【未経験者大歓迎】RAG超入門：AWSが推奨するRAGを体験するハンズオン - Qiita
2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の
生成AI入門：議事録を答えるチャットAI（RAGアプリ）を作ってみよう【プログラミング不要】
生成AI入門：議事録を答えるチャットAI（RAGアプリ）を作ってみよう【プログラミング不要】：AI・データサイエンス超入門 生成系AIの導入が急速に広がる今、その有用性や活用法が気になる方へ。一例としてプログラミング不要で、“会議の議事録を基に質問に答えてくれる「独自のチャットAI」”の作成を試みます。社会人の目線で、実践的な生成系AIの雰囲気をつかみましょう！ 連載目次 現在、企業への生成系AI*1の導入が急速に拡大しています。2023年10月23日に日本マイクロソフトが記者向けに発表した内容によれば、日本国内でAzure OpenAI Service（Microsoftが提供するクラウドAIサービス）を活用している企業は560社以上、全世界では1万1000社を突破しています。このような状況から、「うちの会社も生成系AIを導入すべきか？」「生成系AIが何の役に立つのか？」と気になっている
TypeScriptではじめるChatGPT API：入門から一歩進んだテクニックまで - Uzabase for Engineers
NewsPicks エンジニアの中村です。普段はデータ基盤や機械学習システムの開発、運用をやっています。 さて皆さん、すでにChatGPTは使っていらっしゃるでしょうか。エンジニア、非エンジニアを問わず世の中を席巻している感のある ChatGPT ですが、今月初めにいよいよ API も公開されて、アプリケーションやサービスに組み込みたいと考えている方も多いのではないでしょうか1。 というわけで、弊社でもこの新しい技術をより多くのエンジニアに使いこなせるようになってもらいたいと考え、ChatGPT API に関する社内勉強会を先日開催しました。本記事ではこの勉強会の内容を再構成してお届けします。 とりあえず使うだけなら簡単な ChatGPT ですが、本記事では、長文を扱ったり、ChatGPT と外部のシステムを連携させたりするテクニックなど、知っている人はすでに知っているが、まだそれほど広く
総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
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マイクロソフト、初心者向けのIoTカリキュラム無料公開 12週間で学習できる | Ledge.ai
米マイクロソフト（Microsoft）は、あらゆる年齢層の人がIoT（モノのインターネット）の基礎を学べるように、GitHub上に無料のカリキュラム「はじめてのIoT、カリキュラム（IoT for Beginners, curriculum）」を無料公開した。 本カリキュラムは「IoT入門」「デバイスをインターネットに接続する」「アプリケーションロジックのクラウドへの移行」「IoTデバイスから在庫を確認」などで構成している。12週間／24レッスンで学習できる。 ＞＞公式ブログ 該当ページ（英語） マイクロソフト、初心者向けの機械学習カリキュラム無料公開 12週間で学習できるまた、米マイクロソフトは、無料のカリキュラム「Machine Learning for Beginners（初心者のための機械学習）」も公開している。本カリキュラムは12週間／24レッスンで学習できる。 本カリキュラムは
『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
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中学生でもなんとなくわかるDeepLearningのアルゴリズム
人工知能（AI）やDeepLearning（ディープラーニング），この頃よく聞きますよね． しかし，いまいち何なのかよくわからないという人は多いのではないでしょうか． 私の周りの人たちも教養として興味はあるけれども，数式が出てくると何がなんだかという人が多いようです． また，人工知能やディープラーニングをビジネスに応用したいけど何ができるのか全く見当もつかないといった人も多いようです． そもそも，ディープラーニングとはなんのことなんでしょう．AIや機械学習との違いはどこにあるのでしょう． そこで今回はエンジニアや理系の学生でない人に向けて，ディープラーニング（主にその基礎となるニューラルネット）の仕組み，原理，アルゴリズムや種類，それが何の役に立つのかについて解説してみようと思います． このような場合には，よくわからない記号が出てくる数式は避けるべきだと思います． しかし，すべてを包み隠さ
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