深層強化学習の動向

2021年7月オンライン開催 MIRU2021は1, 428名の皆様にご参加いただき無事終了しました.誠にありがとうございました. 次回 MIRU2022 は2022年7月25日(月)〜7月28日(木)に姫路で開催予定です. MIRU2021オンライン開催への変更についてコロナ禍の中,多くの国際会議・シンポジウムがオンライン開催となりました.その中で,MIRU2021実行委員会は,ニューノーマルにおけるシンポジウムのあり方の模索として,ハイブリッド開催を目指して準備をして参りました.開催2ヶ月前となり,会場である名古屋国際会議場のある愛知県下には緊急事態宣言が発令されている状態です.今後,感染者数が減少し緊急事態宣言が解除される事が想定されますが,参加者の皆様の安全確保を第一優先とし,MIRU2021をオンライン開催のみに変更することを実行委員一同の同意のもと決定し,ここにご報告いたします.引き続き,参加者の皆様にとって有益な機会となるようMIRU 2021オンライン開催の準備を続けて参ります.ご理解のほど,よろしくお願い申し上げます. 2021年5月24日 MIRU2021実行委員長藤吉弘亘,内田誠一おしらせ表彰のページを公開しました. こちらをご参照ください. 参加登録の受付を開始しました. こちらをご参照ください. プログラムを公開しました. こちらをご参照ください. 【囲碁AI】Googleの囲碁AI「AlphaGo(アルファ碁)」、何がすごいの？なぜ強いの？---深層強化学習、マーケティング分野への応用 | TOPICS. オンライン開催で使用するツールについて記載しました.詳しくはこちら . 参加案内メールが参加登録時のメールアドレスに配信済みです.メールを確認できない方はへお問合せください. 日程 2021年3月 8日(月) 3月12日(金) :口頭発表候補論文アブストラクト締切(延長しました) 2021年 3月19日(金) 3月22日(月)12:00 :口頭発表候補論文投稿締切 (関連学会の締切を考慮して延長しました) 2021年5月19日(水):口頭発表結果通知 2021年6月 2日(水) 6月9日(水) :カメラレディ原稿提出締切(口頭発表・インタラクティブ発表)(延長しました) 2021年6月20日(日):オンラインのための資料提出締切 2021年7月15日(木):オンライン発表要領公開 (配信済み) 2021年7月21日(水):事前リハーサル 2021年7月27日(火)~30日(金):シンポジウム開催リンク集サイトマップ (このWebサイトにあるページの一覧) MIRU2021朝ランの会 (非公認企画) ゴールドスポンサーシルバースポンサー Copyright (c) 2020, MIRU2021; all rights reserved.

研究会 - DPDKを用いた分散深層強化学習における経験サンプリングの高速化
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研究会 - Dpdkを用いた分散深層強化学習における経験サンプリングの高速化

pos_y = 80 # Tracerの向き (0~2πで表現)を初期化 ion = 0 # センサーの位置を取得 # step数のカウントを初期化 ep_count = 0 # OpenCV2のウィンドウを破棄する stroyAllWindows() return ([1.

【囲碁Ai】Googleの囲碁Ai「Alphago(アルファ碁)」、何がすごいの？なぜ強いの？---深層強化学習、マーケティング分野への応用 | Topics

TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。 The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。 1. M. 画像の認識・理解シンポジウムMIRU2021. Okamoto MD, MPH, MSc, PhD 信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、SBI大学院大学客員准教授、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。 2. MD 防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。

高橋木箱製作所、木造トレーラーハウス試作　土地活用の提案力拡大 | 日刊工業新聞電子版

R&Dセンター技術開発部 AI技術課齋藤滉生第2回自前の環境で深層強化学習こんにちは、SCSK株式会社 R&Dセンターの齋藤です。第1回では、深層強化学習の概要をご説明しました。 OpenAI Gymで用意されている環境を利用することで、簡単に深層強化学習を実装できたと思います。しかし、自分が直面している課題に対して、環境がいつも用意されているとは限りません。むしろ、そうでない場合のほうが多いでしょう。ですので、第2回では自分で作った環境で深層強化学習を実装することに挑戦します。今回は「ライントレーサー」を題材にしたいと思います。ライントレーサーとはライントレーサーとは、ライン(線)をトレース(追跡)するものです。ライントレーサー自体は強化学習でなくても実現することが可能です。線上にあるかどうかを判断するセンサーを2つ持った機械を準備することができたとしましょう。あとは、以下の2つのルールを実装するだけで実現することができます。 1. 両方のセンサーが反応しなければ直進する 2.

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AI推進準備室トップページ † --「システム開発に利用できる AI 技術」を探求中 -- 私的AI研究会の成果をまとめたサイトです。 ※ 最終更新:2021/07/15 < ▼ 項目が開きます ▲ 項目を閉じます > Intel® OpenVINO™ Toolkit † ↑ OpenVINO™ Toolkit 付属のデモプログラム詳しくはこちら ▼「OpenVINO™ Toolkit」について ▼ アプリケーション例 AI・エッジコンピューティング † ↑ OpenVINO™ Toolkit を利用した Python プログラム詳しくはこちらトピックス † 最新情報 † マスク着用の有無を調べるアプリケーション第11世代 CPU(Core™ i7-1185G7) ノートPC「DELL Latitude 7520」を動かす第11世代 CPU(Core™ i3-1115G4) ノートPC「DELL Vostro 3500」を動かすアプリケーション実行ガイド † Neural Compute Application 概要 Neural Compute Application 実行スクリプト参考資料 † 「私的AI研究会レポート」 † Vol1. ディープラーニング / エッジコンピューティング /開発環境 Vol2. ディープラーニング覚書 (コラム) 人工知能の過去、現在、未来 † 第1回人工知能(AI) 入門の入門第2回人工知能(AI) ニューラルネットワークと深層学習第3回人工知能(AI) ディープラーニング(深層学習)の仕組み第4回ディープラーニング(深層学習)のブラックボックス問題と課題第5回ニューラルネットの調整と強化学習 Intel® オフィシャルサイト † 「OpenVINO™ ツールキット」 INTEL® OpenVINO™ Toolkit 製品概要更新履歴 † 2021/03/24 初版「私的AI研究会」の成果をまとめたサイトとして構築。 2021/04/28 ページリンクの修正。

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レクチャー 1時間×8回のプログラム構成(3つの基本レクチャーに加え、自社事業に合わせたレクチャーを5つ選択) 実施会場、オンライン開催、参加人数については、参加企業と相談の上決定レクチャー一覧(予定) 基本1 概論(西川) 基本2 機械学習・深層学習・強化学習の基本(岡野原) 3 画像認識 4 音声認識 5 自然言語処理 6 最適化 7 異常探知 8 ロボティクス 9 ウェルネス&ヘルスケア 10 ドラッグディスカバリー 11 マテリアルサイエンス 12 エンターテインメント基本13 AIの未来(岡野原) 2. ワークショップ 1. 5時間(予定)×4回のプログラムで1チーム4人程度・最大5チームレクチャーで得た知識と自社の課題を持ち寄り、実際のビジネス強化に繋がるアイデアを具現化し、実際に機能するプロジェクトとしてまとめあげる各チームにPFNのエンジニアと事業開発担当者が1名ずつ参加 3. プレゼンテーションまとめあげたプロジェクト案を参加者が自社の経営層に提案します。

116(CPSY), no. 117(DC) ページ範囲 pp. 31-36 ページ数 IEICE-6 IEICE-CPSY-2021-07-13, IEICE-DC-2021-07-13