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Deep Learning を用いたデザイン生成AI の支援による「人とAI の共創」に向けた研究 その1: 任意の街並み・建築物の外観を学習して画像を描くデザイン生成AI

机译:使用深度学习设计新一代AI,由AI支持的“人与人工智能的共创”研究第1部分:学习新一代城市景观和建筑物外观并绘制图像的新一代AI

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摘要

現在,様々な分野でDeep Learning を基盤とする人工知能( A I ) が注目されており,世界的に著名な研究機関や世界有数の情報系企業が大きなソースを研究開発に投じている。社会実装の試みも始まっており,過大な期待という側面もあるが,我々の生活や職域に変化を及ぼし得る可能性に対して社会的な関心は研究者に限らず極めて高い。契機の一つには,世界的な統計競技サイト「ILSVRC(ImageNetlarge scale visual recognition challenge)」での成果が挙げられる。Deep Learning がその特性を発揮しやすい機能は対象と「分類・認識・推定・予測」の因果関係が曖昧で複雑な事象の学習であり,多くの成果が報告されている。建築・都市への適用可能性の検討として,筆者らも街並み画像から街路名を推定するAI , 訪問意欲の有無とその度合を推定するA I の開発を行った。
机译:当前,基于深度学习的各个领域的人工知识 Noh(AI)受到关注,世界知名的研究机构和世界 世界领先的信息公司之一,在研发方面投入了大量资金 有。已经开始尝试在社会上实施它,据说存在过高的期望。 有一些方面,但是它可以改变我们的生活和职业。 社会对性的兴趣非常高,不仅对于研究人员而言。商谢 其中一台机器是全球统计竞争网站“ ILSVRC(ImageNet)”。 大规模视觉识别挑战)” 提到了水果。深度学习展示了其特征 平移功能是目标与“分类/识别/估计/预测”之间的因果关系。 学习模棱两可和复杂的事件,并报告了许多结果 已经完成。作为对建筑和城市适用性的考察, 作者还使用AI从城市景观图像和访问意愿中估算街道名称 我们已经开发了一种AI,可以估计疾病的存在与否及其程度。

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