ピラミッド・ベクトル量子化による深層学習の効率化（Pyramid Vector Quantization for Deep Learning）
田中専務拓海先生、先日部下から『この論文、計算コストを大幅に下げられるらしい』と聞いたのですが、正直言ってピンと来ておりません。要は設備投資を抑えられるということでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。結論から言うと、この研究はニューラルネットワー
Deep Learning
3556ソーシャルネットワーク上での自動画像フィルタリング（Automatic Image Filtering on Social Networks Using Deep Learning and Perceptual Hashing During Crises）
田中専務拓海先生、最近部下から「災害時こそSNSの画像を活用しろ」と言われまして、しかし投稿が多すぎて現場が対応できないと聞きました。これ、要するにどんな技術で何ができるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、短く言うと三点です。SNS上の画像を自動で取捨選択し、重複や
Deep Learning and Quantum Entanglement: Fundamental Connections with Implications to Network Design（深層学習と量子もつれ：ネットワーク設計への基礎的示唆）
田中専務拓海先生、巷で話題の論文について部下が騒いでおりまして、何が会社にとって意味があるのか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！今回の研究は、深層畳み込みネットワークの設計と物理学の概念を結びつけ、モデルの『どこを太らせるべきか』を示してくれるんです。
新規応用への深層学習適用に関するベストプラクティス（Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「深層学習を現場で使おう」と言われまして、正直何から手を付けていいか分かりません。投資対効果が取れるのか、やれることとやれないことを社長に説明できるようにしたいのですが、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
Deep 6-DOF追跡（Deep 6-DOF Tracking）
田中専務拓海さん、この論文って要するに何をできるようにする研究なんですか。うちの工場で役立つかどうか、端的に教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、物体の位置と向き、つまり6自由度（6-DOF）を、深層学習で時系列的に追跡できるようにする研究です。現場で言えば
深層決定性方策勾配による都市交通信号制御（Deep Deterministic Policy Gradient for Urban Traffic Light Control）
田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から『交通信号の最適化にAIを使える』と言われましたが、大都市の交通なんてデータが多すぎて無理じゃないですか。要するに現場で使える技術なんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、交通データが多いこと自体はチャンスです。今回取り上げる
EEGとEMGの共同圧縮および分類のためのマルチモーダル深層学習（Multimodal deep learning approach for joint EEG-EMG data compression and classification）
田中専務拓海先生、最近部下からEEGとかEMGを使ったAIが社内でも注目だと言われまして、正直何ができるのか見当もつかないんです。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！簡潔に言うと、この論文は別々に取っていた生体信号、EEGとEMGを一緒に扱って、デー
深層学習によるメラノーマスクリーニングのための知識転移（Knowledge Transfer for Melanoma Screening with Deep Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から「画像診断にAIを使おう」と言われまして、特に皮膚のがん、メラノーマの自動判定が話題です。正直、どこから手を付ければいいのか見当もつかないのですが、まずこの分野の論文は何を主張しているのですか。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
Deep Learning for Explicitly Modeling Optimization Landscapes（最適化ランドスケープを明示的にモデル化する深層学習）
田中専務拓海先生、最近部下から「最適化にAIを使えば効率化できる」と言われまして、具体的に何が変わるのか掴めていません。今回の論文は何を示しているのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、最適化問題の“地形”を深層ニューラルネットワークで学習して、それを使い検索（サー
環境音検出の深層学習手法比較（A COMPARISON OF DEEP LEARNING METHODS FOR ENVIRONMENTAL SOUND DETECTION）
田中専務拓海先生、最近うちの部下が「環境音の解析でAIを使えば現場の異常を早く見つけられる」と言っているのですが、どこから手を付ければいいのか見当がつきません。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！環境音検出は工場や設備の異常検知に直結しますよ。まず結論だけ