Edward：確率モデリング・推論・批判のためのライブラリ（Edward: A library for probabilistic modeling, inference, and criticism）
田中専務拓海先生、最近AI導入を検討している現場から『確率モデル』を使えと言われましてね。正直、何がどう違うのかピンと来ないのです。これって要するに単なる統計ソフトの話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！大丈夫、落ち着いて説明しますよ。要点は三つです。まず確
Monte Carlo
848非線形波動関数のための射影量子モンテカルロ法（A Projector Quantum Monte Carlo Method for non-linear wavefunctions）
田中専務拓海さん、最近うちの現場でもAIの話が出ますが、何から手をつければいいのか見当がつきません。今回の論文はうちのような製造業にも関係しますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は元々量子化学や物性物理の計算手法の話ですが、要点は「複雑な問題を現実的なコストで近似する方
時空間ガウス過程による生物システムの動的モデル化（Spatio-temporal Gaussian processes modeling of dynamical systems in systems biology）
田中専務拓海先生、最近部下から時空間のデータを使って生産工程の品質変動を予測できると聞きまして、実際どんな研究があるのか教えていただけますか。論文の中身を経営判断に使える形で知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これならわかりやすく整理できますよ。要点は3つで説
リセット不要の試行錯誤で回復するロボットの動作能力（Reset-free Trial-and-Error Learning for Robot Damage Recovery）
田中専務拓海先生、最近部下から「ロボットが壊れても自動で直せる技術がある」と聞いたのですが、現場で本当に役立つものなんでしょうか。投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、現場で使える可能性が高い技術ですよ。理由は三つあります。事前に多様な動作案を
制限付きボルツマンマシンでモンテカルロシミュレーションを高速化する方法（Accelerate Monte Carlo Simulations with Restricted Boltzmann Machines）
田中専務最近、部下から「モンテカルロ法をAIで高速化できるらしい」と聞きましたが、正直ピンときません。要するに我が社の生産現場で使える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、順を追って説明しますよ。今回の論文は、Restricted Boltzmann Mac
マイクロカノニカル確率的ブロックモデルの非パラメトリックベイズ推論（Nonparametric Bayesian inference of the microcanonical stochastic block model）
田中専務拓海先生、最近部下からネットワーク分析だのコミュニティ検出だの言われていまして。正直、何が会社の利益につながるのかピンと来ないのですが、この論文は要するに何をしているものですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この研究は、関係性データ、つまり人や物のつながりから隠れた集団
一般化再パラメータ化勾配（The Generalized Reparameterization Gradient）
田中専務拓海先生、最近部署で「変分推論って効率的だ」と聞くのですが、具体的に何が変わるのかさっぱりでして、投資に値するのか迷っております。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。まず要点を3つに分けると、1) どんな問題を解くのか、2) なぜ従来手法で困って
ニュートリノ–原子核反応の統一モデルに向けて（Towards a Unified Model of Neutrino-Nucleus Reactions for Neutrino Oscillation Experiments）
田中専務拓海先生、最近うちの若手から「ニュートリノの反応モデルを理解しておくべきだ」と言われましてね。正直、物理の話は苦手でして、論文一つで何をどう現場に活かせるのかがつかめません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、異なる実験条件でのニュートリノ反応を一貫して扱う“統
記述子と生成器ネットワークの協調学習（Cooperative Training of Descriptor and Generator Networks）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『新しい生成系のAIを入れた方が良い』と言われているのですが、何がどう違うのかさっぱりでして。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。今日は『記述子（Descriptor）』と『生成器（Generator）』
期待線形化を用いたドロップアウト正則化（Dropout with Expectation-Linear Regularization）
田中専務拓海先生、最近部下から「ドロップアウトを改良すると精度が上がるらしい」と聞いたのですが、何がどう違うのかさっぱりでして。これって本当に我が社の現場でも意味があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、落ち着いて整理すれば導入の判断はできるようになりますよ。ま