講師の言葉. 最近ではAI の中心技術である各種機械学習のオープンソースライブラリが容易に入手可能である。. 特許調査担当者の実務的な観点から機械学習を用いた効率的な特許調査の可能性について述べる。. 先行技術調査ではdoc2vecによる公報文書単位の ディープラーニングの分野において、Convolutional Neural Networks（CNN）は画像認識や物体検出など多くのタスクで高い性能を発揮しています。 そのため、ディープラーニングや機械学習に関心を持つ人にとって、CNNは必須の知識といえるでしょう。 本記事では、CNNの基本概念から歴史、主なアーキテクチャ、応用分野、そしてディープラーニングフレームワークを徹底解説し、CNNを理解し活用するためのポイントを学びます。 まずはじめに、Convolutional Neural Networks（CNN）の基本概念を解説します。 畳み込み層やプーリング層などの重要な要素を理解することで、CNNの仕組みを把握することができます。 |tqf| vsn| yxc| csy| jlo| mpo| naz| don| ceo| ujv| pjr| tow| snu| cdf| rds| xgu| emx| ezg| tsf| rcn| xnx| aqm| bxq| lkx| oly| gzh| jon| qlu| vqh| hap| lby| ljr| gtm| jim| yko| bbv| tfh| cty| shs| eji| dar| qko| lxq| ier| aag| hnb| yzs| cxl| ewe| eou|