1年半のソフトウェアエンジニア長期インターンで出会ったオススメ本をたくさん紹介します - Qiita
イントロ ABEJAアドベントカレンダーの4日目に一昨日飛び込みました、長期インターン生の佐藤(Twitter: @TodayInsane)です。 去年は機械学習を通して、TWICEというK-POPグループへの愛を語りました。 ABEJAには昨年4月、「本当に何も出来ないけど、休学してプログラミングとかエンジニアの経験を積みたいんです」という何とも不安な主張をするぼくを受け入れていただきました。 この1年半のエンジニア / リサーチ両インターンの過程で出会った良い本をどしどし紹介します。 ちなみにインターン開始時は プログラミング、Pythonだけならちょびっと書けます！(ABCのB問題とか機械学習ライブラリの写経) HTMLってどんな風になってるんですか？(？) サーバ...？？リクエスト...？？ JavaScript、名前は聞いたことあります 英語の論文しんどい、2時間ぐらいかけてI
6x6リバーシの神 - まめめも
絶対に勝てない6x6リバーシを作りました。あなたは黒番、AIが白番です。 絶対に勝てない6x6リバーシを作りました！ ぜひ挑戦してみてくださいhttps://t.co/Ul5n3q9jMp— Yusuke Endoh (@mametter) December 30, 2021 これは何？ 6x6の盤面のリバーシは後手必勝 *1 であることが知られています。 このAIは白番（後手）で完璧にプレイします。つまり黒番のあなたは絶対に勝てません。無力感を楽しんでください。 技術的な話 このAIはWebAssemblyになっているので、全部あなたのブラウザの上で動いてます。真のサーバーレスです。 AIのソースコードはRustで書きました。わりと堅実なゲーム木探索になってます。UIは普通にTypeScriptとthree.jsで実装しました。 github.com 作った順に説明します。 盤面の表現
簡単にオリジナルChatGPTアプリが作れる『GPTs』で、ドット絵生成チャットを作成 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 11月なのに暑かったり寒かったしますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 さて、先日のOpenAI DevDay、大変な盛り上がりでしたね。 様々な新機能が公開され、GPT関連がさらなるパワーアップを遂げました。 DevDayは基本的に開発者向けのイベントですが、一般ユーザ向けの新機能も公開されました。 それがGPTsです。 今回は、GPTsが使えるようになったので試してみたいと思います。 GPTsとは GPTsとは、GPT Builderを使ってノーコードで簡単にChatGPTをカスタマイズできるサービスで、今のところ有料ユーザのみが使用できます。 ChatGPTは特定タスク向けのサービスではありませんが、精度の良い回答をもらおうと思ったらプロンプトを工夫したり事前情報をたくさん与えないといけなかったりしますよね？ GPTsは、あらかじめ特定の目的を持たせたChat
GPTが出した回答の確からしさを見えるようにしてみる - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 この記事はGPTでチャットボットを作ってみるシリーズ第3弾です。 第1弾と第2弾もぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com acro-engineer.hatenablog.com 第1弾では、GPTになるべく正確な回答をさせるために、回答の情報を持つ文書を検索し、それをもとに回答を生成するという内容を試しました。 文書をもとに回答を生成することで比較的正確な回答を取得することができました。 ただし、この回答も必ずしも正確な回答とは限らないので、どれくらい信頼していいのかを自動で判定する仕組みが欲しくなります。 今回は第1弾のシ
書籍化されました 本記事をベースに監修者の村上さんが１冊の本にまとめてくれました（感謝） データサイエンティストのキャリア面やポートフォリオの細かい部分をさらに追加・ブラッシュアップした内容になっています。 まえがき はじめに 皆さん、「データサイエンティスト」という職種をご存知でしょうか？ この数年間で、AIやディープラーニングといったバズワードと共にデータサイエンティストというワードも、よく耳にするようになりました。最新の技術を扱えて、年収も高い非常に魅力的な職業なため、データサイエンティストへの転職を検討されている方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 実際、データサイエンティスト職への就職・転職希望者は年々増加しています。しかし、未経験の人材を育成できる会社はまだまだ少なく、未経験からの転職は転職希望者の増加に伴い高まっています。 データサイエンティストは求められるスキルの幅が広く
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
最新の人工知能（AI）で美空ひばりをよみがえらせた「AI美空ひばり」。紅白歌合戦に出る前後から議論百出となり、「冒瀆（ぼうとく）だ」という厳しい声もあがった。世間の反応を企画者はどう受け止めているのか。20日に検証番組を準備しているNHKの寺園慎一エグゼクティブ・プロデューサーに聞くと「冒瀆ではない」ときっぱり言った。その理由とは。 なぜひばりだったのか ――AIひばりへの反響をどう見ていますか。 昨年9月のNHKスペシャル後はポジティブに受け止めてくれていました。だが視聴率が3～4倍ある紅白のあと、拒否反応が出てきました。 〈AI美空ひばり〉 歌手の美空ひばりの過去の音源や映像を、人工知能の「ディープラーニング」という技術で、歌い方のパターンを解析し、デジタル映像と音声で再現した試み。NHKが「NHKスペシャル」の企画で行った。 ――なぜ変わったのでしょうか。 AIを受け入れる素地がない
小岩井ことりさん作詞・作曲・歌唱のDB公開で、AI歌声合成の民主化へ躍進。NEUTRINOの新キャラクタ『No.7』がリリースへ｜DTMステーション
NEUTRINO、CeVIO AI、Synthesizer V……と、まるで人間のように歌う、AI歌声合成の世界が賑わっていますが、今年この世界がさらに大きく変わる可能性が出てきました。一般ユーザーが自分の声を収録し、それを元にAI歌声合成をするための統一した楽曲の規格を作り、公開されることになったのです。その仕組みづくりに貢献したのが、声優であり、マルチクリエイターでもある小岩井ことり（@koiwai_kotori）さん。AI歌声合成のために、小岩井さんが作詞・作曲するとともに、自ら歌唱したデータ、計50曲が公開されることとなり、それをテンプレートにして歌えば、それぞれのAI歌声合成ができる世界が実現できることになりそうなのです。 そのプロトタイプとなる小岩井さんの歌唱データベースが公開に向けて、準備を進めているところですが、正式公開前に、実際に歌わせることができるソフトであるNEUTR
NVIDIAが日本語対応の対話型AI「Jarvis」を提供開始 基調講演でリアルタイム日本語翻訳のデモも公開「反応は瞬きするより速い」 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
NVIDIAが開発している対話型AIシステムが「Jarvis」(ジャービス)だ。以前から開発についてはアナウンスされていたが、ついに正式にリリースされた。しかも日本語対応で。 「GTC 2021」のオンライン基調講演でNVIDIAのCEO、ジェンスン フアン氏(Jensen Huang)がこのニュースを紹介するとともに、聞き取り、発話、翻訳などのデモを行った。「Jarvis」はHuang氏が話した言葉を瞬時にテキスト化し、更にはHuang氏が話した英語を日本語にリアルタイム翻訳して見せた。 対話型AIフレームワーク「NVIDIA Jarvis」 NVIDIAは現地時間の4月12日、「NVIDIA Jarvis フレームワーク」の提供を開始したことを発表した。これは最先端のAIトレーニング済みディープラーニング モデルとソフトウェア ツールを活用して、さまざまな業界と分野向けに、対話型AIサ
時代を先取りし過ぎた『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』のゲームAIはどのようにして開発されたのか？：懐ゲーから辿るゲームAI技術史vol.4 | モリカトロンAIラボ
時代を先取りし過ぎた『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』のゲームAIはどのようにして開発されたのか？：懐ゲーから辿るゲームAI技術史vol.4 1997年に、当時の最新のAIを導入したプレイステーション用ソフト『がんばれ森川君2号』を、翌年には『アストロノーカ』を立て続けに世に送り出した、現モリカトロン株式会社代表取締役の森川幸人氏。学生時代までコンピューターすらまったく知らなかったのに、やがて独学でAIをマスターし、いち早くゲームAIの開発に成功したその功績は、今でこそ広く知られていますが、いずれも発売当時はまったく評価されなかったそうです。 あまりにも時代を先取りし過ぎた『がんばれ森川君2号』と『アストロノーカ』は、いったいどのようにして開発されたのでしょうか？ そして日本初のゲームAI専門会社、モリカトロンを設立した動機と目的とは？ 森川氏にたっぷりとお話を伺いました。 『がんば
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
AIベンチャーのラディウス・ファイブ（東京都新宿区）は7月29日、AIを使って写真からアニメ用の美術背景を生成するサービス「Anime Art Painter」を始めた。写真をアップロードするだけでアニメ風の背景に変換できる。1枚の画像から4種類の背景を30秒程度で生成する。背景の生成は無料だが、画像のダウンロードは有料で料金は480円から。 大まかには、ディープラーニングを使い、写真のテクスチャ（質感）を簡略化。アニメやイラストに使われるような画風に変換する仕組みという。建物や夜景、山などの自然物、近距離で撮影した物体、屋内の背景など、物体に応じてテクスチャの変換や色合いを調整するという。生成される4種類の画像は、アニメでよく使われるような水彩風の絵を2種類と、べた塗りに近いアニメ風の絵が2種類。 同社は現在のアニメ業界について「制作が2年待ちといわれるほど行き詰まっている」と指摘する。
ラズパイでディープラーニングと筋電位センサを用いた筋電義手（プロトタイプ）作りました - もう疲れたので電子工作します
最近、以前から興味のあった筋電位センサを触っています。 また、ディープラーニングの勉強も始めたのですが、 ディープラーニングの仕組みを理解する中で「ディープラーニングって筋電位センサに応用できるんじゃ？」と閃きました。 そこで色々試してみたところ、簡単な動作推定を行うことに成功したので、まとめてみます。 タイトルにある通り、ラズパイを使ってます。 実際の動作 筋電位センサ（自作） 筋電位センサ（市販：MyoWare） 回路 ディープラーニング入門 ディープラーニング（データ解析） ディープラーニング（データ取得） ディープラーニング（学習） ディープラーニング（推定） システムまとめ 感想 実際の動作 実際に動いているときの動画です。 手を握った時、反った時、屈曲した時の３パターン（厳密には無動作時を併せて４パターン）における筋電位パターンをディープラーニングを用いて分類し、分類結果に応じ
連載目次 本連載（基礎編）の目的 スクラッチ（＝他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること）でディープラーニングやニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記）を実装して学ぶ系の書籍や動画講座、記事はたくさんあると思います。それらで学んだ際に、「誤差逆伝播」（バックプロパゲーション）のところで挫折して、そこはスルーしている人は少なくないのではないでしょうか。個々の数式や計算自体を理解していても、何となく全体像がつかめずに、 と自信を持って言えない人も多いのではないかと思います。 本連載（基礎編）はそういった人に向けた記事になります。この記事はニューラルネットの仕組みを、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを狙っています。「難しい高校以降の数学は苦手だけど
渡辺明名人と東大教授で日本の脳研究の第一人者である池谷裕二先生との対談記事が間違いだらけである件 | やねうら王 公式サイト
ここまでひどい記事は久しぶりだ。 渡辺明名人の疑問「将棋の初手でこれを指したら負けという“必敗”の手はありませんか？」 脳研究者の答えは… https://number.bunshun.jp/articles/-/846635 この手の対談は、編集側が元の発言とは異なる意図で解釈して、誤った書き方にしてしまうことが多々あるので、誰が悪いのかということはここでは問題としないことにする。ただ、内容が間違いだらけではあるので、ここではそれを指摘するに留める。 14年前のAIは「奨励会1級とか初段ぐらいだった」 池谷 渡辺さんのすごいところは、転換期を迎えた時に「じゃあAIに学んでみるのも面白いかもしれない」と思ったことですね。柔軟な適応力で発想の着火点をスムーズに転換されています。渡辺さんはかなり早い時期からAIと対戦されていましたよね？ 渡辺 あれは2007年ぐらいでしたが、まだAIが全然強く
米Adobe Systemsは、Photoshopで加工した顔写真を見分けられるAIを開発しました。加工した部分を特定して、もとに戻すことも可能です。 加工された顔 開発はカリフォルニア大学バークレー校の研究者と共同で行いました。同社は過去の研究ではツギハギや複製などによる画像加工を対象にしていましたが、今回は顔のパーツを調整するPhotoshopの「Face Aware Liquify」機能を使って加工した写真を特定できるツールにフォーカス。この機能が人気があるためとしています。 検知された加工部分 研究ではConvolutional Neural Network（CNN：畳み込みニューラルネットワーク）に、多数の加工写真と元の写真をディープラーニングで学習させました。その結果、開発されたツールは99％の精度で加工された写真を特定できたといいます。一方人間では53％の精度でした。 またこ
こんにちは、次郎花です☆ タイトル長い（笑）...ぱ、パクリなんかじゃないですよっ！ はい。 というわけで、今回はわたくしのお仕事「データアナリスト」についてご紹介したいと思います。データアナリスト／データサイエンティスト（以下、DA/DS）のブームもそろそろバブルがはじける頃かと想像していますが（もうはじけてる？）、いまだに一定数の方が憧れを持って、あるいは異世界転生を狙ってジョブチェンジしようとしているこれらの職業。最近では、実際にDA/DSである方の現場の声なども散見されるようになり、どのような職業なのか実態が少しずつ広まってきたようにも思います。ですので、今さら感はありますが、私もご多分に漏れず知見を共有できたらという思いでこの記事を発信しようと考えました。 次郎花って？まずは、次郎花って誰やねん、というところからですね。わたくし次郎花はとある外資系企業のCEO直轄の経営戦略部門で
はじめに この記事はNuco Advent Calendar 2022の5日目の記事です 対象読者 Pythonが注目されている理由のひとつは機械学習プロジェクトの主要な開発言語であるからといってもよいでしょう。多くの企業の業務システムのAIの開発言語はPythonです。そんなPythonの学習を始めてある程度文法の理解が進んできて、機械学習に触れてみたい方を対象にしています。 Pythonの基本文法を理解している 機械学習を始めてみたい チュートリアル概要 Pythonは長年機械学習で使用されているので、ライブラリも豊富にあります。本記事では機械学習用ライブラリのscikit-learn(サイキット・ラーン)を使用して教師あり学習を行い住宅価格を予測してみます。 何ができるようになるか 機械学習で使われる基本的な用語を理解し、学習の全体像をつかめるようになります。 機械学習の目的 機械学
ChatGPTを利用して画面モックを爆速で作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近スマホのChatGPTアプリで、音声入出力機能を使って会話を楽しんでいる安部です。 皆さんWebアプリ開発などで、画面モックを作成しなければいけない場面は多いですよね？ 適当なHTMLを作ったり、ツールで図示したりしますが、正直面倒です。 そこで今回は、ChatGPTに最初から画面モックを作ってもらいます。 最近はChatGPTに画像を添付できるようになったので手書き画像からHTMLを出力することもできますが、 この記事では画面要素を言葉で指定し、HTMLを出力してもらいます（配置などのデザインは、ひとまずChatGPTにお任せしてみます）。 では早速始めましょう。使用モデルはGPT-4です。 簡単な入力フォームを出力させる まずは、よく使いそうな簡単な入力フォームを出力してもらいます。 ここでは、「書籍を登録する画面」という設定で指示を出します。 次の画面構成の案を、HT
なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか？ ～ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決する
なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか？ ～ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決するShellScriptUNIXSQLitePOSIXQiitadelika 「利用者は数十億人！？ SQLiteはどこが凄いデータベース管理システムなのか調べてみた」の続きです。 はじめに 複雑な構造のデータを扱うのであればシェルスクリプトや Unix (POSIX) コマンドでデータ管理を行うのは避けるべきだと思います。解決不可能な問題が多いからです。しかしそれでも何かしらの理由でやろうと考える（やらなければいけない）のであれば SQLite を使うのをおすすめします。シェルスクリプトや Unix コマンドは行単位の単純なテキストデータをシーケンシャルにデータ処理するのが前提となっており、改行や空白が含まれるデータや複雑な構造のデータ扱うのは苦手です。またシェル
ソニー開発のディープラーニングによる世界最高の音源分離技術を利用できる、音楽制作サービス、Soundmain｜DTMステーション
ソニー・ミュージックエンタテインメント（以下SME）によるSoundmain（サウンドメイン）というプロジェクトをご存知でしょうか？ ソニーが研究・開発する最新の音楽関連テクノロジーをいち早く機能として実装し、クリエイターが利用できるようにするプラットフォームとなっており、将来的にはブロックチェーン技術と権利処理のノウハウを組み合わせたサービスや、後述の音楽制作サービスにAIを用いた機能の実装が予定されるなど、これからも進化を続けていくユニークなプロジェクトとなっています。そして、その中にSoundmain Studioというサービスがあり、これはブラウザ上で使える音楽制作ツール、つまりインストールすることなく使えるDAWとなっています。 そのSoundmain Studioにおいて、現在の目玉となる機能が、ソニーが開発した世界最高峰という音源分離技術。簡単にいうと、これは2mixの音源を
完全自動運転になったらタクシーは無料で、免許証はなくなる！？ 自動運転の未来像が想像を超えていた #くるまも - くるまも｜三井住友海上
こんにちは、ライターの井上マサキです。 テレビCMなどで見かける自動運転、どんどん進化していませんか？ 衝突の危険を察知して止まってくれたり、高速道路を手放しで運転できたり……。なんだかもう「思い描いていた未来が来ている！」という気がします。 ちなみに僕の妻はペーパードライバー。運転を怖がる妻に、何が怖いのか聞いてみると「車線変更と車庫入れと……あともう、いろいろ！」とのこと。もし、今以上に自動運転が進化したら、妻も気軽に運転ができるようになるのかな？ でも、それってどれくらい実現可能なんだろう……？ そこで、自動運転技術の現在とこの先の未来像について、自動運転の専門家・下山哲平さんに話を聞きました。 完全自動運転が実現したら、タクシーが無料になる!? 1940年代から始まった自動運転の歴史 完全自動運転までどのくらい？ 自動運転の現在地 運転席が無人の「レベル4」からが完全自動運転 海外
出典：官報（※クリックorタップすると拡大できます）日本を代表するユニコーン企業で、自動運転関連技術の開発も手掛けるAI（人工知能）開発企業の株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区／代表取締役CEO：西川徹）。同社の第9期決算公告（2022年2月〜2023年1月）が、このほど官報に掲載された。 第9期は売上高が76億5,500万円、当期純損失は30億6,600万円であった。 これと同じタイミングで、同社は新設分割により、生成AI事業に関する新子会社「Preferred Elements」を2023年11月1日に設立することを発表した。2021年11月には、自律移動ロボット事業を手掛ける「Preferred Robotics」も新設分割により設立している。 過去の新設分割の経緯があるため、同社の決算を過去の決算と単純に比較はしにくいが、参考のために記載すると、第7
AIによる楽器サウンド合成システム、Melisma(β)が爆誕。サンプリングでは不可能だったリアルさを実現｜DTMステーション
12月8日に、またDTMの世界に新たな扉が開かれました。これまでもSynthesizer VをはじめとするAIを使った歌声合成のソフトはありましたが、今回誕生したMelisma(メリスマ)は、ヴァイオリンやオーボエ、チェロ……といった楽器を合成するシステムのβテスト版。もちろん、こうした楽器を再現するソフトとしては、これまでサンプリングを使った音源が数多くあり、まさにリアルな音で演奏できていました。でもサンプリングだと、たとえばタイやスラーでつないだ長い音符などとなると、どうしても限界があったし、ピチカート、トリル、フォール…といったアーティキュレーションでも表現の範囲が限られていました。 このMelisma(β)では、実際の演奏をディープラーニングしたものを元に演奏音を合成する、いわゆる生成AIのシステムで、サンプリングでは不可能だったリアルな演奏サウンドを作り出すことができるのが最大の
歌声の再現には、ディープラーニング（深層学習）を活用したヤマハの歌声合成技術「VOCALOID:AI」を使用。生前の歌唱データから、AIに歌声や歌い方、話し方の癖などを学習させ、本人が歌ったことのない曲でも本人らしく歌えるようチューニングを繰り返した。 番組では、美空さんの等身大立体映像を4Kでステージ上に投影。作詞家の秋元康さんが手掛けた新曲「あれから」を披露した。衣装デザインは生前に美空さんの衣装を担当していたファッションデザイナーの森英恵さんが務め、美空さんを師とあがめる歌手の天童よしみさんが振り付けに協力した。 同番組は、10月2日（水）午前0時35分にNHK総合で再放送する予定。 関連記事 ヤマハ、深層学習で美空ひばりの歌唱を再現 VOCALOIDの技術をAIで発展 NHKで披露 ヤマハがディープラーニングの技術を活用した同社の歌声合成技術「VOCALOID:AI」を使い、美空ひ
歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「～ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載
低レイヤーな人のためのディープラーニング
フレームワークに頼らずVulkanで畳み込みニューラルネットワークを実装する方法を解説します これは2019年7月20日に行われた 第15回 カーネル／VM探検隊 での発表資料です サンプルコード: https://github.com/Fadis/kernelvm_20190720_samples
新しいデータ基盤アーキテクチャである「データレイクハウス」について調べてみた - Taste of Tech Topics
最近ソーダストリームを買い、炭酸水を飲むのにはまってます。機械学習エンジニアの@yktm31です。 以前に「AWS Lake Formationでデータレイク体験！」という記事を書いてみて、データ基盤アーキテクチャに興味が湧いてきました。 データレイクハウスは、「データウェアハウス」と「データレイク」を統合したようなアーキテクチャで、 2020年にDatabricks社により提唱され、新しいデータ基盤アーキテクチャとして注目されているようです。 www.databricks.com そこで今回、「データレイクハウス」について調べてみたことをまとめてみたいと思います。 なぜデータレイクハウスが注目されているのか？ データウェアハウスの特徴・課題 データレイクの特徴・課題 データレイクハウスの特徴 データレイクハウスのアーキテクチャ Azure Azure Synapse Analyticsを
詐欺まがいのAIベンチャーを辞めた人の話
この物語はフィクションです。実在の人物や団体などとは関係ありません。 とあるAIベンチャーに入ったことを心の底から後悔している。 「大学発ベンチャーです！自由に開発できる風土です！」みたいな宣伝文句に騙されて入ってしまった過去の自分をぶん殴りたい。 何がヤバかったかって？ 会社のとある人物（卍と呼ぶ）がヤバすぎた。 そいつはクソみたいなアルゴリズムを「何でもできるAI」と宣伝していた。 いまどき「何でもできます！」なんて宣伝するバカいるわけない、って思うじゃん？ マジなんだこれが。 講演会や営業先で卍が言うんだ。 「うちのAIは基本的に何でもできます」 「脳と同じ働きをします」 「ディープラーニングよりも軽くて高性能です」 でもって騙されるやつがいるんだこれが。 信じられないだろうけど本当にいたんだ。 騙されるやつはだいたい会社の役員とか高齢でコード書けない人間。 そういう人を意図的に狙っ
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
Udemy初夏のビッグセール！ 最新トレンドのChatGPTから定番トピックまで、おすすめ講座を紹介 - はてなニュース
文章生成AIや画像生成AIが2022年に登場すると、たちまち世界中で話題が沸騰しました。中でもChatGPTは、実際に記事を書かせる出版社が現れる、人類社会への危機だとして使用禁止を訴える人々が出るなど、さまざまな熱狂と混乱を引き起こしています。 その技術は非常に便利で有効なものであり、今後急速に広がっていくことは間違いありません。ならば、AIについて学び、積極的に利用し、共存するための知識を身につける私たちの姿勢こそが、これからの時代に必要なはずです。 オンライン学習プラットフォーム「Udemy」には、既にそうした新しい技術やサービスに関するノウハウが詰まった各種講座がそろっています。最新のAIで何ができるのか、今すぐその手で実際に学び始めましょう。 Udemyでは、2023年5月16日（火）～2023年5月24日（水）の間、初夏のビッグセールを開催します！ セールの対象となる講座は1,
ダチョウのように走る二足歩行ロボット「Cassie」は、アメリカ・オレゴン州立大学発のスタートアップであるAgility Roboticsによって開発されたロボットです。二足歩行ロボットは人間用に設計された場所を通過しやすい一方、バランスを取るのが難しいのが課題ですが、研究チームがCassieをディープラーニングで訓練した結果、なんと5kmの距離を53分台で走破するという記録を打ち立てたとのことです。 Bipedal robot developed at Oregon State makes history by learning to run, completing 5K | Oregon State University https://today.oregonstate.edu/news/bipedal-robot-developed-oregon-state-makes-histo
【科学ホラーミステリー】変なAI
とある画像生成AIに「怖い画像」という言葉を入力すると、空き地の画像が出力された。その理由をたどった先に、複雑に絡み合う恐ろしい事実があった。 まずは、１枚の画像をご覧いただきたい。 これは写真ではない。 AIによって生成された絵だ。 あなたはこの絵に、どんな印象を抱くだろうか？ 実は先日、この絵がSNSで小さな話題となった。これを見て「怖い」と感じる人が続出したのだという。 一見、何の変哲もないこの画像に、いったいなぜ恐怖を感じるのか。 その理由を探った先に、恐ろしい事実が待ち受けていた。 怖い画像 4月某日、知人と雑談をしていた。 その知人は暮田街道(くれたかいどう)というペンネームで実録もののホラー漫画を描く、ウェブ漫画家だ。 私もウェブライターとしてホラー記事を専門にしているため、情報共有のために毎月会って話すのが恒例となっている。 一通り話し終えたあと、彼は思い出したようにスマー
スクエニのAI実験版『ポートピア連続殺人事件』を約5分で“解決”するRTA走者現る。雑すぎる命令と察しの良すぎるヤス - AUTOMATON
スクウェア・エニックスよりPC（Steam）向けに無料配信されている“AIポートピア”こと『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』のRTAに挑戦したユーザーが現れた。動画内ではゲーム中での相棒となるヤスに対して「聞け」や「帰れ」といったような、ほんのり高圧的な指示をおこないながらも鮮やかに事件を解決へと導く姿が確認できる。 『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』は、『ポートピア連続殺人事件』をもとにした自然言語処理を学習・体験するソフトウェアだ。本作には入力されたテキストの処理に自然言語処理（Natural Language Processing）が用いられている。大量のテキストデータを使ったディープラーニング技術により、
佐川急便は8月2日、AI（人工知能）を活用し、配送伝票の手書き文字を読み取ってシステムに自動入力するシステムを7月から本格稼働させたと発表した。人間が読み取りづらい崩れた手書きの数字を高い精度で読み取れるという。 ディープラーニングを活用した文字認識技術をベースに、2018年12月から開発を進めていた。手書き数字の認識精度は99.995％に上り、「数字が丸で囲まれている」「取り消し線が引かれている」「伝票に傷がついている」など、目視で読み取りづらい数字もほぼ正確に読み取れるという。 配送伝票の情報入力を請け負うグループ会社のSGシステム（京都府京都市）は、繁忙期になると1日に約100万枚の配送伝票を手作業でシステムに入力していた。新システムを使うことで作業時間を月間で約8400時間ほど短縮できる見込み。 新システムの開発で得たノウハウはSGホールディングスのグループ各社に展開し、さまざまな
「Aを轢けばBが助かる」そのとき自動運転車は誰を殺すのか？――「トロッコ問題」が提起する倫理的ジレンマ | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア
自動運転車の開発が本格化している。トヨタは2020年の東京オリンピックで“お披露目”すると発表、ホンダはグーグル傘下のIT企業ウェイモと提携し、2025年までにはレベル4（システムによる主導運転）の自動運転車を開発すると名言している。 ドライバー不在でも、私たちの望む場所へ運んで行ってくれる夢のような車。以前なら、ドラえもんのポケットからしか出てきそうになかったようなシロモノの実現が目前に迫っている。 しかし、もしこの「夢の車」が殺人機になる可能性があるならば…あなたはどうするだろう。購入するか、それとも買い控えるか。そして、車が起こした殺人は誰の責任になる？ 2014年、自動運転車の「倫理観」を問う興味深い実験が行なわれた。もし誰かを犠牲にしなければならない場合、自動運転車はどのような選択をすべきか。いわゆる「トロッコ問題」である。 「Aを犠牲にしてBを救う」トロッコ問題とは？ 「トロッ
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ソニーによる世界最高の音源分離技術で実現した、ボーカルだけをキレイに抽出できるSoundmain Studioの新機能｜DTMステーション
以前DTMステーションで紹介したことのある、ソニー・ミュージックエンタテインメントのプロジェクトSoundmain（サウンドメイン）。ここでは、ソニーグループが研究・開発する最新の音楽関連テクノロジーがいち早く機能として実装され、クリエイターが利用できるようになっているのですが、今回ボーカル抽出という新機能が追加されました。これは、ブラウザ上で使える音楽制作プラットフォームSoundmain内の音楽制作サービスSoundmain Studio上で使える機能で、音源からボーカルのみを抜き出し、手軽に高品質なボーカル音源を作成することができます。 つまり楽器などの演奏も消せるわけなのですが、驚くべきはその精度。ボーカル抽出といえば、さまざまなソフトで行うことが可能ですが、声がシュワシュワになってしまったり、オケが残ってしまったりすることがありますよね。それに対し、Soundmain Studi
ご好評いただいた本連載も今回で最終回。いつもとは趣向とは変え、竹馬氏がこれまでのインタビューを振り返りながら、未来への展望を綴ります。 一皮むけば高度なコンピュータサイエンスが 今まではインタビュアーとして抑えた感じでやってきましたが、今回は自分のブログ「mizchi's blog」の読者はご存じのような、いつもの感じで行きます。 この連載インタビュー企画の依頼を受けたときの個人的な狙いとして、技術評論社の名前を使って、いつもは会いづらい人に会いに行く口実を作ろう、ということを考えていました。その目的はほぼ達成できたので、関係者諸氏には、とても感謝しています。 ……という個人的なテーマとは別に、僕自身が本連載を通して一貫して表明したい課題感があり、それは「高度なコンピュータサイエンス／プログラミングスキルの現場適用の難しさ」というものです。 僕自身、大学でコンピュータサイエンスを修めたわけ
0. はじめに Bizer株式会社でフルスタックエンジニアとして働きながら、国立大学法人電気通信大学の先端工学基礎課程（通称 K課程）という社会人向けの学士課程に在籍しています。 この春（2021年3月）に卒業予定のため、いちソフトウェアエンジニアから見た大学教育や学歴に対する考えをまとめておきます。 1. 対象読者 理系大学のカリキュラムがソフトウェアエンジニアという仕事にどう活きるか分からない方 就業しながら学士を取ろうとしている方 ソフトウェアエンジニアと学歴の関係性を不透明に感じている方 2. 現職エンジニアが工学学士を取る理由 18歳で最初の大学を中退しエンジニアとして働き始めたため、途中の放浪期間などを差し引き、ソフトウェアエンジニアとしてのキャリアは現在10年程です。つまり大学入学時点では6年程のキャリアがあり、それなりに幸せなエンジニアライフを送っていました。 ではなぜ既に
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