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AI(人工知能)を活用することで

グランシェフ銘柄選定について 株式市場で注目されると考える 投資テーマの適宜入れ替え 市場が見過ごしている 誰も注目していない銘柄に注目し AI( 人工知能 ) を活用することで 効率的に銘柄を調査 企業へ直接取材を行い 投資銘柄を決定 1

グランシェフ銘柄選定について 株式市場で注目されると考える 投資テーマの適宜入れ替え 市場が見過ごしている 誰も注目していない銘柄に注目し AI( 人工知能 ) を活用することで 効率的に銘柄を調査 企業へ直接取材を行い 投資銘柄を決定 1

...  当資料は、大和住銀投信投資顧問が作成した販売用資料です。  当資料内の運用実績等に関するグラフ、数値等は過去のものあり、将来 の運用成果等約束するものはありません。  当資料のいかなる内容も、将来の市場環境の変動等保証するものはあ りません。 ...

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実施結果報告書 川崎市:AI(人工知能)を活用した問合せ対応サービスの実証実験にご協力ください!

実施結果報告書 川崎市:AI(人工知能)を活用した問合せ対応サービスの実証実験にご協力ください!

... ※24 時間使える、気軽に問合せできる 【全体】 【川崎市民】 (オ)改善ニーズ 今後のサービス展開見込み、本サービスの改善すべき点伺ったところ、 「子育て支援以 外でも使えるといい」が全体結果 128 人(55.7%)、川崎市民も 54 人(52.4%)と最も多い 回答あった。以降「雑談がもっとうまくなるといい」が続き、次いで、全体結果は「話し ...

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寄稿 人工知能技術を俯瞰する

寄稿 人工知能技術を俯瞰する

... 「人工知能とは何か」正しく理解する ことは極めて難しい。 研究者間も意見が割れることは多く、それぞれの立場異なる考え方が存在する。例 ...

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人工知能ー内部監査の専門家が考慮すべきこと

人工知能ー内部監査の専門家が考慮すべきこと

... の第一歩は、組織のビッグデータの機会とリ スク徹底的に理解することある。繰り返 しになるが、ビッグデータの機会とリスクお よび監査プログラム見本が含まれた、ビッグ データ理解して監査するための包括的な ガイダンスについては、IIAの「GTAG: Understanding and Auditing Big Data(ビッ ...

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人工知能補足_池村

人工知能補足_池村

... • アミノ酸の組成に基づき、6のグループに集約行った場合。 1, Val, Leu, Ile, Met; 2, Tyr, Phe, Trp; 3, Pro, Ala, Gly, Ser, Thr; 4, Asn, Gln, Glu, Asp; 5, Lys, Arg, His; 6, Cys 2. 解析に用いるアミノ酸配列長についての検討 ...

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先端人工知能論Ⅰ

先端人工知能論Ⅰ

... 学習データ,テストデータ,汎化 • 学習データ(training data) • 対応するクラスが与えられている少数のパターン集 合から識別器構成すること考える.このパター ン集合学習データ集合(training data)という. ...

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人工知能入門

人工知能入門

...  しかし、否定する知識が生まれると、これまで 妥当だった推論が棄却される場合がある。  「遊園地に行く」「おにぎり用意する」と推論して いる途中、「明日は遊園地は休園」という情報が 加わると、一気に推論結果が無駄になる。 ...

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人工知能技術

人工知能技術

... Thomas and Associates, Inc.[r] ...

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人工知能入門

人工知能入門

... if(中間状態判定(新状態)) { // 中間状態が矛盾ない場合だけ、探索深く行う if(depth == n) { // 最終状態の深さに到達 return true; // 深さnまで矛盾のない状態が作れたので、探索成功 } else { ...

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人工知能入門

人工知能入門

...  魚分類できる条件は何か? 泳ぐ ヒレ持つ 飛ぶ 肺持つ 魚ある にしん yes yes no no yes 猫 no no no yes no 鳩 no no yes yes no トビウオ yes yes yes no yes カワウソ yes no no yes no ...

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人工知能入門

人工知能入門

...  教科書 p37 の演習3に解答せよ  下記のいずれかの項目選択して、それ推 論するのに必要な知識表現 (論理式表現、手 続的表現、意味ネットワーク、フレーム、スクリ プトなど )レポートにまとめよ ...

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人工知能入門

人工知能入門

...  人間は、「推論」という言葉、様々な異なるタ イプの推論表現している  人工知能実現するには、これらの差異十 分に理解して、推論エンジン作成する必要 がある。 ...

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人工知能(AI)時代、企業は、何をすべきか?

人工知能(AI)時代、企業は、何をすべきか?

... とも呼ばれ、脳機能に見られるいくつかの 単純な特性計算機上のシミュレーショ ンによって表現すること目指した数学モ デルのことです。ディープラーニングの ディープとは、ニューラルネットワークの 層が深いこと意味します。これと真逆 、ニューラルネットワークの層が浅い場 合は、ファンクショナル・リンク・ネット ( ...

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人工知能技術戦略会議について

人工知能技術戦略会議について

... ・上記研究成果支援ツールに適用 ・制度+運用ルール+技術+社会受容性の検討 ・ 運用には技術分野以外の有識者からのフィードバックも反映 ・セキュリティ情報の効率的な蓄積・検索技術の確立(ポリシー、情報信頼性考慮) ・APK Honey Clientによる情報収集技術・分析技術の確立 ...

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人工知能論 第1回

人工知能論 第1回

... 問題解決エージェントの例 2 (掃除 機の世界: vacuum world) 掃除機(エージェント)の世界は2つの場所だけ含むようにし よう.エージェントは、1つの場所か他の場所にいる可能性があ る。8つの可能な正解状態がある。 ...

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人工知能論 第1回

人工知能論 第1回

... スタートノード Openリストに追加する、このとき g * (S) = 0 あり f * (S) = h * (S) となる。また Closeリストは空にする。 Openリストが空なら探索は失敗とする(スタートからゴールにたど り着くような経路が存在しなかったことになる)。 ...

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次世代眼科医療を目指す、ICT/人工知能を活用した画像等データベースの基盤構築 プロジェクト1(眼底写真の診断)研究計画書

次世代眼科医療を目指す、ICT/人工知能を活用した画像等データベースの基盤構築 プロジェクト1(眼底写真の診断)研究計画書

... 一般に、おおよその目安として、カテゴリーごとに約 5,000 の教師付データ許 容できる性能達成し、少なくとも 1,000 万の教師付データ訓練すれば、人間の 能力と匹敵する(あるいは超える)とされている(「保健医療分野における AI 活用推 進懇談会」報告書より)ことから、本研究は日本眼科学会の主導のもと 20 万枚の ...

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人工知能(AI)と弁理士業務 人工知能(AI)の進化により弁理士の業務をどのように変化させるべきか。

人工知能(AI)と弁理士業務 人工知能(AI)の進化により弁理士の業務をどのように変化させるべきか。

... 技術と雇用の関係研究しており,各種の定量データ 投入すること人工知能やロボット代替できる職 業の確率算出する分析アルゴリズム開発した。こ の分析アルゴリズムに,労働政策研究・研修機構(厚 生労働省所管の独立行政法人)が収集した職業に関す ...

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人工知能B

人工知能B

... 高速フーリエ変換( Fast Fourier Transform; FFT) • 広く用いられているものは、基数2とする場合 – ポイント数は2のべき乗 • サンプリング周波数 8kHzならば256ポイント、サンプリング周波数 ...

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Nanaco会員様のオーダーメイドサプリメントを人工知能で

Nanaco会員様のオーダーメイドサプリメントを人工知能で

... スタンドアローンサプリメントバー 機器のご提案 コンビニエンスストアー・レストランのシステムは一切変更致 しません。 コンビニのレシートサプリメントバーにかざすだけです。 サプリメント機器にレシートかざすと、バーコード読み込 み必要なサプリメントが自動的に排出されるシステムです。 コンビニの支払いカウンター生産済ませた顧客がセルフ ...

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