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「Nature Medicine」に掲載された研究:57,220件の画像利用、深層学習モデルが腫瘍起源予測に高精度。治療と予後一致時、価値確認。治療適性と予後評価有用性検討への期待。#深層学習 #腫瘍起源予測 #予後評価 #NatureMedicine pic.twitter.com/jS1Rym3aYD
今回の展覧会では、小売業や製造業、さまざまな業界のDXを推進するためのAIソリューションを紹介します。 企業の皆様、ぜひお立ち寄りください。 #AI #人工知能 #機械学習 #深層学習 #ディープラーニング #NextechWeek #AI人工知能EXPO pic.twitter.com/FXgDQQPPpx
【募集開始】【#JMOOC 認定講座】早稲田大学『DXとAI活用』の受講者募集が始まりました。#DX の現状 や #AI活用 ノウハウ、#深層学習 の基礎から応用事例まで、DXの推進に必須の知識が学べます。gaccoにて6/26開講予定。事前登録はこちらから!→lms.gacco.org/courses/course… youtube.com/watch?v=-a2gJE…
/ 日本最大級👀‼ #AI・人工知能EXPO \ 🔈来場登録受付中 AIに関する最新技術やサービスに出会える展示会 今話題の「生成AI」やChatGPT、LLMなど多数出展! 📍:東京ビッグサイト(西展示棟) 📅:2024年5月22日(水)~24日(金) 🎫:入場料無料 #AI #人工知能 #機械学習 #深層学習… pic.twitter.com/hKh2UIwyIQ
📝今週の用語【 #ディープラーニング ( #深層学習 )】 データの背景にあるルールやパターンを学習するために、多層的(ディープ)に構造で考える方法。中間層と呼ばれる構造を設け、さらに多層化することで、データの背景にあるルールやパターンを考えることができる。→ nri.ink/3UPyMyT pic.twitter.com/wy2v49oqnJ
#機械工学科 R5年度卒研テーマの一つ『深層学習による音響データの利用技術』を紹介! #AI を機械工学へ応用することに挑戦しました!物体検出等で定番の #深層学習 を #音響データ に適用!#ガス攪拌 の流量判定、#溶接板 良否判定の両モデルの性能を評価!詳細はHPで。 sangitan.ac.jp/topics/2024/05… pic.twitter.com/fWJt8aT8Ej
#機械工学科 #卒業研修 #発表会 2/26に実施! 学んだ知識を活かし1年間取り組んだ研究を16件発表! #AI を用いた #画像認識、#機械学習、#ドローン、#ロボット、#スターリングエンジン カー、#流体 の #可視化、など、素晴らしい発表ばかりでした。詳しくはHPで。 sangitan.ac.jp/topics/2024/03… twitter.com/sangitankikai/…
今の私には勉強しかない。 #ディープラーニング を再学習しようかな 「#深層学習」数理で理解する基本原理 基本Pythonコード一切無し、数式だけで説明 面白そうだから購入した。 D3.jsの勉強に一区切りつけて、読み始めよう。 pic.twitter.com/pkHz1xc42T
機械学習の学習ロードマップを作成しました。 ChatGPT などの生成系 AI との関連が気になったので調べました。 hogetech.info/ml #機械学習 #深層学習 #AI #ChatGPT #エンジニア pic.twitter.com/HilzecytYf
「時系列モデリング手法の選択指針」として、時系列の予測モデルのパターン別に使い分けをまとめました✍️🌟 内容はスキルアップAIの講師に詳しく聞きました🎤 #時系列解析 #機械学習 #深層学習 #機械学習アルゴリズム #今日の積み上げ pic.twitter.com/naGRlb0bvK
【AIが作った正解コピー】宿題リポート #生成AI #AI革命 #人工知能の未来 #AIテクノロジー #AIイノベーション #AIとビッグデータ #機械学習 #深層学習 #AIの倫理 ▼ブログ詳細表示 turitanosimi.blog.jp/archives/25467… pic.twitter.com/VPnwmx0SyU
バックプロパゲーション (誤差逆伝播法) について、わかりやすく解説しています。 hogetech.info/ml/dl/backprop… #機械学習 #深層学習 #エンジニア pic.twitter.com/6uhLaZ2mfN
4/24新刊『#深層学習による画像認識の基礎』#オーム社(9784274231841) #菅沼雅徳 著「#深層学習」棚にて!#深層学習(#ディープラーニング)に基づく2つの技術、#畳込みニューラルネットワーク(#CNN)と #VisionTransformer(#ViT)を通して、画像認識の基礎を実践例とともに解説。#Python pic.twitter.com/AuM4qahWUF