[date:20170417]の検索結果
14歳二ヶ月で史上最年少のプロ棋士となり注目されている中学生プロ棋士藤井聡太四段が、NHK杯テレビ将棋トーナメント1回戦で千田翔太六段に勝ちプロデビュー後の連勝記録を13連勝に更新した。対局は5月14日に放送される予定。
将棋最年少プロ １４歳藤井四段がデビュー１３連勝 また記録更新
NHK杯1回戦第7局 ▲千田翔太六段VS△藤井聡太四段の棋譜解説動画
藤井聡太（ふじいそうた）四段
藤井聡太四段は、14歳二ヶ月プロ棋士となり、加藤一二三九段が持っていた最年少記録を62年ぶりに更新した注目の中学生棋士。詰将棋解答選手権で3年連続で優勝しておりその終盤力には定評がある。得意戦法は角換わり。プロデビューから公式戦13連勝。
千田翔太（ちだしょうた）六段
千田翔太六段は、近年活躍が著しい森信雄七段門下の若手棋士の一人で、コンピュータ将棋を研究に活用しコンピュータ将棋に詳しいプロ棋士として知られている。順位戦はC級1組。
NHK杯テレビ将棋トーナメント
「NHK杯テレビ将棋トーナメント」は、トップ棋士たち50名がトーナメント方式で戦う早指し棋戦。持ち時間は10分で切れたら1手30秒、各10分の考慮時間がある。毎週日曜日午前10時30分からEテレで放映される。前回の優勝者は佐藤康光九段。司会は藤田綾女流二段。
NHK杯テレビ将棋トーナメント｜NHK囲碁と将棋
NHK杯テレビ将棋トーナメント トーナメント表｜NHK囲碁と将棋
レンタルサーバーサービスを提供している「さくらインターネット」が、大量の計算資源を高いコストパフォーマンスで利用できる「高火力コンピューティング」の1つである「さくらの専用サーバ 高火力シリーズ」を時間課金で利用できるサービスを開始した。
ディープラーニング用途に適した計算リソースとして、GPUサーバー（NVIDIA社製GPU搭載）のQuad GPU Maxwellモデルを1時間267円から、さらに、よりコストパフォーマンスの高いモデルとしてQuad GPU Pascalモデル（1時間294円）、また精度やメモリ帯域幅および信頼性に優れた上位モデルとしてTesla P40モデル（1時間349円）とTesla P100モデル（1時間357円）が提供される。
これによって、機械学習に取り組む学生や研究者、学術・研究機関、スタートアップ、企業など形態や規模を問わず、GPUサーバーを用いたさまざまな計算用途に利用しやすいサービスになったという。
さくらインターネット、「高火力コンピューティング」を時間課金で提供開始（プレスリリース）
機械学習、データ解析なら 高火力コンピューティング | さくらインターネット
さくらインターネット
さくらインターネットは、国内最大級の大容量・高速バックボーンを持つ自社運営データセンターを活かして、月額129円の格安レンタルサーバー（ホスティング）から、専用サーバ、ドメイン、データセンター（コロケーション）、インターネット接続サービスなど、幅広いインターネットインフラサービスを提供している。
高火力コンピューティングとは
さくらインターネットは、新しいハードウェア・技術を積極的に利用して、現在のクラウドサービスでは提供不可能な、絶対的な性能と圧倒的な自由度をもつサービスを「高火力コンピューティング」と位置づけて提供している。
ディープラーニング（deep learning、深層学習）
多層構造のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、deep neural network）を用いた機械学習で、莫大な計算資源を用意し、ニューラルネットワークの規模を拡大し、ヘテロジニアスなニューラルネットを構築する必要がある。
ディープラーニング - Wikipedia
レンタルサーバーサービスを提供している「さくらインターネット」が、大量の計算資源を高いコストパフォーマンスで利用できる「高火力コンピューティング」の1つである「さくらの専用サーバ 高火力シリーズ」を時間課金で利用できるサービスを開始した。
ディープラーニング用途に適した計算リソースとして、GPUサーバー（NVIDIA社製GPU搭載）のQuad GPU Maxwellモデルを1時間267円から、さらに、よりコストパフォーマンスの高いモデルとしてQuad GPU Pascalモデル（1時間294円）、また精度やメモリ帯域幅および信頼性に優れた上位モデルとしてTesla P40モデル（1時間349円）とTesla P100モデル（1時間357円）が提供される。
これによって、機械学習に取り組む学生や研究者、学術・研究機関、スタートアップ、企業など形態や規模を問わず、GPUサーバーを用いたさまざまな計算用途に利用しやすいサービスになったという。
さくらインターネット、「高火力コンピューティング」を時間課金で提供開始（プレスリリース）
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ディープラーニング（deep learning、深層学習）
多層構造のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、deep neural network）を用いた機械学習で、莫大な計算資源を用意し、ニューラルネットワークの規模を拡大し、ヘテロジニアスなニューラルネットを構築する必要がある。
ディープラーニング - Wikipedia
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