自動抽出のため画像内のテキスト等は表示されない場合が有ります。全ページのテキストを表示（全文検索用）


ビッグデータ時代と計算資源の飛躍計算インフラの進化： 2000年代に入り、ムーアの法則に加え、 コンピューティングGPU の活用が本格化。2006年前後からグラフィックス処理装置(GPU)を機械学習に転用する試みが始まり、 従来数週間かかっていたニューラルネットの学習が数日に短縮されました。 ビッグデータの時代： インターネットの普及とWeb2.0の潮流の中で、検索ログ、SNS投稿、電子商取引ログ、センサーデータなど前代未聞の規模でデジタルデータが集積。AIシステムに与えるデータは 世紀の石 「経験（学習データ）」が潤沢になり、「 21油 」と呼ばれるようになりました。 ディープラーニング復興の兆し： 2006年、ジェフリー・ヒントンらは多層ニューラルネットを効率良く訓練する手法としてディープビリーフネットを提案。2009年にはImageNetという大規模画像データセットが公開され、これを使った画像認識コンテストが始まりました。 2005年： DARPAグランドチャレンジで自動運転車が荒野の約212kmコースを完全自律走破2006年： Netflix Prizeコンペティションが開始され、レコメンデーション技術が競われる2008年： AppleのSiriなど音声アシスタントの登場2011年： IBMのWatsonがクイズ番組「Jeopardy!」で人間チャンピオンに勝利

全ページのテキストを表示（全文検索用）

操作方法
・ウインドウ幅に応じて、画像が拡大・縮小されます。（例）ウインドウ幅を広げる→拡大表示
・チャート自体をクリックすると「次のスライド」が表示されます。
・上下にあるメニューより、スライドを「送る・戻す」「目次の選択」等の操作が可能です。