ディープラーニング - Wikipedia
ディープラーニング（英: deep learning）または深層学習（しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである[1][注釈 1]。深層学習は複数の独立した機械学習手法の総称であり、その中でも最も普及した手法は、（狭義には4層以上[2][注釈 2]の）多層の人工ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である[3]。 要素技術としてはバックプロパゲーションなど、20世紀のうちに開発されていたものの、4層以上の深層ニューラルネットについて、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、ジェフリー・ヒントンの研究チームが2006年に多層ニューラルネットワークを用いたオートエンコーダを
画像生成AI 速いマシンは世界が違う (1/4)
「Stable Diffusion」のような画像生成AIは、ゲーム開発の場面で実際に使い物になるのでしょうか。マウスコンピューターのクリエイター向けPC「DAIV」のDAIV DD-I9G90（NVIDIA GeForce RTX 4090搭載）とDAIV DD-I7N60（NVIDIA RTX A6000搭載）を比較しながら、筆者が開発に関わるインディゲーム「Project-GENESIS」での背景のプロトタイプ制作を通じて、その可能性を探りました。画像の出力（生成）速度だけであればRTX 4090に圧倒的に軍配が上がりますが、複数のアプリをまたがった作業をする場合にはVRAM（ビデオメモリ）搭載量が48GBと多いRTX A6000が生産性を高めると考えて良さそうです。コンピュータの世界ではいつの時代も「速さは正義」であることを、画像生成AIを実践で使おうとして改めて痛感しました。 2機
LLMが変える、ユーザインターフェースの未来｜Dory
こんにちは、Doryと申します！ 2022年末からChatGPTをはじめとしたAI技術が爆発的に普及しはじめ、とてもワクワクしながら毎日を過ごしています。 本日は、昨今のAI技術がユーザインターフェースにどんな変化をもたらすか？という観点から記事を書いてみました。 CUI→GUI→NUI→？人間とコンピュータの接点であるユーザインターフェースは、その時代の最新技術を取り込むかたちで、これまで進化を遂げてきました。 70年代ごろ：CUI（Character User Interface） キーボードを使用した文字によるコマンド入力 いわゆる"黒い画面"のユーザインターフェース 80年代ごろ：GUI（Graphical User Interface） マウスなどのポインティングデバイスによる操作 画像や記号を用いて、情報を“モノ”として直感的に扱うユーザインターフェース 現代：NUI（Natu
y_miyakeのゲームＡＩ千夜一夜
http://gihyo.jp/magazine/wdpress/archive/2015/vol87 今月号の WEB+DB には坂上卓史さんの「ゲームルールの作り方」が掲載されています。 坂上さんは現役のアナログゲームのデザイナーで、デジタルゲームとアナログゲームの違いや、ゲームでキーとなる概念（おそらく自分でみつけるだけで数年は要するような）を平易に解説されています。 前半はコンセプトとキーワードですが、これだけでも、さまざまな着想が得られるでしょう。後半は一転して、実践的な内容で、ゲームコンセプトの作成、ゲームデザインの作成、そしてテストプレイを含めて完成へ至るまでの道のりを書かれています。 欲を言えば、第一章は「競り」「ブラフ」「交渉」「生産」などのキーワードを散りばめているので、具体的に代表的なゲームと写真があれば良かったと思うのですが、出すとそれぞれのゲームを説明しないといけ
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