衝突事故を防ぐ これまでも繰り返し述べているとおり、深層学習(ディープラーニング)による画像認識は日常生活にとけこんだAI技術である。

この原理を解明して学習過程を簡素化した。... 深層学習(ディープラーニング)では類似度が高くなりやすい性質がある。... 深層学習は高性能だが原理は分からない部分が多い。

外観検査×深層学習、導入進む 日本は「モノづくり大国」と言われてきた。... AI分野においても、ディープラーニング(深層学習)を製造業に活用しようという試...

富岳の計算時間の政策対応枠を利用してLLMの分散並列学習手法の研究を始める。... 2024年度に学習法を公開する予定。... 一方でLLMのような深層学習(ディープラーニング)の大規...

大阪大学の松原崇准教授と神戸大学の谷口隆晴教授は、深層学習(ディープラーニング)で観測データから物理法則を見つける技術を開発した。... 深層学習で観測データから数理モデルを作成する際...

我々アラヤ(東京都港区)が7年前に技術協力した事業で、いけすにいる養殖マグロの個体数把握にAIの深層学習(ディープラーニング)による画像解析を活用した事例がある。...

センシング技術や深層学習(ディープラーニング)を用いた燃焼管理による自動燃焼制御の向上も評価された。

(神戸市中央区) ソフト部門 優秀賞 エイゾス AI統合解析プラットフォーム「Multi‐Sigma」 ...

深層学習(ディープラーニング)により、従来の熱負荷予測よりも予測精度を向上した。

深層学習(ディープラーニング)などのAIモデルは特定の誤認識を直すと、別の認識率が下がるといった課題があった。

深層学習(ディープラーニング)を用い、対象となる被写体の種類を増やす。

例えば、深層学習(ディープラーニング)の当初のキラーコンテンツは労働力の減少を補うためのチャットボットや帳票読み取りのための光学式文字読み取り装置(OCR)といったコス...

深層学習(ディープラーニング)の概念が一般的にも波及した2017年、厚労省による「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」を開き、科学技術を使って、効率的に患者に対して最適かつ質の高い...

顔認証については深層学習(ディープラーニング)を用いて、マスク着用時や逆光・暗所などの厳しい環境における認証精度を大幅に向上させた。

機械学習は学習データの範囲でしか予測できないが、新手法はデータのない範囲を計算できる。... 深層学習(ディープラーニング)に用いられる自動微分というアルゴリズムで数理モデルの変数を最...

東京大学の今泉允聡准教授と蘭トゥウェンテ大学のヨハネス・シュミット・ヒーバー教授は、深層学習(ディープラーニング)が過学習しない原理を説明する数学的理論を開発した。...

従来機種の光学系を一新して解像度を高め、深層学習(ディープラーニング)に基づく人工知能(AI)により検出すべき欠陥を特定できる。

そこで同社は高性能センサーの3次元(3D)LiDAR(ライダー)によるトラック位置検出、画像認識と深層学習(ディープラーニング)によるパレットの位置や姿...

実データと類似した学習データだけを厳選でき、自動生成するAIの精度を高められる。... エイアイキューブの中核技術はAIが深層学習(ディープラーニング)により少量のデータから疑似データ...

一方、深層学習(ディープラーニング)技術は大幅なアルゴリズムの高度化が困難になっていることからコモディティーになりつつあり、技術や製品そのものではなくサービスを導入する産業の選択、エッ...