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2018/04/09 東大院情報理工学系研究科の電子情報学特論Iでの講義資料です
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3.
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5 4 41 FP l f C T TP UNCn F l a c A INC l e d : Preferred Networks (PFN)
4.
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5.
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6.
6 https://www.youtube.com/watch?v =6ei_Dn-Uxqs
7.
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8.
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l B1 l B3 l
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19.
l l 2000 l 19
20.
20
21.
l l 21
22.
2013 22 A. Stomakhin, C.
Schroeder, L. Chai, J. Teran, A. Selle A material point method for snow simulation. SIGGRAPH 2013
23.
l l l 23
24.
l 1990 l 2000
WWW l 2010 SNS l 24
25.
27 http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h27/html/nc372110.html
26.
: Siri 26 https://www.apple.com/jp/ios/siri/ http://v-assist.yahoo.co.jp/ https://www.nttdocomo.co.jp/service/information/shabette_concier/
27.
1/2 l l 1970 PC l l l
2000 l 27
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2/2 l l RSS 2000 l l l
2000 l 28
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l 2000 l Web l
2005 SNS l l 2010 l l 2015 l 31
32.
l l l 32
33.
: Pepper, ,
, Jibo, … 33 https://www.jibo.com/ https://robohon.com/special/ http://www.takaratomy.co.jp/p roducts/omnibot/ohanas/ http://www.softbank.jp/robot/ consumer/products/
34.
34
35.
2010 l 2011~12 Siri l
2013 l 2014~15 Pepper l 2016 API l 2017 35
36.
36
37.
37
38.
38
39.
l l l l l UI AR l 39
40.
40 http://www.pcworld.com/article/2865478/mercedes- benzs-f015-concept-is-a-self-driving-hydrogen- powered-living-room.html
41.
41
42.
42
43.
43
44.
44
45.
l 2012 l l 2013 l l
2014 l LSTM l 2015 l l 2016 l 45
46.
46
47.
l l l l l 47
48.
l l 48
49.
2 0 49 http://incompleteideas.net/RL-FAQ.html Q:
I am doing RL with a backpropagation neural network and it doesn't work; what should I do? A: It is a common error to use a backpropagation neural network as the function approximator … F A F 10 Q
50.
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CuPy GPGPU l 60
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66.
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67.
1 l l l l 67
68.
PFI/PFN 68 OSS Blog TechTalk
69.
l l l l 69
70.
l 1 l 70
71.
l l l l 95 l 5 l l 71
72.
Gunosy, SmartNews 72http://gunosy.com https://www.smartnews.be/
73.
PFI 2010 Xappy 2012 l l l 73
74.
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75.
l 8 9
2 l 4 30 l https://www.preferred- networks.jp/en/news/internship2018summer 75
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