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ITによる社会貢献

記事
以下、当社製品に関連する有益な情報を提供しています。

人工知能 (AI)
第一回  人工知能とは
第二回  人工知能の活用事例1:画像解析
第三回  人工知能の活用事例2:自然言語・チャットボット
第四回  人工知能の活用事例3:未来の予測
第五回  人工知能のはじまり
第六回  人工知能のメリット・デメリット
第七回  人工知能にできること・できないこと
第八回  機械学習とは
第九回  ディープラーニングとは
第十回  最近人工知能が注目されている理由
第十一回  画像認識におけるディープラーニング
第十二回  自然言語におけるディープラーニング
第十三回  人工ニューロンの概要
第十四回  活性化関数
第十五回  畳み込み
第十六回  プーリング
第十七回  ディープラーニング用ネットワークの構成
第十八回  パラメータ推定の方法
第十九回  学習の最適化
第二十回  ミニバッチ
第二十一回  過学習
第二十ニ回  再帰型ニューラルネットワーク
第二十三回  LSTM
第二十四回  画像に関する人工知能技術
第二十五回  逆畳み込み
第二十六回  1x1畳み込み
第二十七回  画像分類用のネットワーク構造
第二十八回  セマンティック・セグメンテーション用のネットワーク構造
第二十九回  バッチ正規化

参考文献
小高智弘、機械学習と深層学習-C言語によるシミュレーション、オーム社
山岡忠夫、将棋AIで学ぶディープラーニング、マイナビ出版
藤田毅、C++で学ぶディープラーニング、マイナビ出版
チーム・カルポ、物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門,、秀和システム
平井有三、はじめてのパターン認識 ディープラーニング編、森北出版

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