Works Applications holds the business forum "COMPANY Forum" annually with the aim of being of assistance in the construction of management strategies and the solution of problems in day-to-day operations. This year on the milestone of this forum's 10th anniversary, the forum closed on a high note as it set a new attendance record of 17,000 people (including same-day registration).

COMPANY Forum 2017 consisted of a total of 40 sessions held at several locations in the Roppongi Hills area, such as the Grand Hyatt Tokyo.

In addition to the announcement of "AI WORKS", our new enterprise application which radically changes Japanese enterprise IT, by our company's CEO Masayuki Makino, there were also lectures given by history-changing pioneers in various fields which were well received by the audience.

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• 1739/1740
• tratta di intelletto, passioni, morale
• le idee sono conseguenza di impressioni
• le idee primarie (semplici) si fondano su impressioni
• le idee secondarie (complesse) si fondano su idee primarie
• la concezione del tempo dipende dall'impressione o idea del movimento o mutamento
• l'uomo, come gli animali, è essenzialmente preda delle passioni
• la ragione è capace solo di stabilire semplicemente delle relazioni tra le idee e mai dettare quale debba essere il comportamento umano
• il principio di trasmissione della simpatia
• Dalla simpatia nascono le quattro passioni fondamentali: l'orgoglio, l'umiltà, l'amore e l'odio

http://www.treccani.it/enciclopedia/trattato-sulla-natura-umana-un-tentativo-di-introdurre-il-metodo-sperimentale-di-ragionamento-nei-soggetti-morali_(Dizionario_di_filosofia)/

Il Dáimon (Δα?μων) socratico

Socrate affermava di credere, oltre agli dèi riconosciuti dalla polis, anche in una particolare divinità minore, appartenente alla mitologia tradizionale, che egli indicava con il nome di dáim?n. Il dáimon per Socrate non aveva il significato anche negativo che altri autori greci classici evidenzieranno^[43] ma era un essere divino inferiore agli dèi ma superiore agli uomini che possiamo intendere anche con il termine genio.^[44]Socrate si diceva tormentato da questa voce interiore che si faceva sentire non tanto per indicargli come pensare e agire, ma piuttosto per dissuaderlo dal compiere una certa azione. Socrate stesso dice di esser continuamente spinto da questa entità a discutere, confrontarsi, e ricercare la verità morale. Kant avrebbe successivamente paragonato questo principio "divino" all'imperativo categorico, alla coscienza morale dell'uomo.

Voici quelques points clés pour comprendre l'apprentissage profond :

1. Réseaux de neurones: L'apprentissage profond utilise des architectures complexes de réseaux de neurones, qui peuvent avoir de nombreuses couches cachées entre la couche d'entrée et la couche de sortie. Chaque couche apprend des aspects différents des données.

2. Apprentissage: Pendant l'apprentissage, le réseau ajuste ses paramètres (poids et biais) pour minimiser l'erreur dans ses prédictions ou classifications. Cela se fait généralement par un processus appelé rétropropagation (backpropagation) et des techniques d'optimisation comme la descente de gradient.

3. Grande quantité de données: L'apprentissage profond nécessite généralement de grandes quantités de données pour apprendre efficacement. Cela permet au réseau d'apprendre à reconnaître des motifs complexes et variés.

4. Domaines d'application: L'apprentissage profond a été appliqué avec succès dans de nombreux domaines, comme la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, la conduite autonome, et bien d'autres.

5. Réseaux spécifiques: Il existe différents types de réseaux de neurones profonds, chacun étant adapté à des types de données ou de tâches spécifiques. Par exemple, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont utilisés pour les données visuelles, tandis que les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont utilisés pour les données séquentielles comme le texte ou le son.

6. Coûts en calcul: Le traitement et l'apprentissage dans des réseaux de neurones profonds peuvent nécessiter une puissance de calcul importante, souvent fournie par des GPUs (unités de traitement graphique) ou des infrastructures de cloud computing spéciales.

En résumé, l'apprentissage profond est une méthode puissante et polyvalente de l'apprentissage automatique, capable de gérer des tâches complexes en apprenant directement à partir de grandes quantités de données.

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