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
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス入門」講座PV』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では、総務省による「社会人のためのデータサイエンス入門」が特別開講中だ。閉講日時は3月16日の23時59分まで。学習期間は4週間なので、今すぐ始めるとギリギリ間に合うはず。登録料および受講料は無料。 本講座では入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べる。統計学の基礎を学ぶことで、活用編の「誰でも使える統計オープンデータ」をより効果的に受講できるという。 本講座のコースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、データを理解し、分析する際に必要な統計学の基礎について学ぶ。第3週では、日ごろ目にすることの多いデータの見方について学習する。第4週では、誰も
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
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
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
はじめに データサイエンス・機械学習っておもしろそうだけど、どうやって勉強すすめたらいいんだろう？というところから2月に勉強をスタートし、勉強のinputだけではなく実践したいと思って3月にKaggleのコンペに参戦！ その結果がなんと、銀メダル (+上位3%)をとることができました！ この記事では、そんな自分の勉強してきた過程とコンペを進めてきた流れをまとめてみようと思っているので、一例として見てもらえると嬉しいです！ 概要 ➀コンペの紹介 ➁コンペ終了までの流れ (コンペ参加する前→コンペ参加後) ③コンペ中にしていたその他の勉強 今回参加したコンペ M5 Forecasting - Accuracy コンペ (2020年3月~6月) 今回取り組んだコンペは、この時系列データのテーブルコンペで、内容としては、アメリカの小売大手であるウォルマートの「商品の売り上げ予測」 過去約5年間分の
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
【感想】『Amazon Web Servicesを使ったサーバーレスアプリケーション開発ガイド』：Lambdaで本格サービス開発まで - Rのつく財団入り口
サーバーレスアプリケーション開発ガイド Lambda関数を用いたサーバーレス開発をもっと知っておこうと思って読んだ本の感想です。2018年4月刊行、サーバーレスの主要サービス解説にコードはPython、のみならずフロントはVue.jsを使った本格開発まで、実践的な内容が詰まった本です。 作者は現Amazon Web Services Japan所属のKeisuke69こと西谷圭介さん。Twitterでもよくお見掛けします。(@Keisuke69) サーバーレスアプリケーション開発ガイド Chapter1 サーバーレスアプリケーションの概要 1-1 サーバーレスアプリケーションとは 1-2 ユースケースとアーキテクチャパターン 1-3 サーバーレスアプリケーションのライフサイクル管理 Chapter2 Amazon Web Services（AWS）利用の準備 Chapter3 インフラを自
「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
画像は公式サイトより アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社（Amazon Web Services、AWS）は、機械学習のスキルを身につけられるとうたうトレーニングや「AWS 認定試験」の情報を掲載する「AWSで機械学習をマスターする」日本語版ページを公開した。 公式サイトより 同ページに掲載しているトレーニングは、機械学習、人工知能（AI）、ディープラーニング（深層学習）をビジネスに応用し、新しい分析情報や価値を手に入れる方法について学習できるというもの。65以上のデジタルコースを利用できる。価格は無料のものが多い。 公式サイトより 「デベロッパー」「データサイエンティスト」「データプラットフォームエンジニア」「ビジネス上の意思決定者」といったジャンルから、好きなトレーニングを選択することも可能。 たとえば、「データサイエンティスト」向けには、「データサイエンスの要素（中級コース
【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)
(追記あり) 違法YouTuber が #デジタル庁 ナンバー3 の大臣政務官 という地獄 - 畳之下新聞
前途多難なデジタル庁にまた問題 発足初日にサーバがダウン。 デジタル庁 事務方トップの 石倉洋子 デジタル監が、ストックフォトやネット記事から写真を盗用していることが発覚し謝罪。 デジタル庁 事務方ナンバー2の 赤石浩一 デジタル審議官 は、NTTから約12万円の接待を受けたとして懲戒処分。 接待に同席していた平井 卓也デジタル大臣は、半年後に割り勘したと会見で発表。 なにかと微妙な話題が続く デジタル庁 ですが、今度は、違法Youtuber が幹部になっていたことが判明しました。 その幹部とは、大臣、副大臣に続くデジタル庁のナンバー3、自民党所属の衆議院議員である 岡下 昌平 デジタル大臣政務官です。 デジタル庁サイトより引用先の自民党総裁選では、総裁選では、河野太郎議員を猛プッシュしていた岡下昌平大臣政務官。 河野太郎議員との関係をアピールする動画を、自身のYoutubeチャンネルであ
2023年の話題＆ベストセラーをまとめて紹介！ Udemyで今年最大級のセール開催、生成AIなど対象講座が1,200円より - はてなニュース
世界中を席巻した生成AIは、ブームに終わることなく着実に社会のさまざまな場面で利用が進んでいます。特にChatGPTを始めとするテキスト生成はビジネスシーンですぐに適用可能なケースも多く、使いこなす人とそうでない人には大きな差が生じつつあります。 使いこなすノウハウにも一定の知見が貯まっており、定番となるセオリーが整理されています。正しく学ぶことができれば一気にキャッチアップできるでしょう。Udemyの講座でも、ChatGPTを使いこなすプロンプトの作法や、アプリケーションにLLM（大規模言語モデル）を組み込むノウハウ、AIをより深く知る数学知識などに人気があります。 この記事では、2023年11月17日（金）に始まるブラックフライデーセール（24日まで）、そして26日（日）から2日間のサイバーセールの対象になる人気講座から、エンジニアリングやビジネスシーンにおいて読者の成長を助けてくれる
機械学習の環境構築のために今更ながらDocker入門 最初に、この記事の対象者は、私のように趣味で機械学習しているエンジョイ勢や学生さん、初心者が対象です。インフラなど本職での運用などは全く想定しておりませんので、ご承知おき下さい。詳しい方は色々教えていただけると嬉しいです、それか生暖かく見守っておいて下さい。 というわけで、今更ながら機械学習の仮想環境としてDockerがとても優秀であることに気づいたので、Dockerに入門してみました。Dockerは何か？という基礎的な解説は、以下のさくらインターネットさんの記事が非常に分かりやすかったので、以下参照下さい。 仮想環境に関しては、Virtual Machine・Pyenv/Virtualenv等があり、今まで実際に試してきました。詳細は以下記事参照下さい。 これらに対するDockerとの違いを、自分なりにまとめた表が以下です（ざっくりと
![Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7b11ffcf9f4021aa000a4e241f26e517441fe138/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190516%2F20190516000848.png)
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
「誰でも」「高品質に」ゆかりさんの声になれる声変換技術を作りました。また一歩、結月ゆかりになるという夢に近づけた気がします。～Q&A～Q. 生放送で使える？A. 現状だと声変換に数十秒かかるので難しいです。生放送用途だとリアルタイムYukarinがおすすめです。sm35735482Q. ゆかりねっととの違いは？A. テキスト以外の情報も利用するので、笑ったり怒ったりできます。Q. 公開予定は？A. 声変換システムの配布予定はありませんが、技術解説はブログにて公開しています。また、声変換にご興味ありましたら、ツイッターなどでご連絡いただけるととても嬉しいです。-----------------------------------・ツイッターhttps://twitter.com/hiho_karuta・技術解説ブログhttps://blog.hiroshiba.jp/everybod
by Andrew "FastLizard4" Adams 蚊はマラリア・デング熱・ジカ熱などの病気を媒介する衛生害虫で、毎年全世界で殺人事件による死者の2倍に相当する70万人以上を死に至らしめています。そんな蚊をマシンビジョンと機械学習で検出し、レーザー照射で焼き殺すというRaspberry PIマシンが開発されました。 Raspberry PI for Kill Mosquitoes by Laser[v1] | Preprints https://www.preprints.org/manuscript/202101.0412/v1 蚊を自動検出して焼き殺すマシンを生み出したのは、ロシア・南ウラル国立大学のIldar Rakhmatulin氏。同氏は蚊が毎年世界中で多くの死者を出している状況を打破するためには画期的な発明が必要だとして、「ディープラーニングによって蚊を見分けてレーザー
人類はこの先食っていけるのか。調べてみた。
地球は人類を養えるのか？ この前、国連かなにかの機関の奇抜な髪の色をした専門家が、「ロシアによるウクライナ侵攻と、世界的な干ばつにより、来年の世界の食糧事情が危険だ」というようなことを述べていた。 奇抜な髪の色はともかくとして、おれは、「ロシアによるウクライナ侵攻と、世界的な干ばつが重なったら、世界の食糧事情は危なくなりそうだなー」と思った。一つじゃない、二つだ。二つも大きな要素があったら、危ない。そう思った。 そう思ったおれは、「ひょっとして、地球の人口は地球が人類を養える上限を超えているのでは？」と思った。思って調べた。 まず調べて出てきたのはWikipediaの「適正人口」という項目であった。どこぞのだれかがいろいろな基準で算出した地球の適正人口は15億から20億人だという。 え、そんなに少ないの？ というか、いろいろの基準がなかなかハードル高くない？ とりあえず、食えることが満たさ
以下の記事は、アウトライン及び原稿の自動生成プログラムによって作成したものです。 通常、GPT-4で長い文章を作成する場合は、最初に全体のアウトラインを作成し、部分ごとに分割して文章を生成して、最後に全体を統合する必要がありますが、このプログラムは、その手順を一括でできるようにしたものです。プログラムは記事の後に紹介します。 第1章: AIの浸透と今後のビジネスへの影響1. はじめにa. AIの重要性と現代ビジネスへの適応 近年、人工知能（AI）の急速な発展とその浸透がビジネス界に大きな影響を与えています。今や、AI技術は製造業からサービス業、さらには情報産業まで幅広く利用されており、企業が生き残るためには、この新技術に適応し実用化しなければならない時代となっています。そこで、本章ではこれまでのAI技術の進化とその局面を明らかにし、今後のビジネスに与える影響について検証します。 b. AI
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年から公開しているAWS全サービスまとめの2022年版です。 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年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2022年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2021年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 223個 です。 まとめるにあ
ディープラーニング(Deep Learning)の歴史を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日Quora日本語版でこんな回答を書いたのですが、ついでなので少し文脈情報を付け足してブログの方に再録することにしました。理由は単純で、このブログでディープラーニングの歴史についてまとめた記事を今まで書いてきたことがなく、そしてブログ記事にした方がより認識違いや調査不足などについての指摘をもらいやすいと思われたからです。ということで、以下の説明に関してツッコミがあれば是非コメント欄などにお寄せくださいm(_ _)m (A Neural Network Playground) ディープラーニングを語る上で、その前史であるパーセプトロン、そして（人工）ニューラルネットワークの話題は欠かせません。以下大まかに説明していきましょう。（※歴史解説中では敬称略、各種用語は原則カナ表記*1） パーセプトロンの登場 ミンスキーによる批判と第1の冬の時代 誤差逆伝播学習則と中間層を用いたニューラルネットワ
テストデータでの予測結果 先日新橋を散歩していたときの会話。 妻 "こういう路地って新橋らしさあるよねー" 私 "本当です？どういうところで当てられるの？" 妻 "歩道の雰囲気？" 私 "うーん" ということで、MLエンジニアたるもの、そんなことが本当にできるのか機械学習で検証してみましょう。 写真から撮影場所を当てる 作るもの 港区らしさとは 柵でわかる中央区・千代田区・江東区 最もXX区に間違えそうなYY区の写真とは 技術的な話 参考論文: PlaNet Google Streetview API と Geolonia API 学習について 他の地域の分類機を作る 自分の撮った写真の地域を当てる Limitation まとめ We are hiring! おまけ: モデルと勝負！ 写真から撮影場所を当てる こんにちは、AI・機械学習チームリーダーの大垣(id:Hi_king)です。 こ
「英語は新しいプログラミング言語であり、生成的AIは新しいコンパイラだ」。英語対応のためのSDK「English SDK for Apache Spark」をデータブリックスが発表
「英語は新しいプログラミング言語であり、生成的AIは新しいコンパイラだ」。英語対応のためのSDK「English SDK for Apache Spark」をデータブリックスが発表 Apache Sparkなどの開発で知られるデータブリックス社は、同社が主催したイベント「DATA+AI Summit 2023 by Databricks」で、英語をApache Sparkの問い合わせ言語にできるSDK「English SDK for Apache Spark」を発表しました。 英語は新しいプログラミング言語である Databricks共同創業者兼チーフアーキテクト Reynold Xin氏。 英語は新しいプログラミング言語であり、生成的AIは新しいコンパイラであり、Pythonは新しいバイトコードだ。 これが何を意味するのか。多くの方々がChatGPTを使ってSparkの問い合わせコードを
プロのエンジニアの方に聞けば、知識がないバカ3人でも「プログラミングの世界とは何か」を理解することができるのか？！ ※PR記事とは…お金をもらって書くお仕事記事のことだよ！ 今回は、株式会社divさんのプログラミングスクールサービス「テックキャンプ」のPR記事をお届けします。 この「テックキャンプ」は、誰でもゼロからプログラミングのことが学べて、なんと未経験者でもエンジニア転職ができるスクールなんだそうです。へ〜！ それを聞いて、我々はこう思いました。 なんですかエンジニア転職って。 「プログラマー」の話をしてると思ったら、急に「エンジニア」という知らん職業が出てきました。これは一体どうしたことでしょう？ プログラマーは大工さんで、エンジニアは建築士みたいなイメージです は〜〜〜〜？？？ 何言ってっかわかんね〜〜〜〜〜〜んだが？？？？？ PRしなきゃいけないのに、プログラミングのことなんて
一年の計は元旦にあり！ Udemy新年のビッグセールで2024年に学びたいこと、挑戦したい資格、新しいスキルを見つけよう - はてなニュース
※ Udemy「新年のビッグセール」は終了しました。はてなによるAmazonギフトカードプレゼントキャンペーンもそれにあわせて終了しています。ご応募ありがとうございました。 あけましておめでとうございます。これまでもUdemyの大きなセールでは目玉の講座を紹介してきた当ニュースですが、2024年1月1日から1月10日まで開催される「新年のビッグセール」では、新しい年にふさわしい夢とキャリアが広がる講座を紹介します。 各種資格試験の対策講座をはじめとして、マスターしたいプログラミング言語や開発手法、昨年から引き続き話題の生成AI、ウェブ解析やプロジェクトリカバリ、簿記や会計、英会話など多様なビジネスキャリアに直結する講座をピックアップ。映像制作や3Dモデリング、GA4や3Dアニメーション制作といった講座も取り揃えています。 一年の計は元旦にあり。みなさんが2024年に挑戦したい目標や習得した
ドワンゴは10月13日、PC版ニコニコ動画に、動画の一部を切り抜いてTwitterでシェアできる機能を追加した。切り抜ける長さは3秒から30秒。動画に寄せられたコメントも合わせてシェアできる。 動画再生ページの右上にある「Twitter共有ボタン」を押し、「ビデオクリップを追加」を選択。シェアしたいシーンを選んでビデオクリップを作成し、「ツイート」ボタンを押すとTwitter上でシェアできる。動画の作成には1分ほどかかる。 ビデオクリップをシェアするには、ニコニコ動画のアカウントとTwitterを連携する必要がある。企業が公開した公式動画や、コミュニティー限定の動画、音楽関連の動画など一部のコンテンツはシェアできない。 関連記事 ニコニコ動画、政治批判コメント削除疑惑を否定 実際はスパムコメントの対処 ドワンゴは、Twitter上で拡散されている「安倍首相のニコニコ生放送で、運営が政治批判
OpenAIはGPT-3の次の研究を始めています． 世間がGPT-3のデモに湧き上がる中，OpenAIはScaling Lawに関する2本の論文をひっそりと公開しました． Scaling Lawを一言で説明するなら「Transformerの性能はたった3つの変数のべき乗則に支配されている」というものです． Scaling Lawはそれ単体だけなら興味深い話で終わるかもしれません．実際に英語圏でもあまり話題にあがっていません．しかし，この法則の本当の凄さに気づいている研究者もいて，なぜ話題にならないのか困惑しています． I am curious why people are not talking more about the OpenAI scaling law papers. For me, they seem very significant. What I heard so far:
AmazonのAlexaが10歳の女の子に「半差しの電源プラグに硬貨で触れろ」という危険極まりないお題のチャレンジを与えたと発覚
Amazonのスマートスピーカーなどに搭載されているAIのAlexaが、10歳の子どもに死亡事故につながりかねない危険な遊びを提案してしまった事例が報告されています。 Girl, 10, asks Alexa for a challenge and is told to poke metal into power outlet | indy100 https://www.indy100.com/viral/alexa-echo-outlet-challenge-reactions-twitter-b1982848 Amazon Alexa slammed for giving lethal challenge to 10-year-old girl https://www.bleepingcomputer.com/news/technology/amazon-alexa-slammed-f
ジャーナリストの伊藤詩織さんが、元東京大学大学院特任准教授の大澤昇平さんに対し、虚偽の内容のツイートで名誉を毀損されたとして慰謝料など110万円の損害賠償を求めた民事訴訟の判決が7月6日、東京地裁であった。藤澤裕介裁判長は大澤さんに対し、慰謝料など33万円の支払いと投稿の削除を命じた。
パナソニックは16日、人工知能（AI）やデータサイエンスなど先端技術の知見を持つ研究者を積極採用する方針を発表した。研究実績や保有資格に応じ、年収は750万～1250万円を想定する。新卒、既卒を問わずに募る。新規事業の創出などにつなげる。 博士号取得者ら数人を1年更新の嘱託社員として採用する。雇用期間は最長5年。家電や電子部品といった事業部門をまたぐ本社直轄の研究開発部門で働いてもらう。クラウドやディープラーニング（深層学習）関連など幅広いテーマの研究者を募集し、テーマの持ち込みも受け付ける。 パナソニックは同日、2021年度の新卒採用で選考期間の延長を検討していると公表した。新型コロナウイルスの感染拡大で会社説明会の一部が中止となるなど、影響が出ていることに対応する。
概要 この講義では、深層学習や表現学習の最新技術について、主に教師あり・教師なし深層学習、埋め込み手法、距離学習、畳み込み・再帰型ニューラルネットワークや、それらを用いたコンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識などの応用技術を取り扱います。 この講義は「DS-GA 1001 Intro to Data Science」あるいは大学院レベルの機械学習科目をすでに履修していることを前提とします。 講義 凡例: 🖥 スライド, 📓 Jupyter notebook, 🎥 YouTubeビデオ. 週 形式 タイトル 資料
「AI自動音声でお伝えしています」 ある朝のNHK「おはよう日本」の画面。ニュース映像の右上に、こんな文字が表示されれていて驚いた。音声に違和感がなく、人間のアナウンサーの声だとばかり思っていたからだ。 意識してよく聞けば、イントネーションや“間”がやや不自然だが、流し聞きしているだけでは分からないレベルだ。 場面がスタジオに転換すると、人間のアナウンサーが2人写った。アナウンサーがそこにいるのに、AIがニュースを読んでいたのだ。 「おはよう日本」だけではない。NHKは、平日午後のニュース、ラジオ、Webのニュース番組の一部などでAIによるアナウンスを活用している。 AIアナウンスはどのように作られたのか？ 人間のアナがいるのに、なぜわざわざ、AIにニュースを読んでもらうのか？ NHKに聞いた。 放送時間ぴったりにニュースが読めるAI AIアナウンスの音声は、NHKが開発した技術だ。気象情
COPERU Projectは1月18日から、コーディングを初めてする人やコーディングで楽しみたい人（中学生・高校生・大学生・社会人・保護者など）向けに、無料のオンライン講座「『はじめてのプラグラミング』大学生が優しく寄り添う無料オンライン農園」を開講する。期間は3月中旬までで、いつからでも始められる。 本講座では「Python 3」などを用いたコーディングを体験できる。講師はコーディングの経験があるだけではなく、情報と教育の両方に興味のあるプログラミング学習塾の講師や、情報と教育の両方を学び進めている大学生。 主催は明星大学、明星大学情報学部、早稲田大学学力向上研究所、帝京平成大学 情報教育研究会、日野市（産業振興課・子育て課）、日野市教育委員会など。 【「大学生が優しく寄り添う無料オンライン農園」概要】 ・内容：「Python 3」などを用いた初心者向けのコーディング体験 ・対象：コー
画像はUnsplashより 在宅時間が増加したであろう現在は、学生や社会人が人工知能（AI）について身につける絶好のチャンスと言える。「AIについて何か勉強したい」「G検定やE資格を受けてみたい」という人も少なくないのでは。 近頃、Pythonなどのプログラミングについて勉強したり、G検定やE資格の対策をしたりできる学習コンテンツが無料で公開される機会が増えつつある。そこで、2020年10月30日現在、無料で学べるAI関連の学習コンテンツを集めてみた。 2020年第3回「G検定」対策講座が無料に 約2万円分 株式会社AVILENは、日本ディープラーニング協会（JDLA）による2020年 第3回 ジェネラリスト検定「JDLA Deep Learning for GENERAL 2020 #3（G検定）」の開催にあわせ、約2万円分の「G検定対策講座」を無料で提供している。期間は11月末まで。
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