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ディープラーニング一色ではない、人工知能研究の現状と今後の展望

製造業に関する領域でも耳にする機会の増えた「人工知能」だが、急激に発展している領域だけに、現状を正確に把握するのは難しい。機械学習理論やアルゴリズム開発の第一人者、東京大学の杉山教授が「MATLAB EXPO 2016」にて人工知能研究の現状と今後の展望を語った。

コンテンツ情報

公開日 2017/01/12 フォーマット PDF 種類 プレミアムコンテンツ
ページ数・視聴時間 5ページ ファイルサイズ 747KB

要約

 ITやICTの領域ではもちろん、製造業においても取り上げられる機会の増えた「人工知能」だが、日進月歩の勢いで発展している領域だけに、その研究と社会実装がどのような状態にあるのかを把握することは容易ではない。

 世間的には自動運転車や会話するロボット、世界チャンピオンに勝利したコンピュータ囲碁などに「人工知能」のイメージを重ねているが、東京大学の杉山教授は「人工知能の背後には、コンピュータに人のような学習能力を持たせる機械学習の技術が用いられている」と指摘する。

 ここでは機械学習とデータマイニングの理論研究、アルゴリズムの開発などを専門とする杉山教授がThe MathWorksのユーザーイベント「MATLAB EXPO 2016」にて、アカデミックな観点から「人工知能研究の現状と今後の展望」を解説した講演を紹介する。


※本資料はTechFactoryの記事をまとめたブックレットです。

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