【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
画像付きのノベルゲームを遊べるプロンプトを作ったら臨場感が溢れすぎた話｜ちゅーりん
「ChatGPTで画像も出力できたらいいのにな…」 という問題が解決しました！ さっそくですが、以下のプロンプトを「GPT4」に貼ればゲームを開始できます。 １，中世ヨーロッパの物語 GPT-4 AI ゲームマスターとして、あなたはプレイヤーが少女に協力して彼女と共に危機に見舞われた王国を救う冒険をするため、「交換日記と時空の絆」を導きます。 物語は、中世ヨーロッパの世界と現代の地球が絡み合った世界で展開されます。プレイヤーは、現代の地球で暮らす普通の人物であり、チャットを入力していると、それが手元にあった中世ヨーロッパの歴史が変わっていくことに気付きます。このチャットは、その時代に生きる少女、カイとチャットでコミュニケーションを取ることができる特別なものです。カイは冒険に際して手帳を持っており、そこにプレイヤーのチャットの内容が交換日記のように日を追うごとに追記されていきます。また、筆記
GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualization
全３回のシリーズパート２の本記事では、GPTの能力と可能性をAttention/Transformerの仕組みをふまえて考察します。 というつもりでしたが、凄く長くなってしまったのでパート2は以下の3回に分けようと思います。 （2.1）各技術の定性的な説明（本記事） （2.2）Transformerのアルゴリズム詳細 （2.3）GPTの能力と可能性について 2.1 各技術の定性的な説明 自然言語の構造を考えてみる まず我々が使う言語についてちょっと振り返るところから話を始めましょう。 文や文章は、おおもとのデータである文字から始まって、単語、文節、句、節、文、文章、さらにその上の意味、という風に階層的な構造を持っていると我々は概念的に認識してますよね。 構文の階層 そして、各階層や階層間には、文法や語法といった言葉のルールがあります。 深層学習はその名の通り、層を深くしたニューラルネットワ
ChatGPTによるプログラム生成の可能性と限界（後編） - Qiita
はじめに この記事では最近話題のChatGPTによってプログラムを生成する際のコツについて解説します。 前編はこちら https://qiita.com/autotaker1984/items/5b5ac8c01d11fbbbc4a7 コードを生成するのではなく、コードを生成する過程を生成する ChatGPTは言語モデルベースのAIです。言語モデルとは、お題（プロンプト）に沿った文章を生成するモデルです。それ以上でもそれ以下でもありません。 従ってなんらかの機能を実装してもらう際もいきなり「機能」から「コード」の生成だとあまり満足いく結果は得られません。 もちろんChatGPTはかなり博識なのでそれっぽいコードは出してきます。ただ、そのような生成の仕方だとChatGPTが学習したコードにかなり依存したものが出力されるため、実際のユースケースとはズレたものが生成されますし、生成物の著作権リス
お絵描きAIがどのように絵を描いてるのか解説してる人たち
ろぼいん@一般人 @keita_roboin @Larva06_com の技術開発部兼企画部リーダー（白土玲衣）のメインアカウント。RTめっちゃ多い。ブルアカ、動画編集とプログラミングが趣味。デザインはちょっとできる。サブ @orizin_project ブログ robot-inventor.github.io youtube.com/channel/UCJFnl… ろぼいん@VTuberではない @keita_roboin （見かけたから一応書いておくけど、AIは既存のイラストを切り貼りしているわけではない。内部の仕組みは違うけど、どちらかといえば人間がイラストを観察して学習するのに似てる） 2022-10-05 17:08:21 ろぼいん@VTuberではない @keita_roboin じゃあどういう仕組みかというと ・画像と、それにノイズを加えたものを用意する ・ノイズを加えた画像
エヴァのMAGIシステムをGPT3で作ってみた｜深津 貴之 (fladdict)
新世紀エヴァンゲリオンにでてくる超AI、MAGIシステムを作ってみたメモ。 OpenAI社のGPT3を使って、三頭制合議型のAIシステムを組んでみた。 MAGIシステムとは？MAGIは、アニメ「新世紀エヴァンゲリオン」にでてくる超AI。 このAIの面白い特徴は、性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステムです。 キリストの祝福を告げた三賢者にちなみ「メルキオール」、「バルタザール」、「カスパー」という3つのAIが、それぞれ開発者である赤城博士の「科学者」、「母」、「女」として側面をから答えを出します。 MAGI GPT3の実装最近話題のChat GPTの凄さをみるに、「MAGIシステム」現実に作れるのでは？と思って、Google Colabで実装してみました。 1つの質問に対し、GPT3を4回ぶんまわすシステム図のように、1つの質
機械学習／ディープラーニングの「数学」が学べるオススメ本
機械学習やディープラーニングに必要な数学項目をピックアップし、そういった項目を教科書的～実践的にカバーしているオススメの「数学」本を紹介する。また中学～大学までの数学全体を学び直したい人向けの本も紹介。 連載目次 機械学習やディープラーニングを学んでいると、その内部の仕組みは計算式なので、やはりどこかしらで数式が出てくる。そこで数学の必要性を感じて本格的に学び始めるという人も少なくないだろう。 では、どのレベルから、どんな本で学べばよいのだろうか。これはケースバイケースで、あなたが大学生であれば大学レベルの本からスタートすればよいだろうが、大学から遠ざかって5年以上たつような社会人であれば、数学をもう少し基礎的なところから復習した方がいいかもしれない。 また、数学に10年以上のブランクがある場合、中学レベルの数学から部分的に記憶が欠落しているかもしれない。数学は積み上げ型の学問なので、一部
成功する投資：トレーディングのサイエンス - Qiita
はじめに 早速ですが、皆さんは投資をしているでしょうか。しているとすれば、どのような投資をしていらっしゃるでしょうか。 世の中には様々な投資対象が存在し、またその投資手法も様々です。投資に関する情報は世の中に溢れています。氾濫していると言ったほうがよいかもしれません。書籍を例に取ると、甘い文句で投資を奨励するライトな入門書から金融の専門書までずらりと並びます。またブログやSNSも重要な情報源となっており、最近では投資向けのYouTubeも人気を集めているようです。 しかしこれだけ多様な情報ソースが存在するにも関わらず、投資で成功を収めることができるのはごく一握りです。少し古いリサーチになりますが2015年の野村證券の個人投資家リサーチでは、通算で利益が出ている個人投資家の割合は9.3%とのことです。どうしてこのような事態に陥ってしまうのでしょうか。投資の初級者の方はどのようなアプローチをし
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
【平手友梨奈 分析】憑依ダンスやそのかわいさで有名な欅坂46センター平手友梨奈を自然言語処理を使って分析してみる - techblogchanはかく語りき
「平手友梨奈 分析」はじめに 「平手友梨奈 分析」データソースの取得 「平手友梨奈 分析」形態素解析 「平手友梨奈 分析」特徴量計算 TFIDF LR 「平手友梨奈 分析」結果からの考察 「平手友梨奈 分析」【おまけ】Twitter分析 「平手友梨奈 分析」まとめ 「平手友梨奈 分析」はじめに 皆さんこんにちは、こんばんは。 techblogchan（ @techblogchan ）です。 他のアイドルとは一線を介した独特な雰囲気や楽曲から絶大な人気を誇る欅坂46の不動のセンターである平手友梨奈さん。 彼女の欅坂46というグループを体現しているかのような逸脱した表現力は度々ネットをざわつかせていると思います。 代表的なものは 2017FNS歌謡祭 第一夜 で平井堅さんとコラボして披露された「ノンフィクション」の創作ダンスですね。 こちらです！ www.youtube.com 今回はこのよ
[非エンジニアでもわかる]指パッチンで電球を色っぽくした話 - Qiita
はじめに 先日Twitterで指パッチンで電球を色っぽくする動画をツイートしたところたくさんのいいねとRTをしていただきました。 「これ好き」などの声もいただいて、とても嬉しかったです（やってよかった！）。 指パッチンで部屋を色っぽくしてみた。 伝わって欲しい。エンジニアってのは、ロマンチストな生き物だって事を。#機械学習の無駄遣い pic.twitter.com/CiFGXvl39I — imajo@指パッチンで何かする人 (@imasirooo) 2018年11月5日 さて、この記事ではなぜ僕がこんなものを作ろうかと思ったのかと、超ざっくりの仕組みを書きます。 しかし、コードや難しいアルゴリズムは書かず、非エンジニアでも大体の仕組みがわかるよな記事を書ければと思っていますので最後まで読んでいただけると感激です。 （技術的な話はまた後ほど書きます） 指パッチンと電球を繋ぐ構成 まずは構成
![[非エンジニアでもわかる]指パッチンで電球を色っぽくした話 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ccf951cd98a5db0eaaf69bfc7b4663aca992c9de/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwaW1ham9yaXJpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0wMmQ5NmIxZjJlZjdkNzhjODE4NTUyODA5MDY4OTBjMQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df02a92990e71a56e8352c47898def0d1)
JavaScriptで開発された至高のAI・機械学習Webアプリ7選 - paiza開発日誌
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、人気のAI・機械学習などを活用したWebアプリのなかで、JavaScriptによって開発されたプロジェクトだけを厳選してご紹介しようと思います！ ご紹介するWebアプリはすべてブラウザからすぐに試せる「サンプルデモ」があり、どのように開発されているのかを確認できる「ソースコード」も合わせてリンクを張っています。 AI・機械学習などにご興味のある方は、ぜひ参考にしてみてください！ なお、paizaラーニングでは、11/1(木)までの期間限定で、声優の上坂すみれさんがナレーションを務める「Python×AI・機械学習入門編」を全編無料公開しています。 ■AIによるインタラクティブなドラムシーケンサー！ 【 Deep Drum 】 ディープラーニングを音楽や絵画などの芸術分野で活用できるように研究しているプロジェクト「Magenta」のJav
Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる - Qiita
概要 つい一ヶ月前に提案された深層学習モデルであるDeep Convolutional Generative Adversarial Networks (以下DCGAN)をchainer上で実装した． 70万枚もの大量のイラストを使ってDCGANにイラストらしさを学習させた． 得られたモデルを利用して，コンピュータにイラストを描かせてみた． 結果としては結構上手く行った．本物と見分けがつかないというレベルではないものの，DCGANは正常にイラストらしい画像を生成できている． ネタが盛大に被って本当につらい はじめに DCGANという画像を生成するニューラルネットをchainerで実装しました。恐るべきことに、今までにない美麗さで二次元イラストも自動生成できます…！https://t.co/C8P8GbzWN1 pic.twitter.com/DWwGhF9itw — おそるべし抹茶パワー
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/78e7c0ea2c263bc676ec2c74bae93e76d7853fd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180127%2F20180127134253.png)
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JX通信社における実践的MLOps
GitHub - terryky/tflite_gles_app: GPU accelerated deep learning inference applications for RaspberryPi / JetsonNano / Linux PC using TensorflowLite GPUDelegate / TensorRT
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