渡辺明名人、１秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入（１）（松本博文） - エキスパート - Yahoo!ニュース
【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列１位。近年はコンピュータ将棋（AI）を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 （７月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり） 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに？ってところですよ、私は（笑） 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので（笑）。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
東大松尾研究室、無料でディープラーニングを学べる講座 松尾豊氏が最新動向や今後の展望語る回も | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
松尾豊氏が監修した人工知能基礎 2万5000円が3000円に引き下げ | Ledge.ai
画像は教材のイメージ 株式会社zero to oneは2月1日、東京大学大学院工学系研究科 教授の松尾豊氏が監修したオンライン教材「人工知能基礎（学習期間60日間）」の定価を従来の2万5000円から3000円に改定した。また、行政職員向けに「人工知能基礎」の無償提供プログラムを開始する。同プログラムの対象は国家公務員法あるいは地方公務員法上の一般職の人。 「人工知能基礎」は、AIの歴史も含めた基本知識から、知識表現、自然言語処理といった概念、さらには機械学習やディープラーニング（深層学習）の基本知識まで、AIに関する基礎を幅広く網羅したとうたう教材。ビデオ教材、監修インタビュー、確認テスト（すべてオンラインで完結）で構成されている。 教材のイメージ さらに、「人工知能基礎」を通して学習した内容をもとに、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）による「G検定（Deep Learni
やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita
オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将
無料で拾える機械学習系の本のPDFまとめ - とある京大生の作業ログと日々の雑記
最近はツイッターでいろんな人に普段どんな感じで勉強してるのかということを聞かれるのですが、ぼくはだいたいネットでPDFを拾ってきて読んでます。 そこでぼくが今まで読んだ中で良さげな機械学習系の本のリンクをまとめておこうと思います。 ちなみに全て英語ですので日本語じゃないとやだ〜〜〜って泣いちゃう方はタブを閉じるか日本語訳を書店で探してきてください。 PRML (Pattern Recognition and Machine Learning) Pattern Recognition and Machine Learnng www.microsoft.com まず1冊目はみんな大好きPRML。 機械学習の本というよりかはベイズの本と言っていいようなお気持ちもあるのですが、基礎力として非常にいい本だと思います。 特にグラフィカルモデルの章はめちゃくちゃ読み応えあるので個人的には大好きな一冊。
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