イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
× リニューアル致しました。 先生解決ネットサイトをリニューアル致しました。 リニューアルに際しユーザーの皆様に再登録して頂く必要がございます。 お手数ではございますが、何卒宜しくお願い致します。 今すぐ再登録する 電磁波が人体に影響を与え、学力の低下を招くことなどを懸念する市議会議員らは11月8日、無線LANにより生じる「電磁波過敏症」への対策などについて、意見交換会をオンラインで開催した。 GIGAスクール構想でICT環境を整備するに当たって、電磁波による問題点とそれへの対策を話し合った。 東京都新宿区議会のよだかれん議員は、学力と健康の2つの観点から、「大人でもICT機器を使用すると前頭前野の機能が低下するという様々な研究報告がある。小学1年生からの使用で脳の発達への影響は懸念されないのか」と指摘した。 よだ議員は、9月議会の質疑の一部で、令和元年の全国学力テストの結果に基づき、電子
なぜ藤井聡太は八冠制覇できたのか？
藤井聡太竜王名人が遂に八冠を制覇した。弱冠２１歳。 これは羽生善治九段が２５歳で七冠制覇をしたスピードを大きく上回っている。 竜王・名人・王位・叡王・王座・棋王・王将・棋聖の８つのタイトルが同時に一人の手に収まった･･････というだけではない。 藤井聡太はこの八冠に加えて、昨年度は参加可能な全ての一般棋戦で優勝するという、前代未聞の偉業を成し遂げたのだ。 つまり現在、藤井聡太は藤井竜王名人王位叡王王座棋王王将棋聖朝日杯選手権者銀河ＮＨＫ杯選手権者ＪＴ杯覇者なのだ。 もはや『何かの大会に優勝する』という目標は全て達した。 あとはたとえば勝率１００％（１年間で１度も負けない）とか、そういうレベルの挑戦になる。ゲーム配信でいえばタイムアタックのようなものだろうか。 なぜ、藤井聡太はこんなにも負けないのか？ どうして八冠全冠制覇などという現象が１０１０１日ぶりに実現したのか？ その謎を解き明かす
線形代数を学ぶ理由 - Qiita
はじめに 少し前(2019年4月頃)に、「AI人材」という言葉がニュースを賑わせていました。「現在流行っているディープラーニングその他を使いこなせる人材」くらいの意味だと思いますが、こういうバズワードの例の漏れず、人によって意味が異なるようです。併せて「AI人材のために線形代数の教育をどうするか」ということも話題になっています。 線形代数という学問は、本来は極めて広く、かつ強力な分野ですが、とりあえずは「行列とベクトルの性質を調べる学問」と思っておけば良いです。理工系の大学生は、まず基礎解析とともに線形代数を学ぶと思います。そして、何に使うのかわからないまま「固有値」や「行列式」などの概念が出てきて、例えば試験で3行3列の行列の固有値、固有ベクトルを求め、4行4列の行列の行列式を求めたりしてイヤになって、そのまま身につかずに卒業してしまい、後で必要になって後悔する人が出てきたりします(例え
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
HなStable Diffusion
前提として、Stable Diffusionでエロ画像を出そうとしてもsafety checkerという機能が入っており、センシティブな画像を出そうとすると黒塗りになる。 (Stable DiffusionのSaaSであるDream Studioはぼかしだが、多分別の技術) https://github.com/huggingface/diffusers/releases/tag/v0.2.3 そこでGoogle Colabでちゃちゃっと環境を作り、なおかつNSFWを回避する。 1. 下記のリンクでノートを開く https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/stable_diffusion.ipynb 2. 下記の箇所を書き換える vvvvvvvvvvvvvvvvvv f
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
For significantly better and customizable anime image generation, check out Holara AI Creativity Slider 0.5 Higher creativity values tell the AI to be more creative and detailed, but also messy and weird Speed Slider 1.5 Space: pause grid, Drag: pan grid, Click: open image in new tab F: fullscreen mode, Z: toggle zoom on hover, V: video mode You can find updates about anime and AI on Twi
創作AIの進化は予想以上に速く、気づけば創作物の多くをAIが担っていた…なんて状況も、信憑性を帯びてきた。クオリティの高い創作物を大量生成するAIの出現で、著作の使用料体系に崩壊が起きる可能性がある。 ヒトの書いたものと見分けがつかないような文章を生成する「GPT-2」の登場も衝撃的だったが、真っ先に市場にインパクトを与えそうなのが画像の領域だ。 Webサイト、generated.photos上に、著作権フリーのオリジナル顔画像10万枚が公開された。あらゆるシーンでハイクオリティの顔画像が利用可画像生成AIは、悪用されることでマイナスの影響もあるが、著作権フリーの画像が出回れば自身の創作の幅が広がり、恩恵を受ける方も多いだろう。同プロジェクトは、まさにこれを狙ったものだ。 GAN（敵対的生成ネットワーク）による画像生成は、ヒトやネコ、アニメキャラから賃貸物件まで、たくさんの対象で試されてい
このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1（コンピューティング、ストレージ、データベー
平井卓也デジタル改革担当相は16日の閣議後記者会見で、内閣府政務官だった2006年に大臣規範に反してIT企業の株式を購入していたとして「不注意だった。おわびを申し上げたい」と陳謝した。 平井氏によると、06年6月の株購入後、国会議員資産公開法で提出が義務づけられている資産報告書に保有の事実を記載して…
平井氏が保有していたのは、IT関連企業「豆蔵ホールディングス」（東京都新宿区）の株式8400株。同社は、荻原紀男社長（63）が1999年に創業した会社が前身で、2004年に東証マザーズ、2013年に東証一部への上場を果たした。 最近では、豆蔵ホールディングスのグループ会社「ネクストスケープ」（東京都新宿区）が、内閣官房IT総合戦略室が開発を担う東京五輪向けアプリを再委託先として6.6億円で受注。同アプリの受発注を巡っては、平井氏がIT総合戦略室の幹部らに「NECを干す」などと指示し、その後、NECが実際に契約から外れたことも物議を醸している。 一方で、豆蔵ホールディングスは2013年から2017年にかけて毎年60万円、計300万円を平井氏が代表を務める自民党香川県第1選挙区支部に献金していた。 香川県第1選挙区支部の政治資金収支報告書 平井氏によれば、2006年6月に豆蔵ホールディングス株
東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 - Qiita
5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできていない状況でした。 ※一度Udemyで講座を受講しましたが、挫折しています。 まだDL4USのLesson0,1をやってみただけですが、非常に良いものだと感じたのでシェアしたいと思います！！ DL4USについて DL4USの紹介記事から本講座の特徴を引用させていただきます。 アプリケーション指向 高度な数学的知識は不要 1人1台独立した仮想GPU環境を用意 実際にモデルを学習させながら技術を習得 コードはすべてKeras （TensorFlow）と
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
新人エンジニアにおすすめする一冊 2022 | CyberAgent Developers Blog
こんにちは！CTO統括室の黒崎(@kur_m88)です。2022年度のサイバーエージェントには新卒のエンジニアが約90名入社してくれました。 アフターコロナー1期生の新入社員へ、代表藤田からのメッセージ 2014年までエンジニアブログを遡ると、こんな企画がありました。この企画を8年ぶりに復活させてみようと思います。 #e100q 新人エンジニアにお勧めする一冊 思いつきで企画してみたので100人に聞く時間はありませんでしたが、約40名から返事をもらえました。 社内でアンケートを募集した様子 おすすめする一冊の被りが多ければランキング形式にしようと思っていたのですが、あまり被りがありませんでした。 ちょっと分量が多いですがせっかくなので全部紹介しようと思います。 先輩エンジニア達から新人エンジニアに向けた言葉ももらったので、最後に載せてあります。ぜひ最後までご覧ください！ 新人エンジニアにお
pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
近年ではオンラインの翻訳サービスに機械学習が用いられるようになり、以前よりも格段に翻訳の精度が向上しています。2017年8月にサービスが開始された機械学習を用いたオンライン翻訳サービスの「DeepL翻訳」が、日本語と中国語の翻訳に新しく対応したとのことで、実際に日本語での翻訳機能を試してみました。 DeepL翻訳 https://www.deepl.com/translator DeepL翻訳が日本語と中国語を習得 https://www.deepl.com/blog/20200319.html DeepL Translator gets support for Japanese and Chinese languages - gHacks Tech News https://www.ghacks.net/2020/03/19/deepl-translator-gets-support-f
データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版 - Lean Baseball
ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本（と一部本じゃないもの）をまとめてみました（注：もちろん全部読んでいます）.*1. なお, あくまでワタシ個人（@shinyorke）の見解に基づいた独自解釈であり、所属組織・チームの意向とは関係ありません（とだけ最初に断っておきます）. サクッとまとめると 「レベル感（はじめて・経験者）」だけででなく,「エンジニア面を鍛える or 理論を固める」の軸で考えると良い書籍・学び方に出会える確率上がる エンジニアでも理論でもどっちから初めても良い, がどちらかが得意な方が絶対幸せ（≒片方だけじゃお話にならない可能性） 個人的なオススメは「機械学習図鑑」「前処理大全」「機械学習のための特徴量エンジニアリング」そして「試して学ぶ機械学習」です. おしながき サクッとまとめると おしながき 対象読者&執筆者について
2023年にブックマークしたページでよかったもの集めた - Really Saying Something
2013年から「その年ごとにブックマークしたページでよかったもの集めた」と題して、1年分の「自分がブックマークしたページ」を振り返り、まとめています。正確には毎年ではなくて、2022年だけ抜けています。いろいろなことがあり抜けました。そしてあきらめて、2023年版を作りました。 完全に「私得」なまとめなのでカテゴライズなどは一切しておらず、主に自分のブックマークした順番となっています。基本的には、以下の基準で選出しています。 当年に作られたエントリーであること Wikipediaや当年に作られたことが明確でない役所のページなどは除外 ブックマークが多く集まっていてもリンク切れであるものは除外 Yahoo!ニュース（掲載終了）、サイトクローズなど 内容が「閲覧する際に1記事単位になっている（ページャーはOK）」になっていること 有料記事、課金しないと全部読めない記事などは除外 今年は入院した
当該記事が報じた「自動で新聞記事を作成するＡＩ」について、編集部では１７年に日経新聞が発表した「完全自動決算サマリー」、１９年の「ＧＰＴ－２」など、その動向について把握していました。 「完全自動決算サマリー」については、虚構ニュースを生成するＡＩではないこと、また、「ＧＰＴ−２」については、ＯｐｅｎＡＩが完全版を非公開としたため、性能を検証することができませんでした。そのため「記事を生成することはできても、本紙のような「オチ」まで理解・生成することは難しい」として、誤報ではないと判断してきました。 しかし、２２年１１月、ＯｐｅｎＡＩが「ＧＰＴ－３」を利用した「ＣｈａｔＧＰＴ」を公開。２３年２月にはマイクロソフトが改良版「ＧＰＴ－４」を搭載した「新しいＢｉｎｇ（以下Ｂｉｎｇ）」を公開。これを受けて、編集部では検証委員会を立ち上げ、性能評価に取りかかりました。 評価に当たっては、Ｂｉｎｇを使用
最近、「AIを理解したくて代数幾何の教科書を勉強しているんですよ」という人によく会う。 五年前くらい前に、note株式会社の加藤社長も「社内で代数幾何学の勉強会を開いてるんですよ」と言っていた。僕はその都度「それは全く遠回りどころか明後日の方向に向かってますよ」と言うのだがなかなか聞き入れてもらえない。 確かに、AI、特にディープラーニングに出てくる用語には、ベクトルやテンソルなど、代数幾何学で使う言葉が多い。が、敢えて言おう。 代数幾何学とAIはほとんど全く全然何も関係していないと。 なぜこのような不幸な誤解が生まれてしまうかの説明は後回しにして、意地悪をしても仕方ないので、AIを理解するために最低限知っておかなければならない用語を5つだけ紹介する。 テンソル(スカラー、ベクトル、行列など)おそらく、「テンソル」という言葉が人々を全ての混乱に向かわせている。 Wikipediaの説明は忘
東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）https://deeplearning.jp/lectures/dlb2022/ 「深層学習と自然言語処理」の講義資料です。
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
ChatGPTで騒いでる場合じゃない。 AI研究者が｢FlexGen｣をゲームチェンジャーと呼ぶ理由
ChatGPTに世間が沸いている。 長年この分野を見てきた者としては｢ちょっと沸きすぎ｣のようにも見える。深層学習を使った会話ロボットは、何もChatGPTが初めてというわけではない。 ところが、世界中が驚かざるを得ないゲームチェンジャーが現れた。 その名も｢FlexGen｣と言う。2月15日に公開された。 特筆すべきは、FlexGenが、ChatGPTなどの大規模言語モデルを｢従来の100倍高速に動かせる｣上に、NVIDIA Tesla T4という、わずか16GBのメモリーしかないGPUでその性能を使えるということだ。 つまり、大規模言語モデルを秋葉原で売っているパソコン程度で動かせる新しいフレームワークが登場したことになる。 このインパクトがどれほどすごいのかを解説してみよう。 目次： ｢Google翻訳｣と｢大規模言語モデル｣は技術的にかなり近い 会話AIの正体とは何か ChatGP
渡辺明名人、１秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入（１）（松本博文） - エキスパート - Yahoo!ニュース
【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列１位。近年はコンピュータ将棋（AI）を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 （７月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり） 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに？ってところですよ、私は（笑） 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので（笑）。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか
大澤昇平東大最年少准教授、東大から追い出される
大澤昇平🇺🇳 @Ohsaworks 経済学者 / 元東京大学特任准教授 【略歴】東京大学大学院博士課程卒(TMI PhD)、株式会社Daisy代表取締役CEO(2018-)、IBM (-2017)、元UT松尾研助教、保守SNS®グループ会長 【著書】AI救国論、AI2.0覚日 daisy.inc/ja 橋本敦史@書籍「キッチンインフォマティクス」発売中 @a_hasimoto @Ohsaworks 細かい制度は大学（や部局）毎に千差万別なため，適切な方法はお調べになられたら良いと思います．もちろん，成績情報や人事関係など開示不可なものはありますが，部屋の利用のみの決定ならば下記資料5(3)における開示すべき情報になる可能性はあるかも知れません． mext.go.jp/component/b_me… 2019-12-13 18:36:27
November 24, 2019 学環・学府特任准教授の不適切な書き込みに関する見解A message about inappropriate writings by a part-time project faculty of III/GSII ＳＮＳ等におきまして、東京大学大学院情報学環・学際情報学府（以下、学環・学府）の特定短時間勤務有期雇用教職員（特任准教授）による、特定個人及び特定の国やその国の人々に関する不適切な書き込みが複数なされました。 これらの書き込みは、当該教員個人または兼務先組織に関するものであり、学環・学府の活動とは一切関係がありません。 東京大学憲章では、「東京大学は、構成員の多様性が本質的に重要な意味をもつことを認識し、すべての構成員が国籍、性別、年齢、言語、宗教、政治上その他の意見、出身、財産、門地その他の地位、婚姻上の地位、家庭における地位、障害、疾患、経
Qiitaからのお引越し記事です。 目標 ステレオカメラ 概要 特徴 使用製品 パターンプロジェクションカメラ 概要 使用製品 iPhone ゾゾスーツ 工業製品(Ensenso, キーエンス) Time of Flight LiDAR Time of Flightの原理 特徴 スキャン型LiDAR フラッシュ型LiDAR 製品 Velodyne Series 追記 Livox Horizon iPhone iToF LiDAR 目標 通常のカメラは物体の明るさ、色を抽出するのに対し、距離センサは物体までの距離をセンシングします。そのため3DカメラやDepth Sensorなどと呼ばれたりします。 距離を知ることは多様なアプリケーションにおいて重要であり、例えば自動運転では前方車両までの正確な距離を知ることは必須です。またゲームなどのアプリケーションでは人の動作などを距離センサで抽出するK
自身が保有していたIT企業株を巡り、売却益にかかる所得税を申告していなかったことが明るみに出た平井卓也デジタル相（63）。問題のIT企業株を購入した時期は内閣府政務官を務めており、政務三役在任中の株取引自粛を求める大臣規範に違反していたことが、「週刊文春」の取材でわかった。 平井氏が保有していたのは、IT企業「豆蔵ホールディングス」（東京都新宿区）の株式。同社の荻原紀男社長（63）と平井氏は20年来の付き合いで、豆蔵ホールディングスは2013年から2017年にかけて毎年60万円、計300万円を平井氏が代表を務める自民党香川県第1選挙区支部に献金してきた。 一方、豆蔵ホールディングスのグループ会社「ネクストスケープ」（東京都新宿区）は、デジタル庁の関連事業である東京五輪向けアプリを再委託先として6.6億円で受注している。 平井氏によれば、豆蔵ホールディングス株を購入したのは、2006年6月。
「Otter」「DeepL翻訳」「Grammarly」など、便利なAIツールを駆使して英文ライティングに挑戦 - ENGLISH JOURNAL ONLINE
「Otter」「DeepL翻訳」「Grammarly」など、便利なAIツールを駆使して英文ライティングに挑戦 近年は人工知能（AI）を活用した自動翻訳や自動添削ツールが増えています。Otter、DeepL翻訳、Grammarlyなど、自分の英語力の足りない部分を補ってくれる便利なAIツールを駆使して、英文ライティングに挑戦してみましょう。 英文ライティングに自信がない人に助け舟リーディングやスピーキングの練習に比べると、後回しになってしまいがちなライティングですが、単なる語彙力や文法力だけでなく、表現の豊富さや、文章の構造など、総合的な語学力が求められる、非常に高度な分野だと言えます。英語の上達を目指している人ならば、常日頃からライティング力を高める勉強をしておきたいものです。 とはいえ、誰もがそんなに律儀で計画的とは限らないのが現実です。実際には、「来週までに英語で資料を準備しておかねば
ChatGPT便利すぎる！！
Appleがゴミみたいなレビューで会社のアプリをリジェクトしてきた。 「Specifically, your description includes Android references.」 だって。 アプリの説明にはAndroidなんて単語は全くでてこないのに！ 念の為アプリの中身も調べたが、確かにAndroidという単語は文字列としてアプリに含まれるが、それはユーザーには見えないところにあるので問題ないはずだった。 この野郎Apple、適当な審査しやがって。 そう思って返信してやろうと思ったけどうまく書けない。 直接的な物言いは出来るけど、ちゃんとビジネスマナーに沿って書かないとリジェクトいじめされそうだし。 そこでChatGPTで聞いてみた。 「Please write a reply to Apple, who wrongly rejected my company's iOS
新人ITエンジニアのスキルアップに近道はないが、写経・RSSフィード・英語で成長を加速できる - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
新人ITエンジニアのスキルアップに近道はないが、写経・RSSフィード・英語で成長を加速できる 新人のITエンジニアがスキルアップするため、特に「写経」「RSS」「英語」の3つを、成長を加速させる“三種の神器”として紹介します。 1. 写経で「まねるは学ぶ」を体現する まだ理解していないプログラミング言語を写経するコツ 入力だけで終わらず実行した結果から学ぶ 自分なりにまねて応用してみる まねることのもうひとつのメリット どこから写経するか？ 教材を選ぶコツ 2. 技術情報の収集はRSSフィードの活用から 情報収集はITエンジニアの生命線 RSSフィードの実例とFeedlyによる購読の方法 3. 英語はコミュニケーション領域を圧倒的に広げる 全てのドキュメントは英語といっても過言ではない 英語から逃げなければ情報源は広がる Google翻訳に頼りすぎない 英語の記事の答え合わせとして日本語の
AIが1000時間学習して執筆した『バットマン』脚本がヤバいので全訳してみました - フロントロウ ｜ グローカルなメディア
大人気ヒーロー、バットマン バットマンは、DCコミックスの人気キャラクター。これまで何度も実写映画化され、ベン・アフレックやクリスチャン・ベイル、ジョージ・クルーニー、マイケル・キートンなど、数々の大物俳優がその役を務めてきた。 ©︎WARNER BROS. 2021年には『トワイライト』シリーズのロバート・パティンソンをバットマン役として迎えた新作映画『ザ・バットマン』が公開予定。2020年8月23日に開催されるDCコミックス史上最大のバーチャルイベント、DCファンドームでその新情報が明かされる見込み。 表の顔は大富豪、裏の顔はゴッサムシティを守るヒーローとして多くのファンに愛され続けているバットマン。そんな彼の活躍をAIに学習させ、架空の新作映画の脚本を作ってみた男がいる。 バットマンの新作映画の脚本をAIに⁉︎ アメリカのコメディアン、キートン・パティは、これまでに公開された約100
ツイッターで自分を中傷するツイートに繰り返し「いいね」を押されたことで名誉を傷つけられたとして、ジャーナリストの伊藤詩織氏（31）が20日、自民党の杉田水脈衆議院議員（53）に220万円の損害賠償を求め東京地裁に提訴した。 SNS上での中傷が社会問題になるなかで、ツイッターでの「いいね」に法的責任…
継続される1on1のコツ、話す内容例と1on1の目的について【2022年版】 - Qiita
本記事ではSIerに所属する著者が3年間にわたり、私たちのグループで実践している「1on1」の内容を紹介します（グループの業務内容は主にAI系の自社製品開発です）。 ・1on1をこれから始める方 ・1on1の取り組みを検討をされている方 ・1on1を実施しており、さらに改善を検討されている上司側の方 ・1on1を実施してもらっているが、なんだかしっくりきていない部下側の方 こうした方々にとって、何らか参考となれば幸いです。 とくにIT系の企業や職種では1on1を開催しているところも多いと思います。 新人プログラマの方にとっても、1on1を実施する側がどのようなことを考えて実施しているのか、ひとつの例として参考にいただければ幸いです。 （なおQiitaでは現在、新人プログラマ応援 - みんなで新人を育てよう！企画も開催中です） 私が自分の頭を整理するために記事化しましたが、非常に長い文章にな
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これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
AIで日本史研究者やマニアが狂喜乱舞する「くずし字」の翻訳ツールが開発 - PC Watch
Wi-Fi電磁波で学力低下を懸念、市議ら意見交換会
画像生成AI「Stable Diffusion」を低スペックPCでも無料かつ待ち時間なしで使う方法まとめ
https://twitter.com/kanae_udemy/status/1560872379240579072
最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita
CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる
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AIがこの世にいない人の顔画像を大量生成する、著作権フリーの画像が10万枚！ | Techable(テッカブル)
【2020年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
平井デジタル相、IT株購入を陳謝 大臣規範違反、納税もせず | 毎日新聞
Ko Harada 🇺🇸🇯🇵 on Twitter: "Chat GPTについて東大 松尾研究所のこの資料がすごくわかりやすい。 後半には 「医療に特化した学習をさせれば、医療専用のChat GPTが作れる」 「ほとんど全てのホワイトカラーに、２～３年以内に影響が出る」 という恐ろしいことがさらっと書かれています。 #ChatGPT https://t.co/0xqp40cVwg"
平井デジタル相に資産公開法違反の疑い “五輪アプリ受注”の親密ITグループの株を不記載 | 文春オンライン
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
めちゃくちゃ精度が高いと話題の機械翻訳「DeepL翻訳」に日本語の翻訳機能が登場したので実際に使ってみた
「虚構ニュース自動作成するソフト開発 千葉電波大」についてお詫び
AIを学ぶのに必要な最低限の数学の知識は5つだけ!｜shi3z
東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）深層学習と自然言語処理
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も
学環・学府特任准教授の不適切な書き込みに関する見解 - 東京大学大学院 情報学環・学際情報学府
距離センサ入門（ステレオカメラ、プロジェクション、LiDAR) - arutema47's blog
平井デジタル相が大臣規範違反 IT政務官時代に親密IT企業株を購入 | 文春オンライン
伊藤詩織氏、杉田水脈衆院議員を提訴 中傷ツイートに繰り返し「いいね」 | 毎日新聞