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【期間限定送料無料】 富士通 #10 ノートパソコン 10 Celeron-900/2G/160/Windows ■ FMVA3SE A540/B Lifebook 15インチ~
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6,600円 11,000円
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カテゴリ
  • コンピュータ
  • パソコン
  • Windows
  • ノートブック、ノートパソコン
  • 富士通
  • 15インチ~
メーカー·ブランド
  • 富士通
シリーズ
  • LIFEBOOK
状態
  • 傷や汚れあり
~製品詳細~
【主な製品特徴】
富士通 Lifebook A540/B FMVA3SE

Windows 10
■ CPU:intel Celeron 900 2.2GHz
■ メモリ:2048MB
■ ハードディスク:160GB
■ ディスプレイ:15.6インチTFT液晶(1366x768 HD表示)
■ ディスプレイ出力:MiniD-sub 15pin
■ インターフェイス:サウンド/USB/USB1.1/USB2.0/PCMCIA
■ ネットワーク:10/100/1000 BASE-T LAN
■ OS:Windows10 Home(64bit) リカバリー済なのですぐにお使いいただけます。(リカバリディスクはありません。)

【現状こちらで確認した主な状態】

●弊社ではULTRA-X社製を利用して動作確認検査を行っていますので安心してご利用頂けます。
●トップカバーにキズあり。キートップにテカリ·変色あり。その他にも多少のキズや汚れはありますが中古品につきご容赦ください。
●液晶画面左下辺りに0.1cm程のシミが二箇所あり。画面全体に斜線が表示されます。。ご容赦ください。
●バッテリは現状駆動しています。(あくまで出品確認時現状で出荷時の消耗を保証するものではありません。)
●キーボード文字消えなし。

【付属品】

■ ACアダプタ
(付属品に記載の無いものは付属いたしません。付属するもののみ記載しております。)
●写真に写っていないものや記載のない物は付属いたしません
商品到着後に「○○がついていると思っていたが付いていなかった」等申し出られる方がいますが入札時によくご確認のうえ入札ください。
●精密機器の場合、動作確認を行っていても輸送中の衝撃や経年劣化で故障することがある事を予め念頭においてご検討ください到着後の故障等による保証対応等(ジャンクは除く)による使用開始の延滞については責任は負いません。
お使いのモニター環境によって、実際のキズ等が確認しづらい場合がございます。その為、商品説明欄に詳しい商品状態を記載させて頂いておりますのでよくご確認のうえ入札ください。
【送料】
サイズ
100
沖縄
離島
熊本
宮崎
鹿児島
福岡
佐賀
長崎
大分
香川
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高知
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福島
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送料(円) 2950 1450 1450 1450 1350 1350 1350 1350 1450 1450 1550 1650 2050
※お客様からの運送会社の指定、定形外郵便での発送、送料着払い等は、一切お受けしておりません。またオークション落札品は店頭での受け渡し等には対応いたしておりませんのでご了承くださいますようお願い致します。(店頭での販売、対応とは異なります)
※当社からの日時指定は現在行っておりません。到着日時をご指定希望の場合は、発送完了後に当社から配送業者とお荷物番号を記載した発送完了メールがまいりますので、お客様から直接配送業者にご連絡をとって頂き、日時を指定していただく形になります。

~取引詳細~
(事前に以下事項をご承諾いただき落札後のトラブルを避け気持ちよいご購入を頂くため以下の事項にご同意いた場合のみご入札頂けます)
お取引について
注意事項をよく読んでいただきご納得の上入札頂く様お願い致します。
過剰なサービスや接遇を省き間違いなく安価に商品提供を行うことをコンセプトとしておりますのでご了承願います。
ご請求合計金額について
銀行振込
落札金額(別途消費税)+送料(税込)
※振込手数料はお客様ご負担となります。
※ご入金確認後の発送になります。
コンビニ決済落札金額(別途消費税)+送料(税込)
※決済手数料はお客様ご負担となります。
※決済完了確認後の発送になります。

配送について
運送会社は弊社指定運送会社を利用いたします。

※お客様からの運送会社の指定、定形外郵便での発送、送料着払い、送り状記載情報の変更等は、一切お受けしておりません。またオークション落札品は店頭での受け渡し等には対応いたしておりませんのでご了承くださいますようお願い致します。(店頭での販売、対応とは異なります)
梱包について
当社ではリサイクルを推進し地球環境の保全、資源の保全を重要視し,梱包材は再利用品や古紙緩衝材等を用い過剰な包装等はしておりませんのでご了承願います。
複数落札時の同梱発送について
当社出品中の商品を複数落札して頂いた場合、送料は落札毎に商品毎記載の送料を頂きます。
同梱発送は一切対応できませんのでご了承願います。
在庫·納期について
基本的に所有在庫にて出品し、現物写真を掲載しております。発送については午前中当社入金分に関してはほぼ即日発送の体制を整え(営業日に限ります。週末の場合は休業日をはさみますのでご注意ください)、なるべく落札者様への早い到着を心がけていますが、天変地異や不可抗力、運送事情により延滞する場合もございますのでお急ぎの商品にはご利用頂かない様お願い致します。
領収書の発行について
お客様で領収書が必要な場合、当社からは発行をしておりません。銀行振り込みをATMから行って頂く等の方法でお客様ご自身で振込みの控えを利用して頂きご利用ください。
※税務上問題なくご利用頂けます。間接コスト削減による良品、安価提供にご協力くださいませ。
保証について
商品到着後3日以内の場合の動作不良は対応させて頂きます。ただし、外観状態および、動作に支障が無い事項に関しては対応できませんのでご了承願います。
※ジャンクおよび保証無しとの明示販売品を除く
ジャンク品についてはこちらでわかる不具合に関してはできる限り記載しています。ただし、ジャンク品は故障がある商品、使用するのに問題がある商品、当社では保証ができない商品ですので記載以外の不具合があった場合でも一切の対応は致しかねます。この点ご注意願います。
新品及び保証書付中古品の場合、メーカー保証書の効力を有効とさせて頂きます。当社に保証対応をご依頼頂いても当社からメーカーへ代理輸送を行うだけになります。保証書付属品の場合、当社での対応はしておりません。
※印なし保証書の場合、転売等を行う方の為当社印鑑の捺印はいたしませんのでご了承くださいませ。(保証書効力はありますのでご安心ください)
中古品に関しては基本的に修理対応とさせて頂きますが、修理に長期(約10日以上)を要する場合や修理費用が商品代金を上回る場合は返金対応とさせていただく場合がございます。(お客様からの指定はできません、こちらで判断させて頂きますのでご了承願います)
保証対応の際の返送は当社指定便に限り着払いがご利用頂けます。
※当社指定便での発送が困難な場合、不可能な場合にはお客様での送料実費負担を頂きますのでご了承ください。
保証対象外となるケース
ジャンク品と記載のあるもの。相性、ソフトウェアの不具合、消耗品の不具合、液晶のドット抜け、繊細な色むら、改造によるもの及び弊社が不良と認めない場合。
お客様による対応確認ミス等につきましては、商品の性質上、返品·交換等を一切お受けすることができません。
落札後迅速にお取引の進行をしていただけない場合
商品落札日を含め3日以内にご連絡いただけない場合、落札者都合によるキャンセル扱いとさせていただきますのでご了承くださいまた、商品落札日より1週間以内にご入金が確認できない場合も同様となりますのでご了承ください

(自動的に落札者様に悪い評価が付いてしまいますのでお気を付けください)
キャンセルについて
原則的に、入札後の取消し及びお客様のご都合によるキャンセル、返品等は一切お受け致しておりません。入札には最新の注意を払ってトラブルの無いようお願い致します。
当社ではYAHOOオークションのマナー向上、ガイドライン尊守のためやむなくキャンセルされる場合には「落札者都合削除」を実行しております。「非常に悪い」評価がつきますのでご注意ください。
出品の取り消しについて
オークション掲載品は店頭および自社サイトでも販売しております。店頭および自社サイトでオークション掲載商品(入札が無い場合)が売れた際には順次出品を取り消しております。必要な場合にはお早めに入札ください。
営業日について
営業日AM9:00~PM18:00(土·日·祝は休業日)
営業時間外のご連絡等は翌営業日のご対応になりますので予めご了承ください。

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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。

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☆FUJITSU/富士通/LIFE BOOK/A553/H/最新Win10/Celeron/1000M/1.80GHz/4G/DVD-ROM/15.6インチ/ACアダプタ付/新品USBマウス付☆A2109-4-1

引用:ヴィンテージ AMERICAN LAFRANCE EXTINGUISHER 消火器 アメリカ / インダストリアル ディスプレイ オブジェ ブラス 真鍮 雑貨 店舗什器GUCCI☆ジャンボGGキャンバス バケットハット

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『篠田義一 ★ ぐい呑 ★ 共箱 栞 ★ 呉須 辰砂 山の図 金彩 福ノ字文 盃 ★ 師:人間国宝 近藤悠三 ★ 夕焼けの山並みを思わせる逸品 ★』には、以下のように記載されています。


NB009/FJ/A540/C/CEL925 2.2GHz/3GB/160GB/Windows10-64/動作確認済

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、送料/関税込 Unitude HALO ミニバケットバッグ 日本未入荷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

■教師なし学習[Versace]パフォーマンストップス 1A01752 1004119 1B000

∟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Tiffany&Co.***Tiffany & Love Star and Moonペンダント RG 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 : 富士通/ノートPC ★LIFEBOOK A574/HX(FMVA0501OP)/Intel(R) core(TM)i3-4000M/2.40GHz/4096MB/DVDドライブ★ 60960Shttps://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 : M-XL☆18FW SUPREME Leopard Panel Half Zip Sweatshirtスカイネット ミニッツレーサー オートスケール コレクション 西部警察 マシン RS-1 ボディ 42HH02

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 : 【Michael Kors】タタムレザーコンバットブーツ 2色

■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 : ★即日発送 1~2日到着★富士通 FMV LIFEBOOK AH45/D1 FMVA45D1BH FMVA45D1G FMVA45D1GC FMVA45D1WG FMVA45D1WH 液晶パネル

■金融

入手困難★新作★【KeizerClark】NBA BOSTON CELTICS パーカー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(☆人気☆【GUCCI】☆オフィディアGGミディアムトートバッ.グ☆)、「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:eimy istoire - エイミーイストワール ウォッチ ノベルティLIFEBOOK AH53/M FMVA53MB FMVA53MW FMVA53MR マザーボード 動作確認済 修理パーツ

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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