不均衡データ分類のための深層オーバーサンプリング枠組み（Deep Over-sampling Framework for Classifying Imbalanced Data）
田中専務拓海先生、最近部下から『不均衡データ』の話を聞くのですが、正直よく分からなくて。現場では一部の製品不良が極端に少ないのにAIがそれを見落とすと聞きまして、我が社でも同じ問題があると思うのです。これは本当に経営に関係する課題なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！不
Continual Learning
1092アクター・クリティックエージェントにおける擬似リハーサル（Pseudorehearsal in actor-critic agents）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「継続学習が重要だ」って言うんですが、そもそも何が問題なんでしょうか。日々現場で条件が変わる中で、AIが急に使えなくなるって聞いて不安です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その不安は正しく、AIでは「catastrophic forgetting
デモから学ぶDeep Q学習（Deep Q-learning from Demonstrations）
田中専務拓海先生、最近部下から「デモデータを使うと学習が早くなる」と聞きましたが、具体的に何がどう変わるんでしょうか。現場で使えるかを知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点はわかりやすく3点にまとめて説明できるんですよ。まず、過去の操作データを「先生の教え」
深層学習を用いた特徴量削減による金融トレンド予測（On Feature Reduction using Deep Learning for Trend Prediction in Finance）
田中専務拓海先生、聞きましたか。ディープラーニングで金融の“情報の山”を小さくして予測する研究があるそうで、現場に使えるか知りたくて来ました。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その研究は要点が明快で、膨大な指標群を圧縮して“使える特徴”にする話なんですよ、できますよ。田中専務
物体の部位をCNNから発掘する：能動的な質問応答による方法（Mining Object Parts from CNNs via Active Question-Answering）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。最近、部下から「CNNの中身を解釈して部品を抽出する論文がある」と聞きまして、うちの製造現場に使えるか知りたくて伺いました。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、噛み砕いてお話ししますよ。要旨だけ先に言うと、この研究は既に学習済みの
歩行者検出のための頑健なクロスモーダル深層表現学習（Learning Cross-Modal Deep Representations for Robust Pedestrian Detection）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が『マルチスペクトル』とか『クロスモーダル』って言ってましてね。正直、何が会社にとって価値ある技術なのかつかめていません。今回の論文は現場導入に向けて何を示しているんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、昼間は見えるRGBカメラし
A Structured Approach to Predicting Image Enhancement Parameters（画像補正パラメータ予測の構造化アプローチ）
田中専務拓海先生、最近部下に「写真の自動補正にAIを入れたら販促が良くなる」と言われまして。ですが、うちの現場はクラウドも使い慣れておらず、訓練データをガンガン使う仕組みは怖いんです。本当に現場導入に向く技術なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。
高速化MRIデータ再構成のための変分ネットワーク学習（Learning a Variational Network for Reconstruction of Accelerated MRI Data）
田中専務拓海先生、最近社内で「医療画像をAIで早く綺麗にする」って話を聞いたんですが、具体的に何が変わるんでしょうか。正直、私には難しくて……AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、MRIという医療機器が撮る画像を、今よりずっと速く、かつ画質を保って再構成できる手法を示してい
画像と言葉の整列表現が視覚–言語タスク間の帰納的転移を改善する（Aligned Image-Word Representations Improve Inductive Transfer Across Vision-Language Tasks）
田中専務拓海先生、最近部下が『視覚と言語を一緒に学習させるといい』って騒いでましてね。要は私たちの製造現場にも使えるものか、まずは端的に教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！一言で言うと、画像のどの部分がどの言葉に対応するかを共通の空間で整列させることで、ある仕
仮想環境における人間らしい言語獲得のための深い合成的フレームワーク（A Deep Compositional Framework for Human-like Language Acquisition in Virtual Environment）
田中専務拓海先生、最近若手がこの論文の話をしてきて、当社でもAIを活かせるかと気になっています。ただ、言語を学ぶAIが現場でどう役立つのか、イメージが湧きません。まず結論を一言でお願いしますませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、短く結論を言いますと、この研究は「視覚で