チャットコミュニケーションの問題と心理的安全性の課題 #EOF2019
DMやPrivate Channelを使うな、といっても意味がないから、 なんでDMを使ってしまうのかをまず考える、 そこからPublic channelの使い方を考えましょう みたいな話 https://eof-github.github.io/eof2019/ Read less
DMやPrivate Channelを使うな、といっても意味がないから、 なんでDMを使ってしまうのかをまず考える、 そこからPublic channelの使い方を考えましょう みたいな話 https://eof-github.github.io/eof2019/ Read less
［速報］マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表
［速報］マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表 マイクロソフトはローコードでスマートフォン用の業務アプリケーションを開発する「Power Apps」と、CRMなどの既存の業務アプリケーションを組み合わせて新たな業務アプリケーションを開発できる「Power Automate」にChatGPTベースのAIを組み込んだ「Copilot in Power Apps」および「Copilot in Power Automate」を発表しました。 いずれも自然言語でCopilotに作りたいアプリケーションの内容を伝えると自動的にアプリケーションが生成される機能を備えており、プログラマだけでなく、あらゆるビジネスマンがアプリケーションを開発できるようになると期待されます。 これ
× 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
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
いらすとや風のイラストを生成する「AIいらすとや」をリリース
テキストから画像を生成できるAIお絵描きアプリ「AIピカソ」を提供するAI Picasso株式会社（本社：東京都港区、代表者：冨平準喜）は、かわいいイラストで有名なフリーイラストサイト「いらすとや」（運営:みふねたかし）と提携し、いらすとや風のイラストを生成するAIモデル「AIいらすとや」をリリースしました。 AIいらすとやについて 「AIいらすとや」は、AIでいらすとや風のイラストを生成することができるAIモデルです。高品質な画像を自由に生成できるAIピカソの画像生成技術を活用し、いらすとやのかわいいキャラクターたちを学習した専用のAIモデルを開発することで、テキストを入力するだけで、誰でもほしいと思った状況のいらすとや風の画像を無料で生成できるAIモデルを実現しました。 いらすとやは、様々なシチュエーションのかわいいキャラクターが素材化されており、多岐にわたり利用されています。AI
オーストラリアとイギリスの研究チームが、ペトリ皿の中で培養した人間の脳細胞に卓球ゲームの「PONG」の1人用モードをプレイさせることに成功したと発表しました。 In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world | bioRxiv https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v2 A mass of human brain cells in a petri dish has been taught to play Pong https://medicalxpress.com/news/2021-12-mass-human-brain-cells-petri.html Mini-brains: Clumps
Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12： 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして
ChatGPTは自分オリジナルのGPTを作ることができる。 それを好きな時に呼び出すこともできる。 つまり、こういうことができる。 おわり GPTsの正しい使い方 去年の11月にChatGPTでは、誰でも簡単にカスタマイズされたチャットボットを作れるGPTsという機能が追加された。挙動を自然言語で指示し、名前とアイコンを付けたら完成する。しかも自分だけでなく、他のユーザーに公開することができる。俺も本しゃぶりの知識を覚えさせたAishabriを公開してみた。 chat.openai.com OpenAIとしては、様々な目的に特化したGPTsを作ることを想定しているらしい。例としてOpenAIが作成したGPTsがいろいろ公開されているが、データ分析や文章構成など、実用的なGPTだらけだ。 OpenAIのChatGPTチームが作ったGPTsの例 GPTsはいろいろと可能性がありそうな機能だが、
人気のマンガ : 『進撃の巨人』『ONE PIECE』『鋼の錬金術師』『銀魂』『SLAM DUNK』『カードキャプターさくら』『名探偵コナン』『 NARUTO-ナルト-』『らんま1/2』 ※特に多くの人が選んだ約8000のマンガシリーズから検索可能 Twitterで世界トレンド1位になり、62万件以上の投稿があった「#私を構成する5つのマンガ」で選ばれているマンガのデータを元に、行列分解等の機械学習の技術を駆使し、各マンガを多次元のベクトルで表現しました。 そのベクトルを使うことで、あなたが好きなマンガを入力すると、雰囲気が似ているマンガを探せるようになっています。 従来の、カテゴリーや性別などによる検索ではなく、あなたが好きなマンガをベースに検索ができるため、キーワードだけでは見つけにくい「雰囲気が似ているマンガ」を知ることができます。 パソコンをお使いの方は、3次元空間の「Tensor
はじめにこの記事では、放送大学で修得した単位を独立行政法人大学改革支援・学位授与機構に「積み上げ単位」として提出し、2022年8月に同機構から情報工学の学士（厳密は学士（工学）、専攻の区分：情報工学）を取得した際の記録についてまとめています。 執筆者のプロフィールとこれまでの経緯についてはこちらの記事をご覧ください。いわゆる文系SEだと思っていただければ大丈夫です。これまでに何本か記事を書いていますので、この記事では学位授与機構関連の部分に絞ります。 なぜ情報工学の学位が欲しかったのか放送大学は1学部6コース構成となっており、どのコースを卒業しても（＝例えば情報工学っぽい科目だけを取っても哲学っぽい科目だけを取っても）得られる学位は一律「学士（教養）」というものになります。せっかく情報科学・情報工学に全振りした履修をしたのに（教養）では少々寂しいということで、学位授与機構の「積み上げ単位」
852話(hakoniwa) @8co28 AIで自動生成した画像 一切加筆と加工をしていない直データ やばい 本当にやばい 廃墟イラスト完全に勝てない 廃業です 神絵が1分で生成される 参った #midjourney pic.twitter.com/5VCh5MVE1c 2022-07-31 14:20:52
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
AWSアカウントを作ったら最初にやるべきこと 〜2021年版〜 #devio2021 | DevelopersIO
ログ・モニタリングのやるべきこと AWS CloudTrail の設定 CloudTrail は AWS リソースを「誰が」「いつ」「何に」対して「どうような」操作をしたのかを記録するサービスです。 ログの長期保管の設定をしておくことで、トラブル発生時の解析等に利用できます。 有料です（無料利用枠もあります） [YouTube] AWS CloudTrailを触ってみた CloudTrail Insights を利用することで、機械学習により異常なアクティビティを検出することもできます。 ログは S3 と CloudWatch Logs に転送でき、S3 に保管しているログは Athena により検索することもできます。 Athena を利用する場合は、事前に CloudTrail 用のテーブルを作成しておき、検索方法を習熟しておきましょう。 インシデントが発生してから習熟では対応が遅くな
校長先生の話エンドレス
このサイトでは、マルコフ連鎖で作成した校長先生の話を永遠に聞くことが出来ます。ぜひ音声ありでご視聴ください。
メリークリスマス！heyでCTOをやっている藤村です。ということで、これからエンジニアになる・いまエンジニアをしているみなさんに個人的に読んでほしい本をご紹介します。これを読んでおけばソフトウェア・エンジニアとして網羅的な基礎が身につく、とかいうセレクトではなく、あくまで個人的に読んでもらえると嬉しいな！というものを選びました。 ソフトウェア開発基礎編リー・コープランド『はじめて学ぶソフトウェアのテスト技法 』 テストの本です。昨今RSpec、XUnit系など自動テストのツールはすっかり普及し、ソフトウェアにテストコードをつけるのは当たり前の世の中になりました。しかし！テストケースをどう設計するか、何をテストすべきか、について体系的に学んだことがない、という方も実はいらっしゃるのでは。 この本はそういったソフトウェア・テスト一般についての教科書です。ここの知識はソフトウェア・エンジニアとし
新人ITインフラエンジニアに役立つ学習リソース まとめ
まえがき IT業界で10年弱努めて見て、現在は教育部門にいることもあり”新人教育に向いている教材は有りませんか？”という質問を頂くことがあります。 昨今ITに関する様々な知識は情報が溢れていて、少し検索エンジンで調べれば大量のリソースにすぐアクセスができます。 一方で、本当に価値があるものも大量の情報の中に埋もれてしまいがちです。 本記事が目指すポイントとしては、”これからIT業界でインフラエンジニアとして頑張るぞ”という方向けが、短時間で良質なリソースにアクセス出来るようにすることです。(私自身のおすすめ色が強いです) なお、ここで想定する”インフラ”というのは次の要素を想定しています。 サーバ オペレーティング システム ストレージ ネットワーク 仮想化 パブリッククラウド ですから、次のようなカテゴリについては全く触れていない、あるいは触れていてもかなり部分的だと言う点をご理解下さい
はじめに 当記事を開いてくださりありがとうございます。私は表題の通り、私は一般にメガベンチャーと呼ばれる自社開発企業で機械学習エンジニアとして勤務しはじめてからわずか半年で、鬱を発症し退職することになったものです。この会社は待遇も良く、社風としても労働者思いのとても素晴らしい会社であったと私自身振り返って思います。 そんな会社に運よく入社することができた私ですが、わずか半年で「鬱状態」と心療内科から診断を受け休職し、会社制度により退職することになりました。「え？そんなに素晴らしい環境なのにメンタル弱すぎでは？」と思われる方もいらっしゃることでしょう。返す言葉が全くありません。おっしゃる通りです。 しかし同時に、「何故鬱になったの？」と思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか。本記事ではこの点について鬱を発症した本人の目線から「どうしてそんなことが起きてしまったのか」という点について考察
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
最近のWeb3への雑感
Web3とは何であったか トークンとコントラクトと誰からでも見える台帳を使ってなんか出来そうなことないっすかねくらいの思想または活動 自動販売機で金入れたら人を解さずにジュースが買えるような感じで、トークンを支払ったら人を解さずにトークンが買えたり付与したりできる仕組みを作れるスマートコントラクトというのがあり、これなんかに応用できないっすかみたいなことだけだったはず NFTとかDAOとかもその応用例の一つなだけにすぎない トラストレスとか分散性みたいな話はEthereumのDocsには一部記述があるがあくまで理想論として語ってるだけ。会社がvisionをHPに書いてるようなもん。 Internetの技術が置き換わるとかBigTechを打倒するみたいな対立構造を煽るような話では全く無い そもそも既存のインターネットの上に成り立っているし、分散されたそのノードはどこのサーバーで動いているんだ
桃太郎、犬とキジを解雇 鬼退治の効率化図る
桃太郎は５日、鬼退治の効率化を図るために、全お供の約６７％に当たる犬とキジを解雇したことを発表した。両名に対して「感謝の意を表する」としながらも、「時代の変化に対応するためには、人員の見直しが必要だった。今後はＡＩを効果的に活用していく」と説明した。 桃太郎は、鬼退治の業界でトップの地位にあるが、近年は競合他社の台頭や消費者のニーズの多様化により、業績が低迷。これまで犬とキジと共に鬼ヶ島に渡り、鬼たちと戦ってきたが、「時代遅れで非効率的だ」と、従来の方法を自己批判した。 今後について「最新の技術や戦略を取り入れて、鬼退治の品質とスピードを向上させる」と宣言。ドローンやＡＩなどを活用して、鬼ヶ島への移動や鬼たちの位置把握などを効率化するという。また、鬼退治の対象も「単に暴れるだけの鬼ではなく、社会的な問題を引き起こす鬼や、人間に擬態した鬼など、より高度な鬼にも対応する」と述べた。 一方、解雇
新世紀エヴァンゲリオンにでてくる超AI、MAGIシステムを作ってみたメモ。 OpenAI社のGPT3を使って、三頭制合議型のAIシステムを組んでみた。 MAGIシステムとは？MAGIは、アニメ「新世紀エヴァンゲリオン」にでてくる超AI。 このAIの面白い特徴は、性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステムです。 キリストの祝福を告げた三賢者にちなみ「メルキオール」、「バルタザール」、「カスパー」という3つのAIが、それぞれ開発者である赤城博士の「科学者」、「母」、「女」として側面をから答えを出します。 MAGI GPT3の実装最近話題のChat GPTの凄さをみるに、「MAGIシステム」現実に作れるのでは？と思って、Google Colabで実装してみました。 1つの質問に対し、GPT3を4回ぶんまわすシステム図のように、1つの質
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか？パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される
文系大学生が機械学習を０から始めて９か月でKaggle銀メダルを獲得するまで - Qiita
今回自分は０から始めて９か月でコンペで銀メダル(6385分の249位,top4パーセント)を獲得できました。 自分の今までの流れをおさらいしていきます。 それまでの僕のスペック 数3と行列はほぼ何も分からない プログラムはrubyとjavaはそこそこに書ける、pythonは知らん 勉強の流れ １２月末 機械学習を始めると決心、とりあえず何をやればいいかよく分からないがpythonが必要らしいのでprogateでpythonをやってみる １月 数学が必要らしいので、行列と微分積分について１から学んでみる。今から考えると、行列の基礎をさらえたのは良かったですが、それ以外はこの時間は絶対いらなかったなと考えています。 微分積分 行列 ２月 Udemyで多くの講座を受ける、詳細は以下の記事にまとまっています https://qiita.com/HayatoYamaguchi/items/c8051
ChatGPT で自分の仕事がどう楽しくなるのかを考えるネタ集 -2023年10月バージョン-
企業・組織に属している方向けの ChatGPT の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています - とある人の、変わってしまった日常の一部 - なぜ?何が? ChatGPT で変わるのか? - Plugin の可能性 - Code Interpreter の可能性 - Copilot の可能性
もう一つ注目しておきたいのは、感染力のピークが発症直前の無症候の段階で訪れるという推定である。このHeらの研究では、発症前に感染が起きた割合は44% (95%信頼区間25–69%) に達するとしている。 そもそも病院に訪れないであろう無症候者・軽症者が大量におり、その上病院に行く者ですら感染の半分は病院に行く前に終わっているのだとすれば、陽性者を隔離するというストラテジーだけでは感染拡大を防げないことになる。PCR検査の1回の感度が7割程度という過去の知見（例1、例2、例3）と合わせれば、「病院に来た感冒症状患者全員にPCR検査し、陽性者を隔離する」という戦略で防げる感染は甘く見ても3割程度、厳しめに見れば1～2割程度となり、大半の感染を素通ししてしまうことになる。 あえて検査→隔離戦略一本で解決しようとするならば、発症前でも検出できるよう、PCR検査とは全く違うレベルの検査――皆が毎朝自
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
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
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
最近、見つけた技。知らない言語でコードかくときChatGPTが神すぎる。 そのテクはなんと「プログラミングまるごとを、ChatGPTに突っ込む」というもの。 え、そんなの動くの！？ と思うんですが、動くんですそんなの。直球すぎて盲点だった。 試してみよう たとえば、下記はGoogleサービス使って、リアルタイムにマイク音声を文字起こしするサンプル。 こいつをチャットAIで音声会話をやろうと、軽く読んでみたのですが…うん、よくわからん。 Pythonだし、Streamingだし、音声の操作だし、普段つかわない技術が満載すぎてわからん。 雑にコードを突っ込むと人生が解決こういう時は 以下のコードを、わかりやすく説明して。 ＜以下、上記コードをそのままコピペ＞とすると…… こうなる。 このコードは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、マイクからの音声をリア
エンジニア兼SF作家がGPT-4執筆支援を実戦投入できないか実験してわかったこと｜Anno Takahiro
今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1）AI読者モニター：書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜！ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ
Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"
コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw
「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
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
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
50代文系副社長、AI学んで1000時間 1人で作ったアプリが大手食品メーカー採用に至るまでの軌跡（1/3 ページ） 「もしかしたら、経営よりも研究やエンジニアの方が天職に近いのかもしれない」──そうはにかむのは、商品パッケージのリサーチとデザインを手掛けるプラグ（東京都千代田区）の坂元英樹副社長だ。50代の文系出身。もともとは市場調査会社の社長だったが、デザイン会社と合併して今に至る。 プラグは現在、パッケージのデザインを評価するAIサービス「パッケージデザインAI」を展開している。すでにカルビーやネスレ日本など、大手食品メーカーがパッケージデザインAIを活用した商品を販売中だ。 このAIサービスは、東京大学との共同研究ではあるもの、実は坂元さんが1人でプログラミングからAIの実装までこなしたという。 始める前は「Pythonも知らない状態だった」という坂元さん。そこからどうやってAIサ
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Wi-Fi電磁波で学力低下を懸念、市議ら意見交換会
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
じゅじゅ on Twitter: "プログラミング、データサイエンス・統計学関連はネット上にで超優良なテキストが"無料"で公開されており、本当に良い時代。。 本ツイートに各テキストへのリンクもぶらさげておきます。 https://t.co/zSLyLEyQSL"
実験室内で培養した人の「ミニ脳」にゲームをプレイさせることに成功、AIよりも速いわずか5分で習得
Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita
【ChatGPT】面倒なことはアウラにやらせよう - 本しゃぶり
「近いマンガ」がわかるマンガ新検索 MangaNearestMap | アル
放送大学と学位授与機構で情報工学の学位を取る（科目対応表付き）｜lumpsucker
一分で生成されたAIの描く廃墟イラストに完全に勝てない「むなしい」「もう絵を描く必要は...」
社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する！ - Qiita
Satoshi Nakajima @NounsDAO 🇺🇦 on Twitter: "話題のchatGPT3ですが、そのベースになっているGPT3について連投で解説します。元々は「途中で切れている文章の次の単語を予測する」だけの人工知能を作り、それにインターネット上にある大量の文章で教育してみる、という実験から始まったものです。(1/n)"
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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
エヴァのMAGIシステムをGPT3で作ってみた｜深津 貴之 (fladdict)
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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
ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp
AIにコードまるごと解説してもらうと、界王拳100倍すぎる件｜深津 貴之 (fladdict)
「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
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
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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
50代文系副社長、AI学んで1000時間 1人で作ったアプリが大手食品メーカー採用に至るまでの軌跡