サルでもわかるディープラーニング入門 (2017年) (In Japanese)
サルでもわかるディープラーニング入門 (2017年) 人工知能に関しては何もわからないレベルから始めて 最後まで偏微分方程式とかさっぱりわからない、という状態で ディープラーニングの解説をしてみました ※初出 20170121 ※3分でわかるディープラーニング、を加筆(20170122) ※なぜディープラーニングが有効になったか、を加筆、TensorFlow playgroundをみて「クリックできればできる」は言い過ぎなのでその部分を訂正(20170123) ※ニューラルネットぽい概念図を加筆(20170124) ※「勝利の方程式』スライド加筆 (20170125) ※「問題解決の3段階」加筆 (20170126) ※「学習モデルをだます例」加筆 (20170301) A1701talk deep-learning-introduction-170301(20170301)Read le
AlphaGoのしくみ
Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～
2020/6/11 画像センシングシンポジウム オーガナイズドセッション2 「限られたデータからの深層学習」 https://confit.atlas.jp/guide/event/ssii2020/static/organized#OS2 での招待講演資料です。 コンピュータビジョン分野を中心とした転移学習についての講演です。 パブリックなデータセットも増えていて、物体検出や領域分割などの研究も盛んですが、実際に社会実装しようとするときのデータは学習データと異なる性質（異なるドメイン）のデータである場合も非常に多いです。 本講演では、そのような場合に有効なドメイン適応の原理となるアプローチ2つと応用としての物体検出と領域分割の事例を紹介しています。
2013 デブサミ 「SIの未来ってどうなのよ？」
2013年2月 Developers Summit 【14-D-3】 「SIの未来ってどうなのよ？」SIer大淘汰時代にAWS専業で新しいSIの形にチャレンジする企業の舞台裏と題して、AWS専業のインテグレーター、サーバーワークスの代表を務める大石が、なぜ「AWS専業」を目指すことにしたのか、今までどのようなAction!を起こしてきたのか、そしてクラウド時代のSIerはどうなり、どんなAction!が求められるのか、お伝えさせて頂きました！ AWSに関するお問い合わせ：https://www.serverworks.co.jp/contact/ サーバーワークスエンジニアブログ：http://blog.serverworks.co.jp/tech/Read less
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Salesforce R&DとソーシャルとEngineer Happiness