画像ピクセルから学習する深層動的モデル（Learning deep dynamical models from image pixels）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『カメラ映像で機械の状態を学べる技術』を導入すべきだと言われまして、具体的に何ができるかがよく分かりません。要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。簡潔に言えば、この論文は『高画
Deep Learning
2451カンナダ文字の暗黙的セグメンテーションを用いたオフライン手書き文字認識（Implicit segmentation of Kannada characters in offline handwriting recognition using hidden Markov models）
田中専務拓海先生、最近部下に『手書き文字の認識技術を使えば帳票処理が楽になります』と言われたのですが、オフラインの手書きって何が難しいのでしょうか。システム投資の判断材料が欲しいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず、オフライン手書き認識とは紙に書かれた文字をスキャンして画
画像理解のための画像・パッチレベル学習を組み込んだ強化ランダムフォレスト（Enhanced Random Forest with Image/Patch-Level Learning for Image Understanding）
田中専務拓海先生、この論文ってざっくり言うと何ができるようになるんですか。現場がすぐ使える話ですかね？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、画像の中の小さな領域（パッチ）と画像全体の両方の情報を使って、分類精度を上げる工夫を提案していますよ。つまり、部分と全体を行ったり来た
深層学習によるヒッグス→τ+τ−探索の強化（Enhanced Higgs to τ+τ− Search with Deep Learning）
田中専務拓海先生、最近話題の論文が社の若手から上がってきまして、ヒッグス粒子の解析に深層学習を使うと良いらしいと。正直、私には雲をつかむ話でして、まず要点を端的に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に言うとこの論文は、深層学習（Deep Learni
cuDNN: Efficient Primitives for Deep Learning（cuDNN：ディープラーニングのための効率的プリミティブ）
田中専務拓海先生、最近部署で「GPUで学習を早くするライブラリ」って話が出まして、部下からcuDNNってのを入れたら良いと。それで、これって要するに何が違うということなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！cuDNNは要するに、深層学習のよく使う計算（プリミティブ）を速く
3D形状検索のための自己符号化器を用いた深層学習表現（Deep Learning Representation using Autoencoder for 3D Shape Retrieval）
田中専務拓海さん、最近部下から「3DのデータでAIを使えるように」と言われて困っているのですが、そもそも3Dの扱いって画像とどう違うのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、2D画像は紙の絵、3D形状は粘土細工のようなものです。粘土細工は角度や奥行きがあるため、その
高速特徴埋め込みのための畳み込みアーキテクチャ（Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）
田中専務拓海先生、最近部下から「Caffeっていうのが良いらしい」と聞きまして、何がそんなに違うのか見当もつきません。うちの現場にもすぐ導入できるものなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Caffeは「実務で扱いやすい速いディープラーニング基盤」だと考えてください。ポイ
異種顔認識のための共有表現学習 — Shared Representation Learning for Heterogeneous Face Recognition
田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から『この論文を導入すると顔認証の幅が広がる』と聞いておりますが、正直ピンと来ません。要するに何ができるようになるということですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言うと、この研究は『見た目が違う
コンパクトな統計的背景モデルの改良と実験（Improvements and Experiments of a Compact Statistical Background Model）
田中専務拓海先生、最近部下から「背景差分でAIを入れよう」と言われまして、どうも現場の映像から動く物体を拾う手法の話らしいのですが、要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論から言うと、この論文は「映像の各画素を周囲と比較して統計的に背景か否かを判定する
Training Restricted Boltzmann Machine by Perturbation（摂動による制限付きボルツマンマシンの学習）
田中専務拓海さん、最近部下からよく聞く"RBM"っていうのと、この論文の"Perturb and Descend"って手法は、うちが検討すべき技術なんでしょうか。ざっくり教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！RBMはRestricted Boltzmann Machin