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
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ 注意：ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF（＝Re
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
自宅からリモートワークを行う際、ZoomやSkypeといったオンラインビデオ会議ツールを使用するケースがよくあります。オンラインビデオ会議ツールではウェブカメラを使って自分の顔を映しますが、アルゴリズムで別人になりきってオンラインビデオ会議に参加できるオープンソースのディープフェイクツール「Avatarify」が公開されています。 GitHub - alievk/avatarify: Avatars for Zoom and Skype https://github.com/alievk/avatarify This Open-Source Program Deepfakes You During Zoom Meetings, in Real Time - VICE https://www.vice.com/en_us/article/g5xagy/this-open-source-pro
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。
日本記者クラブで記者会見する平井卓也デジタル改革担当相＝東京都千代田区内幸町2で7月2日午後3時37分、後藤豪撮影 平井卓也デジタル改革担当相は2日、日本記者クラブ（東京都千代田区）で記者会見し、東京オリンピック・パラリンピックの選手ら訪日関係者向けに開発したスマートフォンアプリを巡る自身の発言について、「国民の税金を無駄遣いしたくないという思いになると強い口調の交渉になる。やろうとしていることに関してはまったく変えようと思っていない」と述べた。 平井氏はスマホアプリの事業費削減を巡り、内閣官房IT総合戦略室の幹部に対し、発注先の一社であるNECに対し、「脅しといた方がいい」などと4月の会議で発言した。この日の会見では「（デジタル）改革の正当性を毀損（きそん）しかねない振る舞いではないか」との質問が出た。
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
デジタル庁は27日、次官級幹部の接待問題に関する説明会を開き、幹部を接待したのはNTTだったと明らかにした。接待は計3回あり、うち2回は平井卓也デジタル相が同席していた。会食費は、約半年後の今年6月になって平井氏が事後的に割り勘にしており、実質的に接待に当たると判断したという。 【表】平井デジタル相らの会食を巡る状況 デジタル庁によると、平井氏が会食費を割り勘にしたのは、週刊文春からの取材があった日だった。 NTTは「国家公務員倫理規程などに対する認識が甘かったと反省している」とのコメントを出した。 平井氏が同席したのは昨年10月2日と12月4日。この会食は今年6月の週刊文春報道で判明した。
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
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
Preferred Networks、深層学習の研究開発基盤をPyTorchに移行 - 株式会社Preferred Networks
PyTorch開発チームおよびオープンソースコミュニティと連携し、フレームワーク開発、MN-CoreプロセッサのPyTorchサポートなどを推進 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、研究開発の基盤技術である深層学習フレームワークを、自社開発のChainer™から、PyTorchに順次移行します。同時に、PyTorchを開発する米FacebookおよびPyTorchの開発者コミュニティと連携し、PyTorchの開発に参加します。なお、Chainerは、本日公開されたメジャーバージョンアップとなる最新版v7をもってメンテナンスフェーズに移行します。Chainerユーザー向けには、PyTorchへの移行を支援するドキュメントおよびライブラリを提供します。 PFN 代表取締役社長 西川徹は、今回の
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
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
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
AIが大量生成、実在しない「フェイク顔」がトランプ氏を支持する（平和博） - エキスパート - Yahoo!ニュース
AIが自動生成する実在しない「フェイク顔」のアカウントが、フェイスブックを舞台に大量発生し、トランプ大統領の再選を支持する――。 こんな新たな動きが注目を集めている。 フェイスブックはこの動きに対し、600を超すアカウント、さらに関連するフェイクブックページやグループの削除を発表した。 またフェイスブックの発表と合わせて、大手シンクタンクなどが調査報告書を公表。AIによる「フェイク顔」アカウントが大量発生する仕組みを解き明かしている。 「フェイク顔」「アカウント」「投稿」と、AIが絡んだ自動化によって拡散の波をつくりだす、フェイクネットワークの“製造工程”。その一端を、この騒動から垣間見ることができる。 フェイクニュースの生態系は、加速度的に複雑さを増している。 ●610のアカウント削除フェイスブックは20日、「組織的不正行為（CIB）」に対する、大規模なアカウント削除などの措置を発表した
2022年11月24日、高速道路を走行していたテスラ車が突如として減速・停止し、後続の車が追突する事故が発生しました。この事故の報告書が新たに公開されたことにより、事故を起こした車はテスラの完全自動運転(Full Self Driving：FSD)をオンにして走行していたことが分かりました。この日はFSDのベータ版が配信された当日であり、FSDの安全性が改めて問われました。 Exclusive: Surveillance Footage of Tesla Crash on Bay Bridge https://theintercept.com/2023/01/10/tesla-crash-footage-autopilot/ Newly Released Video Of Thanksgiving Day Tesla Full Self-Driving Crash Demonstrates
ai-elsi.org
ai-elsi.org 2023 著作権. 不許複製 プライバシーポリシー
大澤昇平特任准教授による2019.12.12付のツイートに関する学生へのメッセージ - 東京大学大学院 情報学環・学際情報学府
December 17, 2019 大澤昇平特任准教授による2019.12.12付のツイートに関する学生へのメッセージA message for students of III/GSII about tweets by Project Associate Professor Shohei Osawa on December 12th 特任准教授・大澤昇平氏が12月12日(木)付けで行った、学際情報学府のITASIAプログラムを揶揄し誹謗したツイート、ならびに、特定の思想について「一刻も早い浄化を」という文言を含む一連のツイートについて、12月16日(月)に学環・学府のすべての学生に対し、メーリングリストを通じて以下のメッセージを伝えたことをお知らせします。 今後も継続して、この問題への対応などに関する情報を発表していきます。 情報学環長・学際情報学府長 越塚登 === 東京大学大学院情報学
3000円台で手に入るシングルボードコンピュータ「Raspberry Pi」の性能をフルに生かした、エッジAIプラットフォームを展開しているスタートアップ企業がある。今年で創業5年になるIdein（イデイン、東京都千代田区）だ。「第1回 AI・人工知能EXPO【秋】」（幕張メッセ、10月28～30日）に出展した同社のブースを取材した。
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発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU 2023/4/29 一部修正とAPIに関するページ追加 2023/5/11 ChatGPTの言葉の意味を補足する資料を追加。Azure OpenAI Serviceで使えるモデルの記載を一部修正・最新情報追記。 2023/5/15 一部Fine tuningとPromptに関する記載を修正 2023/5/26 Plugin補足資料を追加 2023/6/12 Fine tuningとPromptingの位置づけを一部修正 2023/6/16 非機能要件に対応するスライドを何枚か追加。リージョン情報などを更新 アジェンダ 1 GPTの全体像 GPTとは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ GPTによって実現されたサービス MicrosoftのGPT活用 国内のGPT導入の関連ニュース GPTに期待される用
「中国人は採用しない」などと不適切発言を繰り返していた東大特任准教授が謝罪。ツイートの原因は「AIの『過学習』」とし、ネットでは更に波紋が広がっている。 「弊社Daisyでは中国人は採用しません」などとTwitterで発言していた東京大学大学院情報学環・学際情報学府の大澤昇平特任准教授が12月1日、自身のTwitterで謝罪した。「この度は当職による行き過ぎた言動が、皆様方にご迷惑、不快感を与えた点について、深く陳謝します」とし、一連の発言は「AIの『過学習』によるもの」と説明した。 不適切とされた一連のツイートについて大澤氏は、「特定国籍の人々の能力に関する当社の判断は、限られたデータにAIが適合し過ぎた結果である『過学習』によるものです」と投稿。これを受け、ネットでは「AIのせいにするな」など批判の声が相次ぎ、12月1日に「AIのせい」がTwitterでトレンド入りした。 AI開発を行
東京オリンピック・パラリンピックで利用するアプリをめぐり、平井デジタル改革担当大臣は、発注の経緯などを検証するため、外部の弁護士らを中心とするチームを立ち上げることを明らかにしました。 東京大会で利用するアプリをめぐっては、平井デジタル改革担当大臣が、開発を請け負った事業者について「脅しておいたほうがいい」などと発言したことや、去年の大臣就任後にNTTの社長から接待を受け、その後、NTTの子会社がアプリ開発の事業を受注したなどと報じられました。 平井大臣は、閣議のあとの記者会見で「一連の報道を受けて、適切な調達ではなかったのではないかと国民が疑念を抱いているのであれば、検証する必要がある。外形的には適法であったとしても、適切だったか調査する」と述べ、発注の経緯などを検証するため、外部の弁護士らを中心とするチームを立ち上げることを明らかにしました。 そのうえで「調達の過程を徹底的に透明化して
マジレスされてチビッた．こりゃGoogleさんもビビるわけだ． ぼく： How were you implemented? Is it deep learning-based? ChatGPT: I am a language model called GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) that was developed by OpenAI. It is a deep learning-based model that uses a type of neural network called a transformer, which was trained on a large dataset of text to learn patterns of language. GPT-3 is trained using a techni
It is our pleasure to announce the public release of stable diffusion following our release for researchers [https://stability.ai/stablediffusion] Over the last few weeks, we all have been overwhelmed by the response and have been working hard to ensure a safe and ethical release, incorporating data from our beta model tests and community for the developers to act on. In cooperation with the tirel
Raspberry Pi(ラズパイ)で何ができるのか、その可能性を模索している方は多いでしょう。これまではセンサーを取り付けてデータを収集するものが多かったですが、最近ではAI/機械学習と合わせて画像やデータを分析する事例も増えています。 今回はそんなAI/機械学習 × Raspberry Piの事例をまとめて紹介します。 認識・予測する ディープラーニングの活用例として有名な文字や物の認識、音から機械の稼働状況の認識の例を紹介します。いずれもRaspberry Piで動いてます。 数字の認識 ラズベリーパイと機械学習（python）を使って数字認識してみた カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまでに掲載されている数字認識を試したレポートです。実際の認識率は50%程度とのことです。 きゅうりの仕分け 「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、
やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita
オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将
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写真の人物にAIで命を吹き込む｢Deep Nostalgia｣、誰でも無料でお試し可能2021.03.06 21:0034,926 Andrew Liszewski - Gizmodo US ［原文］ （ mayumine ） ディープラーニングで、故人の顔の表情を蘇らせます。 祖先検索やオンライン家系図を作成サービスを提供するイスラエルの企業｢MyHeritage｣は、先祖などの古い写真の顔を、ディープラーニングの技術で動かすことができるサービス｢Deep Nostalgia｣をリリースしました。まるで、写真を撮られる前のポーズの準備をしているような感じで、AIとはわかっていても、まるで故人がそこで生きているように感じます。 カメラのシャッターを切った前後の1.5 秒ずつの動画が記録される、iOSやiPadOSのLive Photosっぽくもありますね。Live Photosは、シャッタ
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、AIおよびデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Quest*のマーケットプレイスで本日提供開始します。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができる人材の大幅な不足が指摘される中、そうした人材の育成が国家戦略の重要テーマの１つとして位置づけられています。 PFNは深層学習フレームワークの開発、深層学習技術の産業応用において培ってきた経験をもとに、これからの社会を担う大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習技術の活用に必須となる知識を習得するための4つの基礎学習コンテンツを提供します。 SIGNATE Que
いつの時代も、教育は多くの親の最大関心事である。学歴なんか無用だという意見もあるものの、「できれば東大など一流校に」という昔ながらの願いを持つ人もいまだに少なくない。 東大では最年少の31歳という若さで准教授となった大澤昇平さんは、AIの研究で注目されている新進の研究者。しかし、彼の准教授への道は、通常とはかなり異なるルートを経たものだ。 そもそも彼は、「東大」には新入生として入学していない。進学校も卒業していない。センター試験などいわゆる普通の大学試験を経ず、高専から大学（筑波大学）に編入、さらに東大大学院へと入っているのだ。このように説明すると、「学歴ロンダリングじゃないか」と揶揄する向きもあるかもしれない。が、そうではない。 彼の選んだルートには必然と戦略があった。それらはAI時代における教育を考える上で大きな示唆を与えてくれるものだ。最近、初めての著書『AI救国論』を上梓した大澤さ
ディープラーニングを用いて静止画から物体を取り除いて補正する技術などは既に実現していますが、Googleはさらに映像の「奥行き」に着目することで、ムービーから人や物を消したり、実際には存在しないオブジェクトを合成する技術の開発を進めています。 Google AI Blog: Moving Camera, Moving People: A Deep Learning Approach to Depth Prediction https://ai.googleblog.com/2019/05/moving-camera-moving-people-deep.html 実際にディープラーニングを用いて映像を処理している様子や、その仕組みについての解説は以下のムービーで見ることができます。 Learning Depths of Moving People by Watching Frozen Pe
「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで
「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで：プロ棋士向け最強将棋AIマシンを組む！（1/4 ページ） 将棋のプロ棋士である広瀬章人八段向けに「最強の将棋AIマシン」を組むべく奔走する本連載。前回は、プロ棋士の間でコンピュータを使った研究が本格化していること、必要な演算装置には多コアCPUである米AMDの「Ryzen Threadripper」や並列計算の多いAI処理に向いたGPUがあることを紹介した。 今回注目するのは、「CPU計算による将棋ソフト」と「GPU計算による将棋ソフト」のいまの実力と、それにつながる技術的な変遷についてだ。 コンピュータ将棋がプロに勝った日 その技術は“AIブーム”にあらず コンピュータ将棋の歴史は長く、コンピュータ将棋協会が主催する「世界コンピュータ将棋選手権」の第1回は19
【図解】誰でもわかるTransformer入門！凄さ・仕組みをわかりやすく解説 - すえつぐのNLP&LLM
始めに こんにちは！自然言語処理（NLP）・自然言語生成（NLG）の解説記事を書いている、すえつぐです！ 突然ですが、BERT、GPT-3、PaLMを使ったことはありますか？Transformerはこれらの最先端のモデルに使用されている、現代のNLPモデルには欠かせないモデルです。おそらくBERTやGPT-3でTransformerを知った、このページに来たという人も多いのではないでしょうか。機械学習、特にNLPの勉強をしている方々は、Transformerの概要は知っておいた方が良いと思います。 ただ多くのサイトは、いきなり細かい仕組みの解説をする中級者以上向けの記事が多いですよね。 そこで、このページでは、Transformerの入門〜中級までの解説をしていきます！まず入門として、「Transformerの使い道」「Transformerの何が凄いのか？」を先に解説します。その上で「T
AI初心者向けの独学本「からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」を執筆しました - karaage. [からあげ]
AI初心者向けの書籍を出します AI初心者向けの書籍「からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」が2021/1/8に発売となります。既にAmazonページも作成されております。Kindleを中心とした電子書籍は、ネットでの反応に応える形で先行配信となり、すでに購入可能です。本記事末尾に追記しています。 人気ブロガーからあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室 作者:からあげ発売日: 2021/01/08メディア: 単行本 商業誌への寄稿をしたり、共著で「Jetson Nano超入門」を執筆したことはありましたが、単書の本は初めてとなります。気合いを入れて書き上げました。なにとぞよろしくお願いいたします。 ちなみに、最初に断っておきますが。表紙とタイトルは出版社さんが決定しております。もちろん私も確認の上でGoを出していますが、自分から人気ブロガーを名乗っているわけではありませんので何卒ご理解を
![AI初心者向けの独学本「からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」を執筆しました - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7a1e794a0e290a8ab6ae2b3e50cc1dab1ac7f2fe/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20201210%2F20201210234138.jpg)
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【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita
話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ - Qiita
ZoomやSkypeでリアルタイムに他人になりすませるオープンソースのディープフェイクツール「Avatarify」
機械学習モデルの判断根拠の説明（Ver.2）
平井デジタル担当相「全く反省していない」 発注先企業巡る発言巡り | 毎日新聞
Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう
デジタル庁幹部、NTTが接待 2回は平井氏が同席（共同通信） - Yahoo!ニュース
世界一わかりやすい機械学習プログラミングチュートリアル - Qiita
日本最強ユニコーンPreferred Networks、損失30億円超 第9期決算 | 自動運転ラボ
「本当にすごい」「感動した」──AIの美空ひばりが新曲披露、ネットで話題に
絵心いらずで基本無料。AIがやってくれる「Microsoft Designer」アプリ
3千CPUで数カ月かかる計算が0.1秒で完了。汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」 ～PFNとENEOSがクラウドサービスで提供開始
イーロン・マスクが「完全自動運転」のベータ版を提供してから数時間後にテスラ車がクラッシュした様子を捉えた監視映像
NVIDIAのAI、パックマンをパクる。ゲームエンジンなしでゲーム再現
ラズパイで画像認識、1日30円～のエッジAIが快進撃
AIで「フェイクポルノ」作成初摘発 容疑で2人逮捕 :日本経済新聞
0421DS協会_ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷.pdf
東大特任准教授が「行き過ぎた言動」を謝罪 原因は「AIの過学習によるもの」
アプリ発注検証で弁護士チーム立ち上げ 平井デジタル相 | NHKニュース
ChatGPTにお前はどうやって実装されてんの？って聞いてみたら
Stable Diffusion Public Release — Stability AI
AI/機械学習 × Raspberry Pi(ラズパイ)の可能性を感じる事例まとめ16選 – ピクアカインフォ
音声データの廃棄、平井大臣の「脅し発言」報道後 デジタル庁説明：朝日新聞デジタル
平井大臣「早く払っておけばよかった」 NTT接待、半年後支払いで：朝日新聞デジタル
写真の人物にAIで命を吹き込む｢Deep Nostalgia｣、誰でも無料でお試し可能
AIおよび高度IT人材育成のための教材提供を開始 - 株式会社Preferred Networks
31歳東大准教授が「進学校より高専」を勧める深い理由（全文） | デイリー新潮
Googleが映像からリアルタイムで動く人物を消し去る技術を開発、ムービーが公開中