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カテゴリ
  • ファッション
  • 女性和服、着物
  • 付下げ
状態
  • 未使用




【最高級】【未使用品】手描き 暈し染め 金彩 梅 花 付下げ 身丈161.5cm 裄丈62.5cm T2612

千鳥のオークションをご覧いただきましてありがとうございます 
着物ライフを楽しくするようなご提案をして参りたいと存じます
なにとぞよろしくお願いいたします


<商品説明> ランク  1

商品番号 2612

・未使用品でございます
・手描き 暈し染め 金彩 梅 花の最高級付下げでございます
・卓抜したデザインセンスに大人の趣味性香る個性豊かな
 仕上がりとなっております
・肌触りが良く光沢のある高級感溢れる逸品でございます
・パーティー、入卒式、お宮参りや七五三などにいかがでしょう


素材  正絹 ・ 袷  

サイズ
 身丈(肩山より) 161.5cm 裄 62.5cm 袖丈 49cm

      前幅 24cm  後ろ幅 28cm

    縫込み  身丈 8.5cm  裄 3.5cm


対応身長  156.5cm ~ 166.5cm  30~50代


ランク
1 新品または中古品としては大変良い状態のお品です
2 少々汚れ等はございますが中古品としては良い状態です
3 汚れ等・使用感はございます 着用は個人差になるかと思います
4 汚れ等が多め 着用よりリメイク 素材 材料としておすすめ
5 アンティーク・レトロのお品 状態はいろいろです

・お取り置きは最初の落札から1週間とさせていただきます
・お直し等は承っておりません
・アンティーク時代物、リサイクルのお品になりますので
 何卒ご理解のある方のご入札でお願いいたします
・状態の感じ方は個人差がございます
・カメラの性質、お使いのパソコンや環境・設定により、
 商品の色合いが若干違って見える場合がございますので
 ご了承下さいませ

 お支払 ゆうちょ銀行・三菱UFJ銀行・かんたん決済

 土・日・祝日 定休

 消費税は別途頂戴いたします

+ + + この商品説明は オークションプレートメーカー2 で作成しました  + + +
No.103.001.009

看板
メイン画像
着物
最高峰 訪問着 付下げ 振袖 留袖
色無地 小紋 お召 お得なセット物

袋帯 名古屋帯

最高級】【未使用品】手描き 暈し染め 金彩 梅 花 付下げ 身丈161.5
付下げ 美品 秀品 紬地 市松 幾何学 焦茶色 袷 身丈151cm 裄丈63cm S 正絹 【中古】
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付下げ 美品 名品 落款 ほていや うさぎ 波頭 ぼかし 金彩 黒 袷 身丈164cm 裄丈67.5cm L 正絹 【中古】
最高級】【未使用品】手描き 暈し染め 金彩 梅 花 付下げ 身丈161.5
付下げ 反物販売 胡蝶蘭 京刺繍 ぼかし染め 空色 裄68.5cmまで 正絹 準礼装用/セミフォーマル用
訪問着 美品 秀品 牡丹 枝梅 金彩 ピンクベージュ 袷 身丈162cm 裄丈
★きもの北條★ 特選 柿本一郎 千鳥の図 シンプルで洗練された装いに 淡い茶鼠色 着物 付下げ 付け下げ A765-7 M【中古】
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付下げ 美品 秀品 草花 七宝 刺繍 金糸 青紫 袷 身丈163.5cm 裄丈67cm M 正絹 【中古】
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付下げ 美品 逸品 落款 証紙 一つ紋 奇翠 赤城紬地 迎春 十二支 絞り 黒 袷 身丈161.5cm 裄丈68.5cm L 正絹 【中古】
訪問着 刺繍 花丸宝尽くし 松竹梅 暈し染め 金彩 mop1076 着物

売れ筋商品 【最高級】【未使用品】手描き 暈し染め 金彩 梅 花 付下げ 身丈161.5cm 裄丈62.5cm T2612 付下げ 売れ筋商品 【最高級】【未使用品】手描き 暈し染め 金彩 梅 花 付下げ 身丈161.5cm 裄丈62.5cm T2612 付下げ
【競ナビ】 付下げ 美品 秀品 草花 蝶 刺繍 金銀糸 灰色 袷 158cm 64cm M 正絹 【中古】 - by , 2023-01-12
5/ 5stars
冷え症の彼女にプレゼントしました。 相当温いみたいで喜んでます! レギュラーサイズしか無かったので大きいだろうなと思っていましたが、部屋で着て嬉しそうに丸まって横になったり本を読んだり、これは手放せないみたいです!笑
付下げ 美品 秀品 紬地 市松 幾何学 焦茶色 袷 身丈151cm 裄丈63cm S 正絹 【中古】 - by , 2022-11-30
5/ 5stars
洗濯後初めて着用してみました。軽くてフワフワですごく暖かいです。 これからもっと寒くなるので買ってよかったです。
付下げ 美品 名品 落款 ほていや うさぎ 波頭 ぼかし 金彩 黒 袷 身丈164cm 裄丈67.5cm L 正絹 【中古】 - by , 2023-01-10
5/ 5stars
類似商品があるが、グルーニーが一番良いように思う。「着る毛布」の「着る」に重きを置くならば「グルーニー」、「毛布」に重きを置くならば「モーファ」が良いかも。構造が微妙に違う。私の場合は、1.グルーニー、2.モーファという評価です。静電気が起きにくいので、娘も気に入っています。
付下げ 反物販売 胡蝶蘭 京刺繍 ぼかし染め 空色 裄68.5cmまで 正絹 準礼装用/セミフォーマル用 - by , 2022-11-16
5/ 5stars
主人と合わせて購入しました。 とても暖かく大満足です。 ヒョウ柄もかわいいです。売り切れ前に買えて良かったです。 フード付きだといいなと思いました。
★きもの北條★ 特選 柿本一郎 千鳥の図 シンプルで洗練された装いに 淡い茶鼠色 着物 付下げ 付け下げ A765-7 M【中古】 - by , 2023-01-08
5/ 5stars
以前から着る毛布に興味があり、検索したところこの商品がヒットしました(^^)v 豹柄が可愛く迷わず即注文♪ 田舎の寒い場所に住んでますが、暖かく満足です!!
付下げ 美品 秀品 草花 七宝 刺繍 金糸 青紫 袷 身丈163.5cm 裄丈67cm M 正絹 【中古】 - by , 2022-11-02
5/ 5stars
男性です。サイズはレギュラーを買いました。暖かいですが、やっぱりちょっと大きいですね。 調整出来るともっといいのですが。ショットサイズは小さすぎると思ったのでレギュラーにしました。 厚みは意外と薄く感じます。 色は濃い目のいろだったので一瞬あれっと思いましたがこっちの色の方が男性向きと思いました。
付下げ 美品 逸品 落款 証紙 一つ紋 奇翠 赤城紬地 迎春 十二支 絞り 黒 袷 身丈161.5cm 裄丈68.5cm L 正絹 【中古】 - by , 2023-01-06
5/ 5stars
寒がりなので、冬はフリースにレッグウォーマーというスタイルでしたが、総合ランキングでこちらの商品を見つけてチェック柄を購入しようとおもいましたが、気に入った色が売り切れだったので、迷っていたところ、こちらのレオパード柄をみつけました。通常の物より高いし、画像で見ると、ちょっと白っぽく見えたので悩みましたが、思いきって購入。大正解でした。心配していた色味も思ったより白くなく、丁度いいベージュでした。レギュラー丈ですが、ベルトで調整出来るので、問題ありません。高くてもレオパード柄が可愛いので大満足です。もう手放せません。

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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。

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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『■ MAKANALEI マカナレイ ■ 鶴松 和柄 シルク オープンカラー 半袖 アロハ シャツ ブラック S』には、以下のように記載されています。


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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。

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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。

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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、定価33000円 スティーブンアラン ストレッチサキソニーズート2BジャケットS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

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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

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∟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CHANEL シャネル ◇ coco ロゴ マーク フラップ マトラッセ ムートン レザー 皮 革 メッセンジャー ショルダー バッグ 鞄 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。

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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。

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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 : K-2000 付下げ 刺繍 絞り 鹿の子 金彩 しつけ糸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。

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■金融

★モンクレール MONCLER SERRE ダウンコート 00 正規品 黒 美品★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(新品 タグ付き 23056 sサイズ natural patagonia パタゴニア パタゴニアレトロX レトロX レトロ フリースジャケット)、「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:DirectAlpine/CLIF/メンズ アウター/ジャケット 黒/Lサイズリユース・逸品物・蓑虫付け下げきもの・172cm◎N5190

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。
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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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