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宅配 【二台セット】富士通 ARROWS V370(c2104-0374/c2104-0390) 1.6GHz/4GB/64GB Z3795 Q555/K64/Atom Tab Windows
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6,305円 9,700円
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カテゴリ
  • コンピュータ
  • タブレット
  • Windows
メーカー·ブランド
  • 富士通
シリーズ
  • arrows Tab
状態
  • 傷や汚れあり
  
   
■□【二台セット】富士通 ARROWS Tab Q555/K64/Atom Z37951.6GHz/4GB/64GB V370(c2104-0374/c2104-0390)
 
 【主な仕様】
商品の詳細中古品
管理番号c2104-0374/c2104-0390
メーカー富士通
型番ARROWS TabQ555/K64
CPU
Atom Z37951.6GHz
メモリー4GB
eMMC64GB
搭載ドライブ
なし
無線LANあり/Buletoothあり
インターフェイスUSB3.0×1、USB2.0×1、
3.5㎜ジャック×1(音声入出力)
MicroSDカードスロット×1、miniHDMI×1
ディスプレイ 10.1inch 1920×1200 グレア液晶
OS なし
付属品ACアダプタ×2/スリムキーボード(NKB9)×1
商品状態ディスプレイ良好 上面額縁部に小さな割れあり
トップカバー二台のうちの一台に複数のキズやスレあり
キーボードF6、↑、キー損失/両機ともキーボードとの接続不安定
パームレスト良好
バッテリー、その他webカメラの動作確認取れず 指紋センサー動作確認取れず
  
                                                         
動作確認
〇OSはインストールされておりませんので、お客様ご自身で別途ご用意いただく必要がございます。
※なお、intel第六世代(skylake)以降のCPUにつきましてはWindows10以前のWindows(vista、7、8、8.1等)はサポートされておりませんのでご注意ください。
〇動作状態:良好
※LinuxOS上での動作チェックとなります。Windows系列のOSとは動作状態が異なる場合がございます。

OSインストール後は、バックグラウンドでWindows及びアプリケーションの
updateプログラムが行われている場合がございます。
スムーズに使用できるまでには、お時間がかかる場合がございます。
動作が安定してからお使い頂けますようお願い致します。


■長期間安心してお使い頂けるよう点検整備を行って出品しております。

※ACアダプターは二つ付属しますが、専用キーボードは一つのみの付属となります。
 発送方法
ゆうパック元払い、または佐川急便元払いにて発送致します。
梱包はダンボールとエアーキャップによる梱包とさせて頂きます。
 ※パソコン以外の商品は基本的に段巻きとエアーキャップによる梱包とさせて頂きます。
お振込み入金確認出来次第、即日もしくは翌日に発送致します。休日をはさむ場合は翌営業日となります。
 ※発送が遅れる場合は、その旨メールにてご連絡致します。発送しましたらお問い合わせ番号もあわせてメールにてご連絡致します。
※ご入金の確認及び商品の発送はヤフーの都合により前後する場合があります。
基本的にはPM3時30分以降となっておりますのでご了承下さい。

送料

●料金は下記をご覧ください。
●当店での送料は、発送先とサイズにより以下の送料で承っております。
※この商品は80サイズで発送致します。

■ゆうパック配送料

県名/サイズ6080100120140160170
道内(北海道)680
880
10801,33015801,8102,000
東北(青森·秋田·岩手·宮城·山形·福島)9001,1101,3601,6001,8602,0702,440
関東/信越(茨城·栃木·群馬·埼玉·千葉·東京·神奈川·山梨·新潟·長野)1,1001,3301,5601,8202,0602,2902,650
北陸/東海(岐阜·静岡·愛知·三重·富山·石川·福井)1,2301,4501,6901,9402,1902,4102,780
近畿(京都·大阪·滋賀·奈良·和歌山·兵庫)1,3401,5501,8002,0402,3002,5202,900
中国/四国/九州/沖縄(鳥取·島根·岡山·広島·山口·徳島·香川·愛媛·高知·福岡·佐賀·長崎·大分·熊本·宮崎·鹿児島·沖縄)1,3401,5501,8002,0402,3002,5202,900
佐川急便配送料
県名/サイズ6080100140160
道内(北海道)7701,0451,3861,8482,068
北東北(青森·秋田·岩手)9901,2651,6062,0682,288
南東北(山形·宮城·福島)1,1001,3751,7162,1782,398
関東(茨城·栃木·群馬·埼玉·千葉·東京·神奈川·山梨)1,2101,4851,8262,2882,508
信越(新潟·長野)1,2101,4851,8262,2882,508
東海(静岡·愛知·岐阜·三重)1,3201,5951,9362,3982,618
北陸(富山·石川·福井)1,3201,5951,9362,3982,618
関西(滋賀·京都·大阪·兵庫·奈良·和歌山)1,5401,8152,1562,6182,838
中国(鳥取·島根·岡山·広島·山口)1,6501,9252,2662,7282,948
四国(香川·徳島·愛媛·高知)1,7602,0352,3762,8383,058
九州(福岡·佐賀·大分·熊本·長崎·宮崎·鹿児島)1,8702,1452,4862,9483,168
※沖縄県は着払いのみの対応となります。
 
 料金
当店では、落札手数料及び消費税は頂いておりません。
 ご負担頂く料金は、「落札代金」+「送料」となっております。

ヤフーの都合によりYahoo!かんたん決済」のみとなっております。

※簡単決済の入金について不明な事がある場合はヤフーに問い合わせください。

 商品·保証
について

~保証について~
※落札金額が15000円を超えるPCにつきましては、商品到着より1ヵ月間の商品保証期間がございます。
(落札金額が15000円以下の場合は1週間の保証期間となります。どちらの期間の場合でも保証内容は変わりません)

※注意事項 
◯お届けした商品に万一不具合が見受けられた場合や破損していた場合、またはご注文内容と著しく異なる場合には必要事項をご連絡の上着払いにて返送ください。(お客様の一方的なご都合によるご返品は一切お受けできません。)
○当店にて現品チェックの上確認後商品に故障がない場合、送料(着払送料と返送料)はお客様のご負担になります。
◯不具合がある場合は、修理もしくは同商品との交換いたします。(修理不可、交換できる商品が欠品の場合は返金対応とさせて頂きますのでご了承下さい。購入時の代金の返金とさせていただきます。
◯初期動作不良以外のOSインストール、デバイス(ドライバ)が当たらない等のサポートは一切致しておりません。
このような場合は保証の対象外となります。(万が一返送されましても受取はできません)

◎不具合があり商品交換または返金対応となった場合
※返金の際は購入時の送料と商品代金の合計の金額を返金致します。(振込手数料は返金の対象外となります)
※商品交換保証となった場合、当店が送料負担致しまして代替品の発送となります。
※修理完了した場合、当店が送料負担致しまして発送致します。

◎下記に記載されている不具合の場合は保証対象外です
※注①)バッテリー·本体内蔵電池は消耗品のため保証対象外となりますのでご了承下さい。
※注②)ジャンク表記ある場合·保証無し表記ある場合の商品に付きましては如何なる不具合がございましても、保証対象外となりますのでご入札の際は保証(有り·無し)をお確かめの上慎重にご入札下さいます様お願い申し上げます。
※注③)外部からの要因で故障が起こった場合(電源·停電·災害·お客様ご自身によるインストール·インストール後等)
※注④)
液晶パネル(使用動作に影響のないシミ、ドット抜けなど)

◯万が一商品に不具合があった場合は取引ナビにて詳細を細かくわかりやすくお知らせくださいますようお願い申し上げます。

営業時間
定休日
 

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●定休日:土·日·祝祭日
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個人情報について 落札者様よりご連絡頂きました、【個人情報】はオークションのお取引き以外に利用することはございません。
 注意事項●中古商品の為、まれに輸送中に動作に不具合が起こる事があります。
 初期不良対応には時間が掛かりますので、重要な用途でのご使用の場合などには特にお時間に余裕を持って
 入札下さります様お願い致します。
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オークション終了後、48時間以内(休業日、日曜、祝日除く)に当方からお取引内容を取引ナビにてご連絡致します。
 ※万が一取引ナビが届かない場合は、お手数ですが取引ナビもしくは連絡掲示板又はメール等にてご連絡下さい。
領収証の発行は原則行っておりません。(簡単決済時にヤフー側に振込した用紙をご使用ください)
 弊社情報    会社名 :レンタルショップ·ドン ( 株式会社 ドン·リース&レンタル )  
    所在地 : 北海道札幌市北区北26条西4丁目
    電話  :011-707-6656
    メール :

    担当  : 長内 隆晟
    責任者 :永井 

    休日  : 毎週土曜日·日曜日·祝日

    商品、発送方法など、ご不明な点がございましたら質問ページもしくは、メール等にてご連絡下さい。
   
**********************上記にご了解いただける方のみご入札下さい**********************
こちらの商品以外にも多数出品中です。宜しければご覧下さい。
 

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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。

《質屋出品》Pt900★天然スタールビー1.20ct+ダイアモンドリング★k-3218

◆ジャンク/hp Elite X2 1012G1/12インチ

引用:【茶】南部鉄器 釜師 小泉 仁左衛門 文姥口 鉄瓶27cm 黒 キーン シティズン KEEN Citizen KEEN LTD WP MNS BLACK US9/27cm 1015140 ブーツ

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『ほぼ新品 NO LIMIT Tシャツ ブラック L Master P 戦車 タンク レア 90s』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。

☆エレガントなドレス☆【GUESS】Allison Ribbed Dress


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、NEW BALANCE◆21SSモデル/vibramソール使用/ローカットスニーカー/28cm/WHT/レザー/MS1300WG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信楽焼・明山窯 焼酎サーバー 火色金小紋 2200cc(専用木台付き)+備前金彩焼酎ペアカップ+西酒造 富乃宝山 25度 180

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【送料無料】新品 三菱 シーケンサ FX-30P ◆【 保証付き

∟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【希少 美品】C62 蒸気機関車模型 1/42 三井金属謹製 鉄道模型 レール付き クリアケース付き 国鉄 当時物 レトロ ビンテージ レア F279 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。

SINCE THEN花柄スクエアフリルネックロングドレス

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 : thinkpad10 2nd 4GB LTE 指紋センサー 外装美品 充電器付 中古品 lenovohttps://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 : [THE NORTH FACE]★韓国大人気★NOVELTY STUNNING ECO ANORAK2106☆+ルージュカメリアトップス パンプス アクセセット アイカツスターズ 星のツバサ 5弾 R レア 3点 限定 希少 パーフェクトクイーン

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 : Drawer - CECILIE BAHNSEN ペプラムヘム チュール キャミソール トップス

■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 : 通電不可、動作未確認の為ジャンク扱い品/Microsoft/SurfacePro4/Core(TM)m3-6Y30 0.9GHz/メモリ4GB/SSD128GB S56

■金融

【未使用品】TASCO(タスコ) ウルトラミニツーステージ真空ポンプ(オイル逆流防止機能付) TA150SB-2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(BURBERRY BLUE LABEL - 姫さま専用11日まで)、「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:Supreme - supreme 2020ss Timberland Crewneck@S751 売切り品 DELL Windows タブレット Venue 5130 Pro Atom Z3795@1.60GHz Memory2GB eMMC64GB FHD1920×1080 win8.1 64Bit(DtoD)

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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