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最安挑戦! A561/C 【サポート付き】富士通 メモリー8GB 2016インストール Office 大容量 大画面15インチ パソコン サクサク PC Windows10 15インチ~
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21,552円 39,185円
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カテゴリ
  • コンピュータ
  • パソコン
  • Windows
  • ノートブック、ノートパソコン
  • 富士通
  • 15インチ~
メーカー·ブランド
  • 富士通
状態
  • やや傷や汚れあり
·大容量新品SSD 120GB

·メモリー:超大容量メモリー 8GB  

·CPU:現役爆速の第二世代Core i5 2.5GHz

·最新バージョンのMicrosoft Office 2016 Home and Business搭載!!正規ダウンロード版「1User」

·史上最速Windows 10 Professional 64bit搭載!


サクサクに動作するのパソコンを、
困った時に頼れるサポートをセットに、格安でご提供します!!



▼こちらのPCを買った方の感想を紹介させて頂きます▼


■期待を裏切らなかった
中古パソコンははじめての購入で不安がありました。
ですが使用開始から期待以上にサクサクで、Officeのインストールもスムーズでした。
若干の使用感も想定内。コストパフォーマンスから考えると家の中で使うパソコンは今後も中古の1ランク上のスペックが良いですね

■すごく良い
傷はなく、ほとんど新品にみえます。キーボードの状態もいいです。動きも問題ありません。お買い得の商品です。

■満足です。
年式は古いですが、使用用途にぴったりでした。
外観、内部ともきれいで、お買い得でした。

■中古品とは思えないくらい満足。
スペックもかなり良く起動も早いです。
マイクロソフトのオフィスも付帯されていてパワーポイントまでついていて満足しています。

■性能的にも全く問題なしで、価格もお手頃なので、助かりました。

■非常に良い商品を購入できたと満足しています。
立ち上がりも早く、ネット動画の動きもスムーズで、とてもストレスなく使用できます。
中古の購入は初めてなので最初は少し不安もありましたが外観は特段の傷もなくキーボードも綺麗です。
非常に満足しています。




数ある商品の中から当方の商品をご覧いただきありがとうございます。


『パソコンを買ったはいいが使い方がわからない!』


『パソコン本来の力を使いこなせていない気がする』


『PCスキルをみにつけて自分の市場価値を上げたいが何から手を付けたらいいかわからない!』



そんな方に向けてスペシャルな特典をご用意させて頂きましたので是非ご覧ください。



パソコンは買ったはいいもののWindows10って新しすぎてよく分からず
使い方に困ってしまうという人は少なくないです。


·Windows7の時にあった機能がどこかに行ってしまった
·コントロールパネルってどこにあるんだろ??


パソコンの操作に使い慣れている人でも
OSのバージョンが上がることでこのような問題に頭を悩ませることが多くあります。


PC初心者の方、PCの使い方に慣れていない方が

パソコンを買って1人でセットアップを行い、
誰にも聞けない環境で一人で使い方を習得するのは

とても時間と根気がいる作業となります。



周りの人に聞くのは何か恥ずかしかったり、

「それググったら終わりじゃん」

って言われてしまうのが怖かったりして聞けないこともあったりします。


そんな悩みの声にお応えして、
当方からPCを買っていただいた方限定で

PCの使い方や、セットアップの方法から
レクチャーさせて頂く

電話サポートLINEサポートを特典としてお付けさせて頂きます。

「ググれば済む話かも」と思うようなことであっても
最初は遠慮なく質問してください。

検索をすることも一つのスキルであったりしますので、
そのことも含めてレクチャーさせて頂きます。


逆に電話や、LINEなどでコミュニケーションをとるのが億劫だ
という方に対しては、
PCの使い方や、セットアップの方法をまとめた動画マニュアルをセットでお付けいたします。


長年、大手企業でPCのサポートを担当する当方の経験を元に
こちらを見るだけでも新しいPCの使い方に困らないような
動画マニュアルをお届け致します。


《スペシャル特典はここがスペシャル》 


PCの使い方がわかったら、それだけで満足とはなかなかならないと思います。
PCを買うのは何か目的があって買うのが普通です。

·暇つぶしのために買った
·ゲームをしたいから
·Youtube見たい
·ネット動画を見るため

これらの目的でPCを買う事もすごく楽しい使い方だと思います。

ただ、PCを使う事の醍醐味や可能性は、
これらだけに留まらず、
もっと多くの事が実現可能です。


PCの潜在能力を活かす一例として、スペシャル特典では以下のことがお伝えできます。


■人間が10時間かかる作業をボタン1つで実行、あとは勝手に処理
 
 パソコンが得意な作業は、単純作業です。
 単純作業はオートメーションでPCに任せてしまった方が絶対にいいです。
 PCをオートメーションで使いこなす方法を伝授いたします。


■PCを使った仕事が10倍速くなる方法

 パソコン仕事のパフォーマンスは、
 効率の良い法オフを知るだけで劇的に変わります。
 毎日行う事だから、必ず知っておいてほしい
 選りすぐりの即効テク·便利ワザをお伝えします。


■Excel、パワポ、ワードなどスキルを磨き自分の市場価値を高める

 Office系の製品の使い方を知らない人は意外と多いです。
 特にExcelマクロ、Excel関数、ピボットテーブル
 これらが使えるようになると企業からの求人の際にも有利に働きます。
 
 某有名パソコン教室が20000円近くの入会費と、月額10000円を取って教えている内容と
 同等の内容を1対1の関係性でレクチャーさせて頂きます。


■パソコンを使って、パソコンの代金以上のお金を稼ぐ

 PCに触れる機会があまりなかったり、
 そもそもPCやITなどに興味があまりない方からすると
 
 「パソコンだけでお金が稼げます」

 と言われても、はじめはすごく胡散臭く感じるかと思います。
 今はそれでも大丈夫です。
 ちゃんと知識とスキルを身に付けることができれば
 そんなに難しいことではありません。
 
 少なくともPCを購入するために使用した代金を稼ぐことは簡単にできます。

 こちらはご所望の方だけお伝え致します。
 ご要望の方は購入後に私にお伝えください。


これらの特典にかかる金額ですが、
すべて『無料』です。


当方からパソコンをお買い上げ頂いた方に限り
全て無料でご提供させて頂きますのでこのチャンスをお見逃しなく。

ただし、この特典を受け取るのは、
ITスキル、PCスキルを向上させたいという
真面目に学ぶ意欲のある方のみお受け取りください。


また、上記は一例となりますので
『こんなことも知りたい』ということがありましたらお伝えください。

勉強熱心で向上心のある方には、
当方もとことんお付き合い致します。


≪目次≫

■Windowsの操作が最高に早くなる

·○○のキーを知ることが高速化への第一歩
·作業データを失わないための大事な習慣
·〇〇と○○の作業を上手に活用する
·作業環境を一瞬で整える
·あらゆる操作を瞬時に実行する方法
·○○でパソコンの画面を自在に切り取る

■パソコンを購入するまでにかかった金額を余裕で稼ぐ

※ ご希望の方にはお金を手にするスキルもお伝えすることができます。

·ヤ○オクを換金所のごとく活用する
·売るものがなくなったら終わり??繰り返し何度も利益を出す方法
·メル○リで月に10万円売った手法
·手作業は極力省く、PCが得意なことはPCに任せる オートメーション応用術


※これらはお伝えできることのほんの一例ですので、
 ご要望がありましたら追加、日々アップデートしていきます。

さあ、ハイスペックなノンストレス高速PCを今だけ限定のサポート付きで手に入れて、
あなたのライフスタイルをぜひより良いものへと変えてください☆

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最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング() ” 。

ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、について知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。

【適合車種:ホンダ N WGN(JH系 NA車 2WD)2013~】 DUNLOP WINTER MAXX WM02 155/65R14 スタッドレスタイヤ ホイールセット 一台分4本セット アルミホイール:A-TECH シュナイダー スタッグ_メタリックグレー 4.5-14 4/100 (14インチ スタッドレスタイヤホイールセット)

FUJITSU LIFEBOOK AH50/B3 - W - i7 - 7G - 51 - i

引用:Intel Core i7-740QM SLBQG モバイルCPUプロセッサーソケット G1 PGA988 1.73Ghz 6MB 2.5 GT/sCovercraft ssc7432cabnシートカバー、カーハートブラウン、2 nd行

今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、とは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら解説していきます!


とは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもので、昨今注目を浴びています。

—MITが発刊している『サンドビック コロミル490チップ 4330 (10個) 品番:490L-140408M-PM 4330』には、以下のように記載されています。


Windows11 新品SSD換装 A-235 Fujitsu LIFEBOOK WA2/W Core i5 6300HQ 2.3GHz SSD 256GB メモリ 8GB Webカメラ マルチドライブ WPS Office2

が羨望を受けるきっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でを用いたシステムで圧勝したことです。

皆さんの記憶に新しいのは、に人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo (*2)」が、世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士に勝利したことでしょうか。

それまでも、「人工知能」というのは、過去2回ブームがあり、2013年以降は第3次AIブームと言われていますが、この3度目のブームを引き起こしたのは間違いなくといっても過言ではありません。

【適合車種:ニッサン モコ(MG22系)2006~2011】 YOKOHAMA Bluearth AE-01 165/50R15 73 夏用タイヤとホイールの4本セット アルミホイール:MID シュナイダー RX810_ブラックポリッシュ/アンダーカットレッド 4.5-15 4/100 (15インチ サマータイヤセット)

の何がそんなに画期的で凄い技術なのかを次に見ていきましょう。

グレステン736TK 牛刀36cm


今までの話で、人工知能と機械学習、と3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、【適合車種:レクサス HS(ANF10)2009~】 DUNLOP エナセーブ RV505 215/55R17 94 夏用タイヤとホイールの4本セット アルミホイール:MID RMP 027F_セミグロスガンメタ/ポリッシュ 7.0-17 5/114 (17インチ サマータイヤセット)という位置付けです。

大まかな構造がわかったところで、1つ1つのワードについて深掘りしていきましょう。

①人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

■強いAI7 mmハートシェイプガーネットイヤリング14 Kイエローゴールド

ニュースなどでよく見かけるのは、弱いAIで中でも特化型AIです。

現実的にはまだ汎用型AIは難しいと言われています。

(追記 6/18:強いAIは、汎用人工知能(AGI)とも呼ばれます。弱いAIの汎用型AIとどう違うのかというところですが、その差は人工知能自体に意識があるか、ないかというところにあると思っており、強いAI≒ドラえもん のようなイメージを持っていただけると分かりやすいのではないかと思います。)

②機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

 用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

■教師なし学習【適合車種:ホンダ インサイト(ZE4)2018~】 YOKOHAMA Bluearth GT AE51 215/50R17 夏用タイヤとホイールの4本セット アルミホイール:WEDS ライツレー DI_ブラックポリッシュ 7.0-17 5/114 (17インチ サマータイヤセット)

∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

③ (DL)

冒頭に記載したように「十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習」ということで、人工知能の中の1つの要素技術です。

といってもアルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が違うのでビジネスにを導入する際、どのアルゴリズムを使うのが適切なのか検討する必要があります。

今回は、大まかに3つ紹介しますが、もっと知りたい方は【適合車種:スバル インプレッサ(GE系 アネシス 15インチ装着車)2008~2011】 BRIDGESTONE レグノ GRV2 195/65R15 タイヤとホイールの4本セット アルミホイール:WEDS レオニス IT_パールブラック/ミラーカット 6.0-15 5/100 (15インチ サマータイヤセット) にマッピングされているものが記載されているのでご覧になってみてください。

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■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、のアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。


上図のように、 は中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になります。

深層学習と言われるくらいなので、ここまでは想像がつくと思いますが、具体的にどういった過程を踏むのか例に出して説明します。

このSotaくんのように「目の前においてある果物が何なのか」を認識させるようにするにはどうすればいいのかを例に説明します。

【中古 良品】 SONY ウォークマン Sシリーズ 16GB ブルー NW-S785/L

下図のように、大まかに学習処理のフェーズ、推論処理のフェーズに分かれます。

実際にビジネスに導入する際、学習済みのモデルを使用する場合には推論の処理のみなので大規模な計算資源は必要ないです。

しかし、もし学習モデルの作成から行う場合には大量のデータだけではなく、膨大な量のデータを処理するための時間や電力、GPUのように大量のデータを処理できるサーバーが必要となります。

【適合車種:トヨタ ヴァンガード(30系 350S、240S Sパッケージ)2007~】 TOYO トランパス LU2 245/45R19 タイヤとホイールの4本セット アルミホイール:WEDS レオニス LM_パールブラックミラーカット/チタントップ 8.0-19 5/114 (19インチ サマータイヤセット)

逆にいうと、には、テストデータが少ないと性能が出ない、識別結果のチューニングが難しいという弱点があります。

で、大量のデータさえあれば、従来の機械学習などではできなかった複雑な扱いづらいデータも処理を行うことが可能になったという点が大きな変化と言えます。


では、具体的にで今何ができるのかを見ていきたいと思います。

まず入力するデータの種類別に、以下のように分類できます。

①画像認識

画像動画を入力とし文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。

(例: Facebookのタグ付け(顔認証)、自動運転、感情分析など

②音声認識

音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。

(例:iPhoneの「Siri」のような音声入力など

③自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語(書き言葉・話し言葉)をコンピューターに処理・理解させる技術です。

(例:銀行のコールセンターでの問い合わせ対応、文書要約、機械翻訳など

④異常検知

産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。

(例:工場内の監視(故障や異常動作の検知)など


■製造

Rist(Deep Inspection):画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識させ、工場などにおける不純物の検知などを行うことができる。

URL : 【リモートワーク用】富士通 A561/C Windows10 PC 大画面15インチ 新品SSD:120GB メモリー:8GB Office 2016 Zoom 在宅勤務 テレワークhttps://www.deep-inspection.com/

■流通

ViSENZE:ECサイトなど電子商取引のプラットフォーム上でファッションアイテムなどを画像で検索ができる。

URL : https://www.visenze.com/

■医療

Atomwise:既存の薬の分子構造などから新しい薬をディープラーニングによって発見し、新薬発見のプロセス短縮を目指している。

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Enlitic:レントゲン写真やCTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像からがんなどの悪性腫瘍を検出する。

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■セキュリティ

Deep Instinct:ディープラーニングアンチウイルスパッケージというディープラーニングを用いて自動で危険なコードを認識するソリューション。

URL : 【高画質Webカメラセット】【サポート付き】富士通 A561/C メモリー8GB Windows10 PC 大画面15インチ 大容量 Office 2016 SSD:480GB

■金融

フィリグリー渦巻き ティアドロップ 再生 レッドコーラルインレー 925スターリングシルバー ダングルピアスを活用した金融トレーディングプラットフォーム。トレーディングを行う人が自分の投資タイミングの判断をチャート上からAIに学習させ、同様の投資タイミングが発生したときにお知らせするトレーディング意思決定支援機能をメイン機能としている。

URL : https://www.alpaca.ai/

他にも、大量の顔写真の表情から感情を分析することができたり(【蔵出し】 大きな油絵 『舞奴』 京都市 森川光子 1982年 肉筆/サイン ガラス額装 82×95cm ※760 K)、「LINE」のスタンプのレコメンド、ニュースアプリ「グノシー」の年齢推定、音楽ストリーミングサービスの「Spotify」の類似した曲のレコメンドなど身近に使っているアプリにもは活用されています。

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の期待されているところは、今まで機械学習などでは処理ができなかった複雑なデータを扱うことが可能になり、人間が行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができるようになることです。

それだけでなく、技術自体がコモディティ化し、皆がを使えるようになり、データの活用の仕方次第であらゆる領域で新しい体験などが生み出され社会の仕組み自体をも変える技術になるだろうという部分にあると思っています。

実際富士キメラ総研の調査結果によると人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になり、2015年度の14倍になると言われています。

参考:【1853】浜田 泰介 油彩 「雨後」 額装 F10号 〈蔵出し買取品〉【サポート付き】A561 富士通 Windows10 Office2019 次世代Core i5 SSD:240GB メモリー:8GB & PQI USB指紋認証キー Windows Hello機能対応

今後もより幅広いあらゆる領域で、が活用されていくでしょう。

現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、が普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していくと弊社は考えております。


今まで読んでいただいた中で少しでもDeep Learingについて深まりましたでしょうか。

今後も弊社は様々なパートナー様と一緒に、あらゆる領域において取り組むことでの普及を盛り上げていきたいと思っております。

また、この記事を読んで、を自社のサービスや製品に導入してみたいと感じても、知見やリソースが足りないなど、様々な障壁があってなかなか実現が難しいと思っている方も多いと思います。

手軽に短期間でを導入したい方向けに「ディープラーニング導入検討サービス」を提供しております。画像データをご用意いただければ、弊社のエンジニアが技術検証を代行させていただきます。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

その他、ご要望・ご質問等ございましたら bussiness@leapmind.io までお問い合わせください。


<注釈>

*1人工知能の競技会( ILSVRC )

120万枚の画像から1000クラスのカテゴリ識別を行い、精度を競うコンペティション。

*2 AlphaGo

米Google DeepMind社が開発した、ディープラーニングを応用した人工知能。最近、人類最強の棋士・柯潔に勝利し、囲碁対局から引退。


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