Neural networks and deep learning
Neural Networks and Deep Learning What this book is about On the exercises and problems Using neural nets to recognize handwritten digits How the backpropagation algorithm works Improving the way neural networks learn A visual proof that neural nets can compute any function Why are deep neural networks hard to train? Deep learning Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence? Acknowledge
AI将棋のインタビューがひどすぎる件 - やねうらおブログ(移転しました)
AI将棋 Version 17 for Windows DVD版がWindows 7のマルチタッチ対応になり、そのインタビュー記事がMicrosoft公式サイトに掲載された。 【Windows 7 マルチタッチ対応】AI将棋Version 17 - タッチは思考を阻害しません http://www.microsoft.com/japan/powerpro/TF/interview/38_1.mspx ところでこのインタビュー記事の内容がひどすぎる。 ・ やはり将棋ソフトは強さが人気の秘訣なのですか? もちろん、箔が付くという面はあります。 例えば「AI将棋」はアマ 4 段の認定を将棋連盟から頂いています。 しかしながら、強さで言うと、実は現在、世界中の将棋ソフト全体が課題を抱えているといえるのです。 ・ どういうことですか? 思考エンジンの現在のトレンドが、データベース参照型になっていると
人工知能の第一人者J・マッカーシー氏に聞く--AI研究、半世紀の歴史を振り返る - CNET Japan
1956年、コンピュータ科学者のグループがダートマス大学に集まり、当時としては新しいトピックについて議論をかわした。そのトピックとは「人工知能」である。 ニューハンプシャー州ハノーバーで開催されたこのカンファレンスは、コンピュータで人間の認知能力をシミュレートする方法に関する、その後の議論の出発点となった。カンファレンスでは、「コンピュータは言語を使用できるか」「コンピュータは学習できるか」「創造的な思索と非創造的だが有効な思索を分ける要因はランダムさ（偶発性）なのか」といったさまざまな議論が行われた。 議論は、学習能力をはじめとする人間の知能が、原則として、コンピュータのプログラムでシミュレートできるくらい詳細に記述することができるというの大前提のもとで行われた。 出席者には、当時ハーバード大学に籍を置いていたMarvin Minsky氏、ベル研究所のClaude Shannon氏、IB
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Artificial intelligence suggests recipes based on food photos | MIT CSAIL
