 780 core2DUO E7500
Dell OptiPlex 330 360 380 745 755 780 Tower Computer - Refurbished
Dell OptiPlex 330 360 380 745 755 780 Tower Computer - Refurbished
Dell Vostro Windows 7 Intel Core 2 Duo PC Desktops & All-In-One
Dell OptiPlex 330 360 380 745 755 780 Tower Computer - Refurbished
Dell OptiPlex 330 360 380 745 755 780 Tower Computer - Refurbished

【日本産】 Core2Duo 780SF DELL E7500 Windows7 17液晶 デュアル構成 2GB モニタセパレート型

【日本産】 Core2Duo 780SF DELL E7500 Windows7 17液晶 デュアル構成 2GB モニタセパレート型

【日本産】 Core2Duo 780SF DELL E7500 Windows7 17液晶 デュアル構成 2GB モニタセパレート型

【日本産】 Core2Duo 780SF DELL E7500 Windows7 17液晶 デュアル構成 2GB モニタセパレート型

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。

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DELL Optiplex 3050-7500SF ■ 17インチ 液晶セット ■ i5-7500/4G/500/DVDマルチ/HDMI/第7世代/最新OS搭載/Windows 11 デスクトップ

引用:Rarebookkyoto o633 南宗衣○-画苑珠英 山水甲 第一集 10枚 コロタイプ画集 大型 原田耕三 博文堂 1916年頃 名人 名作 名品★JILL STUART★ brown leather& linen blend canvas tote bag

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『【中古品】 LONELY STAR WARRIOR TK SER GENT DIRTY TOMORROW KINGS 【55-220421-DI-5-HOW】』には、以下のように記載されています。


フルHD23W液晶デュアルモニター★高速 SSD 256GB搭載★Windows10-64bit★Core i7★DVDRWマルチ★メモリ8G★DELL★Vostro430★DN241

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。

●●韓国スポーツ●●Cleveland Golf フード付半袖ワンピース♪

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。

tomix 近鉄30000系 4両セット 品番92521 動力車動作・ライト点灯確認済み


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、ロンハーマン取扱 Shashi Nouveau Hoopsゴールドフープピアス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追跡込☆Dior オブリークジャカードコインケース付きウォレット

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GUCCI GGスプリームキャンバス ウォッシュバッグ

∟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国内発送【COACH】ローファーモットドライバーモノグラムメンズ 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 : ポイント5倍 中古パソコン Windows XP Microsoft Office Personal 2007付 17型液晶セット DELL Optiplex Core i5/4G/新品SSD 480GB/DVD-ROMhttps://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 : 上品♪ HERMES シェーヌ・ダンクル・アンシェネ リング GM保存袋 付 GUCCI グッチ ロゴプリント ボディバッグ ベルトバック ウエストバッグ ホワイト 530412 店舗受取可

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 : ポイント5倍 中古パソコン Windows 10 Pro 32Bit搭載 22型ワイド液晶セット DELL Optiplex シリーズ Core i5/4G/500GB/DVD-ROM

■金融

【CELINE】メンズ大人気!★プリントコットンジャージーTシャツ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(直営店*PetitH:*Amulet westie dog shape 11x9cm H1199308 01)、「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:CHANEL - MY様専用♡Chanel エアライン・エスパドリーユDELL 790SF Core i3 3.1GHz Win7 デュアル構成 17液晶 Office

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。
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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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