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※※※注意※※※ 案件の内容をよくご確認のうえ、ご自身で実行可能であることを確かめてから、ご応募ください。 ※※※※※※※※※ 【概要】 画像情報を入力としてターン制で行動選択を行う深層強化学習モデルの作成と、複数GPUを前提とした分散学習で計算時間を短縮する高速化の実装になります。 補足として最低限の環境設定や強化学習を行うベータ版的プログラムは既にあるのですが、行動の選択肢を増やしたり入力するデータを少し変えるなど本体機能に関しての仕様改善と、複数GPUでの分散学習で高速な学習計算を可能にする追加機能の実装が必要になっています。旧コードは使用して頂いても一から作り直して頂いてもお好きな方で構いません。 【条件】 ディープラーニング、Pythonなどに自信がある方 継続して依頼をお願いしたいと考えていますので、ある程度長期的に連絡のとれる方 期待を超えるデータがとれた場合は論文や特許を出す可能性がありますので秘密保持や著作権などについて合意できる方 【 納期 】 1-2か月程度で考えています。 【 応募方法 】 簡単な自己紹介や実績、ポートフォリオをご提示ください。 【まとめ】 皆様からのご応募をお待ちしております。
ucccocoa
ucccocoa
投稿日時: 3年以上前
予算
300,000
応募者数
2
募集期限
募集終了
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