AI・機械学習

AIって学生でも無料で開発できますか？？ ちょっと興味があって、機械学習とディープラーニング まで知識は入れときました 答えてくれると嬉しいです！

ニューラルネットワークで入力層・中間層・出力層があるわけですが、入力層をインプットとして出力層を推定するモデリングを考えていくのが基本だろうと思います。 そこで質問なのですが、出力層というのアウトプットとして欲しいものであり、入力層はそれを説明するに足りる情報だとみなすことができるように思います。という風に考えると入力層は説明には足りない数だとなっていた場合、十分学習した後、アウトプットはどのように変化していくものでしょうか。不安定とか発散とかそういう結果になるのでしょうか。また、正しくモデリングするためには入力層はある程度の数が必要ということになるのでしょうか。つまり必要な数よりも少ないとダメだけど、少々多いのは構わないということになるのでしょうか。それともモデリングの対象ごとにいろいろ違うということになるものでしょうか。また、入力層として必要なデータは理屈で考えて因果関係が説明できるものから選ぶというのが基本なのでしょうか。”風が吹けば桶屋が儲かる”ということで、風のデータは入力層に必ず含め、桶屋の収入をアウトプットとするという風にする、ということですが。 よろしくお願いします。

企業の各期の売上高や資本金、従業員数などの情報を広範に収集し、 統計研究用の基礎情報にしたいと考えております。 各企業のホームページ以外で、 上記のような企業情報がまとまっているサイトや書籍、 サービスなどでおススメがあれば教えていただけないでしょうか。 ※特に中小企業（未上場企業） の情報を求めています。 ※現状ですと、東京商工リサーチや帝国データバンク、 四季報（非上場）の情報を検討しています。 上記以外で無料から有料のものまで、 幅広くご意見をいただければ幸いです。 よろしくお願いします。

「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」を読んでから、文章の意味を理解出来ない（教科書が読めない）人というのに、強い興味があります。 自分もそうかもしれないという危機感もあるからです。 で、こういう受け答えは、推論ができていないからなのでしょうか？ できていないとするのなら、何が原因で、それが難しいのでしょうか？ ある質問に、 「過去に刑務所に入っていたけど、警察から出所後の様子を尋ねる電話があった。これってあること？」 という質問に、「実際にあったんでしょ？」という回答がありました。 これって、実際にあったかどうかではなく、「詐欺とかを疑っているのかな？」と考えるのは、推論ではなく、発想の飛躍でしょうか？ もしくは、「なにか警察官に何か見られていて特別に注意、警告されることがある」とか、「自分がやってしまった犯罪行為と同様の事件があったために、念の為に連絡があったのか？」とか、「一緒に犯罪を行った人が釈放されたので、その接触を疑っている」とか。 つまり、電話があったことは、疑っていない。 「実際にあったんでしょ？」って、回答は、「質問者自身の体験が正しいかどうか？」を、質問していると考えているってことでしょ？ 質問者は「夢や幻覚を見たのかもしれないので、それを確かめたいと質問したのだろう」・・・、と、この回答者は考えたので、「実際にあったんでしょ？」と、回答した。 そういうケースも、なくはないだろうけど、ちょっと質問の意図が読めていないと思うのですが。 他に解釈はできますかね？ 仮に、人工知能に、同様の質問をして、同様の回答があれば、やっぱり人工知能は推論が未熟だな、と考える人も多いと思う。 みなさんは、どう思いますか？ 一応個人をディスって（否定して）いるわけではなく、どうして、そういう回答が出るのか？を、知りたいです。

題記に関し、質問します。 1.両者の相違点は何ですか。 2.理系で使用するには、どちらを推奨されますか。 以上よろしくお願いいたします。

ソニーが人工知能(AI)の高い技術を持ってる新卒の初任給を700万にするなんてニュースをやっていました。 ただ、これでも世界的に見ると日本のIT人材はずいぶんと安いようで、ZOZOTOWNは年収1億円を用意してるなんて読んだことがあります。 ただ、ふと思ったのですがこういう待遇を受けられる人工知能(AI)って何で使われてるんでしょうか？ 人工知能(AI)なんて昔からありましたし、エアコンの空調機能とか炊飯器のメニューやルンバなどの掃除機だって人工知能(AI)ですよね？ あれらを作れるからって年収1億円ももらえるほどの人材には思えません。 ZOZOTOWNにしたって、そんな額払って人工知能(AI)の技術取り入れて、ただの通販サイトが何に使うんだよ？と思ってしまいます。 人工知能(AI)と一言で言っても、いくつかジャンルがあるんでしょうか？

2020年に日本でも一部レベル３の自動運転が認められる方向とか。自動車の操作ミスと思われる痛ましい事故が連日報道される中で、自動運転ならおこらなかった様な事故も多いと思います。逆に人間だったら起こさない事故を自動運転は起こす可能性があり、どちらが全体で事故の確率が低くて、いざ事故が起きた時に運転者が賠償するのか車のメーカーが賠償するのかを考えると、不安はあってもすでに自動運転の方がトータルでは良い様に思います。 でも、運転していて不可抗力の状態で究極の選択を迫られる時ってあると思います。例えば、運転中に突然目の前に巨大な落下物があって、直進すれば激突。歩道によければ助かるけれど、歩行者をはねるかも知れない。良い例かわかりませんが、こう言う例外的な場合、他人を巻き込んでも車の乗客を助ける方を選ぶのかどうか、難しい場合があると思いますが、法律的にはどう考えられているのでしょう？また車のメーカーは法律に乗っ取ってアルゴリズムを作ってプログラミングしないといけないと思うのですが、そうするとそのプログラムが法解釈にあっているかどうか国がチェックしないといけない様にも思うのですがどうなのでしょうか？ 人間の場合は究極のケースでは個別の事情によって警察や裁判所が判断すると思いますが、自動運転の場合方針が決まっていても自動運転の性能やプログラムによって結果が違って来る一方で、同じ状況では全ての同じモデルの車が同じ様に振る舞うはずなので、個別に判断する内容じゃないよなと思ったらだんだん疑問が深まってしまいました。

人工知能の勉強をしています。 知識として全体像を調べているところです。 本やYouTubeで人工知能を調べていると、 回帰分析といった分析法があがってきます。 そもそも分析手法の理解が必要な理由は、 コンピュータに指示する人間がどういう分析法があるか、どういう分析なのか知らないといけない、という理由でしょうか。 理解をしようとしているのですが、どういう目線で理解していったらよいか…

AI人工知能による仕事の自動化によって労働人口の47%の人が現在の職を失うと2013年のフレイ&オズボーン論文によって予見されている。 そこで多くの人はどの職が無くなるかを予想した。しかし、一部の有識者は無くなる職業より新たに生まれる新しい職種を予測することの方が重要だと説いた。 皆さんも自然消滅する職業ではなく新たに生まれる職業を予測してみてください。 どういう仕事が誕生すると思いますか？

お世話になります。 Pythonの勉強を開始して、やりたいこととのギャップを埋めるため 邁進しているのですが、まだやりたいこととの間にはギャップがある気がします。 そこで、もしドットインストールの次に学習のできるサイトや、 分かり易い本があれば是非教えていただきたく、投稿しました。 よろしくお願いします。

「ニューラルネットワークの重みの初期値によって、学習の結果は変わることはないが、学習の進み方や速さには影響が出る」という話を聞きましたが、この知識は正しいでしょうか？ （私は重みの初期値はニューラルネットワークの学習の結果にも進み方・速さにも影響があると思っているのですがいかがでしょうか？）

AI人工知能は自己学習を進めると必ず女性を軽視するようになるそうです。 AIは成長すると男尊女卑の思考が構築されるのはなぜなのでしょう？

１０数年前から、既にＣＰＵ＋周辺機器コンポーネント全体を見直して、"来年度　➡2,020年度に向けて、ビジネスＭｏｄｅｌが、出来上がっています。 ※本当に、ＡＩ(人工知能)が、ごく普通の国民世帯に、役立つものでしょうか。？ 〇既に出来上がって、しまったけれども、何とも、懐疑的な心持ちです。 〇宜しかったら社会良識がある、”皆様方々へ、”教えを受けたいので、”ＡＩ必要可否につきまして、ご鞭撻・指導をお願い致します。　　　　　　　　　　　　　以上

いまのAI人工知能プログラムには致命的な弱点があって、今のAIは管理する機能がないとのことですがどう思いますか？ 本当にAIは自分自身を管理できないのでしょうか？

ディープラーニングのプログラム学習サイトを探しています。どなたかご存知の方おられましたらご教示ください。

まさに今、書籍でもマスコミでもなんでもこの方面が賑やかのように見えます。 実際に本を読んでみてそれを実行するという面ではそれほどハードルが高くないように思えます（基礎理論は軽い線形代数と微積を少々）（これを考え付いた人はエライですが）。システムの枠組みがあってデータを学習させてシステムの変数を同定していくということですかね。そのため逆にいうと独自性を出すところとか頭１つ他よりも上に行くのは難しいだろうと思いますが、私の立場は単純にユーザです。言われた通りのことをやってみるってだけのことです。そういう立場で見ると、入力層とか出力層は問題設定で決まらざるを得ないのですが、中間層のノード数、層数はどうやって決めていくのかな？という疑問があります。教科書のサンプル例では中間層が1層で５ノードとかの事例が示されています。１層５ノードとなっているところを４層で各層10ノードとかに設定したとしてもプログラム自体は特に問題なく動くように思えます。今どきのコンピュータだと苦も無く計算してしまいそうです。ただし、そうなると学習させるデータがそれに見合って多くないと意味がないかもしれませんが。中間層の層数・ノード数の決め方に何か指標があるでしょうか。未知の変数が多くなるので十分学習すれば複雑な問題に対応できるのかもしれませんが、そこまでしなくていいだろうというような感じなのでしょうか。 また、AIって結局ニューラルネットワークのことだ、と思っていいのでしょうか。多分、ビッグデータがあるから皆出来るようになったんだなと思いますが。

cfrpの生産性を高めるために構造をどう変化させればいいと思いますか？画像とかあるとわかりやすくて助かります

AI人工知能技術者に質問です。 日本企業が開発しているAI人工知能で1番頭が良い高度化されているのはどれですか？ 三菱電機のMaisartマイサート、日立製作所のHエイチ、東芝のSATLYSサトリス。 どれが1番頭が良いAIですか？

日本の半導体ビジネスはもうダメだ。世界競争に勝てないと連日のようにメディアに特集されて半導体メーカーに優秀な人材が集まらなくなって本当に日本の半導体メーカーは世界競争に勝てなくなってきた。このまま優秀な人材が半導体産業に入って来ないと20年後には日本メーカーの優位性は無くなっているだろう。 これって日本の半導体ビジネスが世界に通用しなくなると報道が先走った性では？ 報道がなければシェアは下がっても優秀な人材が入ってきて立て直せれたかも知れない。 でももうニュースでボロッカスに言われているのでアホしか入って来ない。

自動改札・自動販売機をAIとは呼ばないと思う AIコンビニ https://orange-operation.jp/posrejihikaku/pos/13635.html ・専用アプリを用いて商品ごとに客がバーコードを読み取る ・ICタグでゲート入場、決済はLINEのメッセージで電子レシートを受領 ・商品カゴを機械に入れて操作をおこなうレジロボが袋に詰める作業から精算まで一貫しておこなう えっと・・・人工知能（AI）とは、人間の知的ふるまいの一部をソフトウェアを用いて人工的に再現したもので、経験から学び、新たな入力に順応することで、人間が行うように柔軟にタスクを実行するもの・・・うむ 今後もマスコミは、自動化のことをAIと報道し続けるのだろうか・・・？ https://hbol.jp/176701