AI関係– category –
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［論文解説］AIが拓く材料設計の新たな地平：MatterGen解説
AIが拓く材料設計の新たな地平：MatterGen解説 はじめに 近年、AI技術は様々な分野で目覚ましい進歩を遂げており、材料科学の分野でもその応用が期待されています。今回、Microsoft Researchが発表した「MatterGen」は、AIを活用した新たな材料設計のパ... -
AIが科学研究を加速する：AI Co-Scientistの衝撃（簡易解説版）
引用元 記事名: Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist URL: https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/?utm_campaign=The%20Batch&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqt... -
新AIモデル紹介：AIが捉える世界を広げる「Aya Vision」
新AIモデル紹介：AIが捉える世界を広げる「Aya Vision」 引用元: Aya Vision: Expanding the worlds AI can see （2025年3月4日発行） 要点 Cohere For AIが、多言語かつマルチモーダルなタスクに対応する最先端のオープンウェイトビジョンモデル「Aya Vis... -
［ニュース解説］AIのハルシネーション：ChatGPTによる偽の殺人事件の生成から考える
AIのハルシネーション：ChatGPTによる偽の殺人事件の生成から考える 本稿では、AIの「ハルシネーション」という現象、およびそれが実際に引き起こした問題について解説します。本稿を通じて、AIの潜在能力と限界、そして人間がAIとどのように向き合うべ... -
Meta AIのヨーロッパ展開
Meta AIのヨーロッパ展開 本稿では、Meta社が発表した最新AI、「Meta AI」のヨーロッパにおける利用開始に関するニュースについて、詳細に解説していきます。 引用元 本稿は、以下のMeta社の公式発表に基づいています。 Europe, meet your newest assist... -
なぜ機械学習・深層学習のために「情報理論」を学ぶ必要があるのか？
機械学習・深層学習のための情報理論：なぜ学ぶ必要があるのか？ はじめに 機械学習や深層学習を学ぶ上で、なぜ情報理論の知識が役立つのかを、初学者の方にもわかりやすく解説します。機械学習や深層学習の根底にある「情報」という概念を理解するため... -
なぜ機械学習・深層学習のために「確率・統計」を学ぶ必要があるのか？
機械学習・深層学習のための確率・統計：なぜ学ぶ必要があるのか？ はじめに 機械学習や深層学習を学ぶ上で、なぜ確率・統計の知識が重要なのかを、初学者の方にもわかりやすく解説します。線形代数が、データやモデルを「形」として捉えるための道具だ... -
なぜ機械学習・深層学習のために線形代数を学ぶ必要があるのか？
機械学習・深層学習のための線形代数：なぜ学ぶ必要があるのか？ はじめに 機械学習や深層学習を学ぶ上で、なぜ線形代数の知識が必要不可欠なのかを、初学者の方にもわかりやすく解説します。 線形代数とは？ 線形代数は、ベクトル、行列、そしてそれ... -
ベイズの定理：条件付き確率を理解するための鍵
ナイーブベイズ法などの機械学習手法を深く理解するためには、その基礎となる「ベイズの定理」をしっかりと把握することが重要です。ベイズの定理は、ある事象が起きたという条件のもとで、別の事象が起きる確率を求めるための公式です。 条件付き確率とは... -
AI研究の二つの潮流：シンボリックAIとノンシンボリックAIを初心者向けにわかりやすく解説！
人工知能（AI）研究の歴史は、大きく二つの潮流、すなわちシンボリックAIとノンシンボリックAIの対立と融合の歴史でもあります。これらのアプローチは、AIの実現方法に対する根本的な考え方の違いに根ざしています。本記事では、それぞれの特徴、歴史、そ...
