�l�Ԃ𒴂����l�H�m�\�Ƌ������A���{���哱�������邽�߂̍ŏI�헪�Ƃ��F���W�F�u�l�H�m�\�v����i6�j�i1/2 �y�[�W�j

NEC��2016�N11��1�`2���A�������ۃt�H�[�����ŁuC&C���[�U�[�t�H�[������iEXSPO 2016�v���J�ÁB�����̍u���̒����珫�����m �H���P�����A������w��w�@ �H�w�n������ �Z�p�o�c�헪�w��U ���C�y���� �����L���炪�o�d�������ʍu���u�l�H�m�\�͐l�𒴂��邩�H�v�̓��e���Љ��B

» 2016�N11��15�� 05��00�� ���J
[�ێR�����C��IT]

�l�H�m�\�͐l�Ԃ𒴂��邩�H

�������m �H���P����

�@NEC��2016�N11��1�`2���A�����E�L�y���̓������ۃt�H�[�����ŁuC&C���[�U�[�t�H�[������iEXSPO 2016�v���J�Â����B�{�e�ł́A�����̍u���̒�������ʍu���u�l�H�m�\�͐l�𒴂��邩�H�v�̓��e���Љ��B

�@�u���ɂ́A�������m �H���P�����A������w��w�@ �H�w�n������ �Z�p�o�c�헪�w��U ���C�y���� �����L���ANHK �Ȋw�E�‹��ԑg�� �f�B���N�^�[ ����ŕF���̊e�����Q���BHEART CATCH ��\������^�v���f���[�T�[ �����^���q�������f���[�^�[�Ƀp�l���f�B�X�J�b�V�������s��ꂽ�B

�@�u���͑�1���u�l�Ԃ𒴂����l�H�m�\�v�A��2���u�l�H�m�\�őO���v�A��3���u�l�ԎЉ�Ƃ̋����v��3���\���ōs��ꂽ�B���ꂼ��v�񂵂ă��|�[�g����B

�����A�n�����\�\AlphaGo�̊J���҂��l�H�m�\�ɋ��߂����

�@��1���u�l�Ԃ𒴂����l�H�m�\�v�ł́A�H�������N�p����NHK�X�y�V�����ԑg�w�V�g�������� �H���P�� �l�H�m�\��T��x�ɂ�����A�uAlphaGo�i�A���t�@��j�v�J���ҁA�f�~�X�E�n�T�r�X���ƉH�����̃g�[�N�f���𓊉e���‚A�u���A�l�H�m�\���ǂ��܂Ől�Ԃ𗽉킵���̂��v�ɂ‚��Ęb������ꂽ�B

�@4�΂���`�F�X���n�߂��n�T�r�X���ƁA�`�F�X�ł����{�g�b�v�N���X�̎��͂����‰H�����̑Βk�́A���䎁�̂��V���Ăōs��ꂽ���̂����A�����[�����e���W�J���ꂽ�B

�@�Βk�ł̓n�T�r�X�����J�������u���b�N�����Q�[�����U�����邽�߂�Deep Learning�Z�p���g�����l�H�m�\���Љ�ꂽ�B�u�����_�𓾂�v�Ƃ����ڕW�������^����ꂽ�l�H�m�\�́A�ŏ��͂����A�ʂ�ł��Ԃ��������������A����ɃR�c���o���A�[�̃u���b�N������ēV�䗠�ɋʂ�ł����ނƂ������x�ȋZ��g�ɕt���A���X�ɍ����_�𓾂�l�q���f���o���ꂽ�B

�@�����͌�̏ꍇ�A�u���b�N�����Q�[���̂悤�ɒP���ɂ͂����Ȃ��B�n�T�r�X���͐l�H�m�\�ɁA�l�Ԃ̂悤�Ɂg�����h��^���邱�Ƃ��l�����B���́g�����h�ɂ‚��ĉH�����́u�����ł́A��������̎肪�ǂ߂邩�狭���Ȃ�Ƃ������Ƃ͂Ȃ��B�����Ȃ�ɂ́A�����ɓǂގ�����Ȃ����邩�v���d�v���ƁA���炩�ɂ����B

�@����ł́A�l�Ԃɓ��L�́g�����h��AlphaGo�͐g�ɕt���邱�Ƃ��ł���̂��낤���H

�@�ߋ���15���ǂ̃f�[�^��AlphaGo�Ɋw�΂���B����ƁA�e�ǖʂŏ����ɂ‚Ȃ���p�^�[�������猩�‚��o���A����1��ɂ‚Ȃ���A�I�������i�荞�񂾃p�^�[�������ɏW�����đł��؂���������B���̌��ʁA�l�ԂȂ�ł͂́g�����h���‚��ɐl�H�m�\����ɓ����l�q�����f���ꂽ�B

�@�n�T�r�X���͂���ɖ��������A�l�Ԃ𒴂���n������l�H�m�\�ɋ��߂�B���̂��߂ɁAAlphaGo���m��3000����̑΋ǂ��s�킹���B�l�Ԃ������A10�Ǒł������Ă�8500�N�����邱�̖c��ȑ΋ǂɂ��A�l�Ԃ��܂��l���t���Ȃ����AlphaGo�ɔ��������悤�Ƃ������̂��B

�@�u���̖ڎw���͉̂��ł��ł��鋆�ɂ̐l�H�m�\�B�Ȋw���}���ɐi�������A�Љ�̂�������������ł���v�i�n�T�r�X���j

�@�ԑg�f�B���N�^�[�ł��钆�䎁�́A���̔ԑg�ւ̉H�����̋N�p�ɂ‚��āu�l�H�m�\�Ɋ֐S���������̂�2015�N�����́wNHK�X�y�V���� �l�N�X�g���[���h �������̖����x�Ŗ����̗\�����e�[�}�Ƃ������BDeep Learning���������炵���Ƃ������ƂŁA���̃i�r�Q�[�^�[�Ƃ��ď����\�t�g�ɂ��ڂ����H������Ɂw���E�������܂����A�ꏏ�ɂǂ��ł����x�Ǝ����|���A�����𓾂��v�Ɩ��������B

�l�H�m�\�őO���\�\��10�N���ł��Ȃ��������Ƃ��}���ɉ”\�ɂȂ���

�@��2���u�l�H�m�\�őO���v�ł́A�����L�������S�ƂȂ����B

�@�܂��A�������́u�l�H�m�\�͖�60�N�O���猤������A����3��ڂ̃u�[���ɂ���v�Ƃ��A�u����܂ŁA�u�[�������M�����҂����܂邪�A���΂炭���Đl�H�m�\�łł��Ȃ����Ƃ����邱�Ƃ�������ƁA�u�[�������É�����Ƃ������Ƃ̌J��Ԃ��������B�l�H�m�\�ɂ͉ߏ�Ȋ��҂�����Ȃ��łق����v�ƓB���h�����B���̏�Łu���̐��N�ADeep Learning�ɂ���āA��10�N���ł��Ȃ��������Ƃ��}���ɉ”\�ɂȂ��Ă����v�Əq�ׂ��B

�l�H�m�\�́A�ǂ̂悤�ɐi�����Ă����̂�

������w��w�@ �H�w�n������ �Z�p�o�c�헪�w��U ���C�y���� �����L��

�@�u�i�n�T�r�X���������t�@�E���_�[�ł����ƁjGoogle DeepMind���s���Ă���悤�ȁg�s���ɂ‚Ȃ���h�m�\�́A�l�H�m�\�̌����ł́g�����h�BDeep Learning�͔F���A��Ƃ̏�B�A����̈Ӗ������ɉ����A���ɉ摜�F���̐��x���}���Ɍ��サ�Ă���B�摜�F���ɂ‚��Ă����ƁA2015�N2���ɂ́A�摜�F���ŃR���s���[�^���l�Ԃ𒴂������j�I�o�������N�����B2012�N�܂ł�25�����x�̊m���ŊԈ���Ă����l�H�m�\�����A��F�����}���ɉ�����A�l�Ԃł�5.1���͊ԈႤ�摜�F���ɂ����āA�l�H�m�\�̌�F����3.0���ɂȂ��Ă���B

�@����ɂ��A�R���s���[�^���g���ĕ�����h�悤�ɂȂ�A���{�b�g�����K���ď�B���邱�Ƃ��”\�ɂȂ����B�J���t�H���j�A��w�o�[�N���[�Z�ł́A���{�b�g�����i��g�ݕt�����Ƃ���K���ď�B���邱�Ƃ���������A�~�j�J�[�ɂ����鎩���^�]�����{�̃x���`���[��Ƃ��������Ă���v�i�������j

�@����ɏ������́u�R���s���[�^�͌��t�𗝉����邱�Ƃ��”\�ɂȂ��Ă����B�w���t�𗝉�����x�Ƃ́A�[�I�Ɍ����ƁA���t�Ɖf���^�摜���‚Ȃ����Ƃ��v�Ƃ��A���t����f���𐶐�����A���邢�͂��̋t�ɉf������摜�𐶐������Ƃ��āAAutomated Imaging Captioning�Z�p���Љ���B����́A�G�������ƕ����o�Ă���B�t�ɕ�������ƊG��`���Z�p�B�u�l�Ԃ��q�ǂ��̂���ɂ��b�𕷂��ď󋵂��v�������ׂ�̂Ɠ������Ƃ��v�i�������j�B

�@�V�[�����猾�t���v�������ׂ���A�V�[�����猾�t���v�������ׂ邱�Ƃ����ɂ��ƁA�g�|��h�ɂȂ�B�u�l�Ԃ́g�p�^�[���̏����h�Ɓg���t�Ƃ����L���̏����h���g�������Ȃ���v�l���Ă���B����͑��̚M���ނƌ���I�ɈقȂ�Ƃ��낾�v�i�������j�Ƃ����B

�@�u���܂ł̐l�H�m�\�̓V�[���𐶐�������A���������肷�邱�Ƃ��ォ�������ADeep Learning�ʼn”\�ɂȂ��Ă����B�����\�t�g�ł��A�e�ǖʂłǂ��������̂��A�����̂���T��g�p�^�[���̏����h�ɑ�������Ƃ���̓R���s���[�^�͂ł��Ȃ��������A�”\�ɂȂ��Ă����B����ƕ��ʂ̒T���A���S���Y�������܂��g�ݍ��킹�邱�ƂŔ��ɋ���1�肪�łĂ�悤�ɂȂ��Ă����v�Ə�������Deep Learning�̌���ɂ‚��ĉ�������B

�@�@�@�@�@�@ 1|2 ���̃y�[�W��

Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.

'; if( !this.isSubscription ) { this.insertTarget = document.querySelector('#cmsBody .subscription') || document.querySelector('#cmsBody .inner'); } }; BodyAdIMSWithCCE.prototype = Object.create(BodyAdContent.prototype); BodyAdIMSWithCCE.prototype.activate = function () { refreshGam('InArtSpecialLink'); } // global reference window.itm = itm; //entry point BodyAdEventBase.polyfill(); const bodyAdManager = BodyAdManager.getInstance(); bodyAdManager.addEventListener(BodyAdManager.EVENTS.READY, function (ev) { bodyAdManager.loadAdvertise(); }); bodyAdManager.init(); })();
�X�|���T�[����̂��m�点PR

���ڂ̃e�[�}

4AI by IT - AIAAA
Microsoft  WindowsőO2025
AI for GWjAO
[R[h^m[R[h Zg by IT - ITGWjArWlX̒SŊ􂷂gD
Cloud Native Central by IT - XP[uȔ\͂gD
�V�X�e���J���m�E�n�E �y�����i�r�zPR
���Ȃ��ɂ������߂̋L��PR

RSS�ɂ‚���

�A�C�e�B���f�B�AID�ɂ‚���

���[���}�K�W���o�^

��IT�̃��[���}�K�W���́A �������A���ׂĖ����ł��B���Ѓ��[���}�K�W�������w�ǂ��������B