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深層学習④CNN II
第4章 深層学習：CNN Ⅱ 🔄 第3章の復習：Convolutionの基礎 📐 Conv2Dのパラメータ 多チャンネル入力への適用例 例1：RGB画像への適用 例2：特徴マップへの適用 🔢 パラメータ数の詳細計算 基本的なパラメータ計算式 📊 計算例：段階的な理解 例1：最初のConv2D層 計算過程： 例2：2番目のConv2D層 計算過程： 例3：Dense（全結合）層 ...
AIニュース(4/1)
©GoogleGoogleは、推論能力に重点を置いた言語モデル「Gemini（ジェミナイ）2.5」を発表した。今回公開されたのはGemini 2.5 Proの実験バージョンで、Googleが本格的に推論型AIモデル競争に参入したことを示している。 Gemini 2.5は、アップグレードされたベースモデルとポストトレーニング（後処理学習）を組み合わせて性能を向上させており、LMArena、Humanity’s Last Exam、AIMEといった主要ベンチマークで最先端の成績を収めている。現在、Google AI Studioにアップデートされており、Gemini Advancedのサブスクリプション利用者はGeminiアプリでも利用可能。数学の問題解決や複雑な推論を必要とする日常の課題も、より簡単に解決できるようになっている。 強力なコーディング能力 GoogleはAIによるコーディング性能の向上に注力しており、Gemini 2.5は前バージョンの2.0と比べて大きな進歩を遂げた。今後も継続的な改善が予定されている。Gemini 2.5 Proは、視覚的に魅力あるWebアプリケーションの制作、エージェント型コードの開発、コードの変換・編集など、さまざまな分野で優れた性能を発揮している。 特に、エージェント型コード評価の業界標準とされる「SWE-Bench Verified」では、カスタマイズされたエージェント設定を用いて63.8%という高いスコアを記録し、卓越したコーディング能力を証明した。 以下の動画では、Gemini 2.5 Proがわずか1行のプロンプトから実行可能なコードを生成し、ビデオゲームを制作する様子が確認できる。 ...