ChatGPTで圧倒的に回答精度を高めやすいよう開発したプロンプト(入力文)ひな形を無償公開： GPT研究所のGPT監査活動を通じて編み出した汎用型プロンプト【日本マネジメント総合研究所合同会社】
ChatGPTで圧倒的に回答精度を高めやすいよう開発したプロンプト(入力文)ひな形を無償公開： GPT研究所のGPT監査活動を通じて編み出した汎用型プロンプト【日本マネジメント総合研究所合同会社】 報道機関各位 2023年5月21日 日本マネジメント総合研究所合同会社 各種感染症・台風/豪雨災害・各種震災など各地の災害や戦禍等で、国籍等に関わらず感染・被災・苦境に直面された方々と、復興者の方々や平和維持活動の皆様・世界各地の医療機関関係各位ならびに各種関係各位のご安全と1日も早い実りあるご快癒・復旧復興・和平等と共に、ご無念ながらに天上に召されました尊い御霊・御仏のご冥福を心よりお祈り申し上げます。 弊社の理事長が所長を務めるGPT研究所にて、下記の通り、ChatGPTにおける入力・質問文を工夫することで、より精度の高いGPT出力・回答を得やすくなるプロンプト（ビジネス・プライベートなど各
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
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？
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
こんにちは。しおぱんです。ChatGPTのプラグインがあまりに多すぎて大変だったので、プラグイン機能一覧を作りました。 【お知らせ】 プラグインの増加速度が早すぎるため、記事作成が追いついておりません🙇 お急ぎの方はこの記事作成でも利用しております、こちらのプロンプトを使ってみてください🙌 【カテゴリ検索の方法】 ブラウザの検索バーに [カテゴリ名] を入力すると絞り込みできます🙆 Mac: Command + F / Windows: Ctrl + F 【カテゴリ一覧】 [エンタメ] [音楽・音声] [画像・動画] [学習] [学術] [語学] [プログラミング] [ビジネス] [マーケティング] [ファイナンス] [ニュース] [ツール] [リサーチ] [ウェブアクセス] [天気] [旅行] [レストラン] [ショッピング] [医療・健康] [不動産] [求人] [ユーティリティ
こんにちは、JUNERAYです。 皆さんは日本酒がお好きですか？私は大好きです。夏の午後、プールへ行った帰りにアイスを食べて、クーラーの効いた部屋でする昼寝くらい好きです。 長いことお酒や飲み物にまつわる仕事をしていて、ありがたいことにビギナーさんにお酒の基礎知識や美味しい飲み方などのレクチャーをさせていただく機会も増えました。 日本酒についても何度か解説記事を書いているのですが、実は毎回ぶつかる壁（でかい）（かたい）があります。 まじこれ。 馴染みのない専門用語がたくさん出てくるだけでなく、そのいちいちが「特別本醸造」とか、「山卸廃止酛」とか、墾田永年私財法か？？ってくらい漢字の繋がった用語だらけ。ぷよぷよだったら連鎖して消えてます。 ビギナーさんの中には、「日本酒のことが知りたいと思って入門書を買ったけど、ちょっと読んだだけで投げ出しました」なんて方も少なくなく、レクチャーする側として
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
自炊するな。ガチでやめろ。人生終わる。
引越しをするついでに自炊――家の本の電子書籍化――を行った。以下はその時の作業メモ、および深い後悔についての記録である。短くまとめると、絶対に自炊はしてはいけない。自炊をすると最悪死ぬ。 具体的な自炊の方法が知りたい方はすぐさましかるべき場所までスクロールすればよい。そうやってインスタントに情報を知っていればいいんだ！ ずっとそうしていればいい！ だが覚えておけ、Q. そうやって得た知識が何になるというんだ！ A. 知識になる 前書き 引越しをした。私は引越しを安上がりにするタイプで、おおむね宅急便 + 赤帽 + 自家用車による庶民的な引越しを行うことが多い。だが引越しの詳細についてはまた今度にしよう。 引越しをするついでに家にある本を大雑把に1. 重要な本、2. 持っておく本、3. くそどうでもいい本 の三つに分けた。 各カテゴリには、例えば次のようなものが含まれる。 重要な本 父親から
はじめに 前提 アメリカで働くためのビザ 業務経験 2023年のアメリカのテック業界の状況 具体的な就活のステップ ソフトウェアエンジニアのインタビューで求められることの抽象的な理解 レジュメ Job Descriptionから逆算してレジュメを作る 一枚におさめる 数字を用いてスケールとビジネスインパクトを示す なるべく隙間を埋める フォーマット添削ツールにかける レビューを受ける ネットワーキング・リファラル 応募する アメリカの就活はNumber Game 採用のトレンドを追う 時期を見計らう Linkedinで最新の求人を見つける方法 Promotedをすべて非表示にする "Most Recent"順にする 検索クエリを工夫する 設定をブックマークする 時間を決めて巡回する コーディングインタビュー対策 アルゴリズムの地図を脳内に作る 大学やCouseraでアルゴリズムの授業を取る
クックパッドを退職しました - 昼メシ物語
2024年1月末まで在籍していますが昨年12月に業務は終えていて、いまは有休消化期間中です。2010年から約14年間勤めてきた、自分の生き様そのものとも言えるクックパッドを離れるのには、表現しきれないほど大きく、複雑な思いがあります。 僕がこの14年間でやってきたことを振り返ってみます。 入社 クックパッドに入社した時は新卒3年目相当で、26歳でした。もともと料理と Ruby が好きで、当時まだ珍しかった Ruby on Rails でサービス開発をしているらしいという点や、当時からネットウォッチしていた @ryo_katsuma さんが所属していること、直属の上司の井原さんが転職したことが決め手になり、体当たりで飛び込みました。当時の僕はほとんど実績もなく、入れてもらえるかギリギリのところだったと思いますが、おそらく井原さんが頑張って交渉してくれたのだと思います。本当に感謝しています。こ
１年以上インボイス制度対応をして、業務とシステムを踏まえて法整備がされるべきだと思った - SaaSベンチャーで働くエンタープライズ部長のブログ
受取請求書処理SaaSのプロダクトマネージャーとして、この1年以上プロダクトのインボイス制度対応を行ってきました。 請求書の受け取り、仕訳処理、支払処理などを行うB2BSaaSだったのですが、インボイス制度自体が非常に複雑で対応方法に非常に頭を悩まされてきました。 法制度自体が過度に複雑なため、業務もプロダクトの設計もユーザー体験も複雑にならざるを得ない点を感じました。 インボイス制度は増税観点で批判されることも多いのですが、業務自体の生産性やエンジニアの開発生産性にも影響を及ぼすと感じ、今回は法制度の複雑性に焦点を当てていきます。政治的な内容はあまり書くつもりはないのですが、昨今あまりに業務をおざなりにして法制度が作られることが気になるので課題意識を書いてみたいと思います。 インボイス制度とは インボイス制度によって業務負担が増える 適格請求書を逐一確認する業務負担が増える 適格請求書か
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
Amazon Web Service（AWS）は、ゲームを通じてAWSを学べる「AWS Cloud Quest」シリーズのソリューションアーキテクト編となる「AWS Cloud Quest: Solutions Architect」日本語版が登場したと発表しました。 AWS Cloud Questは、オリジナルの英語版では以下の7つのロールに合わせた学習カテゴリのゲームが提供されています。 クラウドプラクティショナー ソリューションアーキテクト サーバーレスデベロッパー 機械学習 セキュリティ データ分析 ネットワーク この7つのうち、日本語版としては一番目のクラウドプラクティショナー（クラウドを実践する人）編となる「AWS Cloud Quest：Cloud Practitioner」のみ提供されていました。 今回新たに二番目の「AWS Cloud Quest: Solutions Ar
プレスリリース 研究 2024 2024.02.05 人はなぜワクチン反対派になるのか ―コロナ禍におけるワクチンツイートの分析― 発表のポイント ◆ コロナ禍で初めてワクチン反対派になった人の特徴を分析し、陰謀論やスピリチュアリティに傾倒している人がワクチン反対派になりやすく、さらに参政党への支持を高めた可能性を示した。 ◆ ワクチン反対派などの特徴を分析した研究は多く存在するが、本研究ではどのようにワクチン反対派に転じるに至ったかを時系列的な分析に基づいて明らかにし、さらにその政治的含意も示した。 ◆ 公衆衛生に対する脅威となりうる反ワクチン的態度の拡散を食い止めるための手がかりが得られ、将来のパンデミックに対して重要な教訓を得た。 パンデミックを経て新たに高い反ワクチン的傾向を持つようになったアカウントの特徴 発表概要 東京大学大学院工学系研究科の鳥海不二夫教授と、同大学未来ビジョン
企業が新人エンジニア向けに公開している研修資料をまとめました。 リクルート リクルート エンジニアの心構えから、 JavaScript TypeScript AWS など、実際の研修資料の中身まで多数公開されています。 こちらの研修資料を見るだけでもかなり勉強になる内容となっているので、エンジニアの方は必見。 リクルートテクノロジーズ エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2020年度版） 株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2021年度版） 株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2022年度版） GMOペパボ GMOペパボ エンジニアの研修資料を毎年公開しています。 そのため最新の情報が得られるので、毎年チェックしましょう！ またGoogle Cloud認定資格 Professional ML Engineer合格に向けた
新NISAでの個別株投資を考えてみる｜UKI
はじめにUKIです。 いよいよ来年2024年から新NISAが始まります。今回の記事では、新NISAにおける投資戦略、特に個別株投資の戦略について考えてみます。この時期にこのテーマを取り上げることは、一般層にデータ投資を知ってもらう上で避けて通れないと考えました。 この記事を読んでいらっしゃる方は、「NISAで個別株投資なんかいらんやろ、米株インデックス（もしくはオルカン）でいいやん」と思っていることでしょう。本記事は、そのように投資に対して一定以上のリテラシーをお持ちの方を対象としています。そのような方にこそ、是非ご拝読頂きたいと思っています。 本記事では、まず新NISAの概要をざっくり説明し、続いて新NISAで個別株投資を考えるべき理由について説明します。その後、個別銘柄の選定手法について説明を進めます。今回筆者は、各企業の株価データと財務諸表を元に、どのような個別株が購入検討の余地があ
はじめに 今回は無料で公開されているエンジニア向け修資料をまとめました。 資料の作り方も勉強になるので「勉強会で登壇している人」「企業の研修担当の人」にも参考にしてほしい内容になっています。 記事の主な対象者 研修資料を網羅的に見たい人 エンジニア初心者から中級者 研修資料の作成をしていきたい人 MIXI23卒新人研修 毎年更新をしているMIXIさんの資料は量と質が凄いです。各資料において、動画による解説もついているので、初心者でも理解しやすい構成になっています。 2023年版のMIXIさんの研修資料は下記の内容が学べます Git研修 データベース研修 設計・テスト研修 コンテナ研修 iOSアプリ開発研修 Androidアプリ開発研修 フロントエンド研修 ゲーム開発研修 Flutter研修 AI研修 セキュリティー研修 インシデントハンドリング研修 チーム開発研修 GMOペパボ GMOペパ
エージェンシー事業でリードアプリケーションエンジニアを行なっている大窄 直樹 (おおさこ)です. AWSのログ, サーバーのログってたくさん種類があって難しいですよね... 同じようなログがたくさんあるので, 何を取れば良いのかとか どのくらいの期間保持すれば良いのかとか またその後の, ログの実装や, 分析方法する方法も難しいですよね... 今回AWSに構築した商用アプリケーションのログを整備する機会があったので, このことについて書こうかなと思います. 概要 本題に入る前の準備 今回ログ実装するアーキテクチャ ログに関する法令 ログの取得箇所 設計 保管するログの決定 インフラのログ OSのログ アプリケーションのログ ログの保管 保管場所について 保管期間について バケット構造 アプリケーション, OSのログの転送 実装 アプリケーション, OSのログをfluentbitを用いてS3
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています（本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！） こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん
テレビ局から「スマホ依存症についてドーパミン神経系から説明してくれないか」という話があったけどそれは無理だという理由がこちら
はげひげ（菊仙人） @96hage 今日、テレビ局から電話があった。依存がらみなのか、スマホ依存についてドーパミン神経系から説明してくれないかという話。 「快感でドーパミンが放出されると癖になって依存する」とかいうアホっぽい説明をしてほしいらしい。 「そりゃ、無理だ」と答えた。 そもそもドーパミン神経系は、報酬に対しても活性化するが、報酬が得られそうなトリガーでも活性化する。その程度は実報酬以上になる。だから、人はドーパミンにハマるといわせたいのだろうが、ドーパミン神経は報酬予測誤差を計算する。機械学習の強化学習はこの仕組みの応用だから今や常識。予測より実報酬が少なければ、ドーパミン神経の活動は止まる。これが繰り返されると「飽きる」。 テレビにそって説明すれば、あおった番組がつまらなければ（実報酬が予測を下回れば）、番組中でも視聴率は落ちるし、次回への報酬予測が小さくなり次回の視聴率は落ち
エンジニアに読んで欲しい技術書90選 - Qiita
はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア と分けてまとめたので、参考にしてみてください。 技術書のススメ 技術書の紹介の前に、技術書で得られるものについて説明したいと思います。全然読み飛ばしてもらって大丈夫です。この章から本の紹介を行なっていきます。 技術書は体系的な構成となっているため、技術書を読むことで、 ・論理的な思考力が身に付く ・技術の歴史・背景を知れる ・技術の知識、手法を学べる これらを学ぶことができます。論理的な思考力、知識はわかるけど、技術の歴史・背景を知ってどうするんだと思う方もいるかもしれません。しかし、歴
これは何？ NGK2024Sの発表資料です。 自己紹介 名前: 中西克典 X(Twitter): @n_kats_ 機械学習名古屋研究会主催 NGK発表は2回目 機械学習名古屋研究会 論文読み会 毎月第3木曜（19:00～）オンラインで 次回（2月15日第71回）・・・https://machine-learning.connpass.com/event/308186/ 本編 イントロ（研究会の表の目的） 論文を読む習慣付け 知識のアップデート 発展的・実践的な知見の獲得 イントロ（研究会の裏の目的） この世の真理と呼べるものを全て知りたい。 という話を2年前のNGKでした。 おさらい（2年前の話） 読み上げソフトを使うと機械学習の論文が30分で再生できる。 ある分野の概要を把握する目安の論文50本には約3日あればよい。 2年前の課題 読み上げられてる文章を目で追いかけないといけない。つら
「AIと著作権に関する考え方について(素案)」に関するパブリックコメントの結果について という題名のpdfファイルが文化庁から出されました。 94011401_01.pdf (bunka.go.jp) これについて色々と言われてるわけですが…。 反AIからの論というのが極めてお粗末であるということです。 まず第一に、なぜ最初パブリックコメントの募集の話が挙がった時に、 「様式なんてどうでもいい！硬いこと考えずに意見を送ろう」などという広め方を してしまう人が出てしまったのか…。 第二に、2万も送られたのだから反映されてしかるべきだ！と考えてしまう人の存在。 これは投票ではないんですよ。多数決で何か決まるようなわけじゃないです。 そもそも同じ人が連投したりしてたのに、なぜ数を誇ってしまったのか。チョコワVSスフィンクスか？ 大事なのは論でした。なぜAIを規制すべきなのか？なぜAIのみを規制す
NewSQLはデータベースに革命を起こすか - NetflixにおけるCockroachDBのユースケース｜ミック
近年のデータベースの新潮流にNewSQLと呼ばれる一群のデータベース製品群の登場がある。そのコンセプトを一言でいうと、RDBとNoSQLのいいとこどりである。SQLインタフェースと強いデータ一貫性（ACID）というRDBの利点と水平方向のスケーラビリティというNoSQLの長所を兼ね備えた夢のようなデータベースである。下図に見られるように、RDBとNoSQLが鋭いトレードオフを発生させていたのに対して、NewSQLではそれが解消されているのが分かる。 RDB vs NoSQL vs NewSQL本当にそのような夢の実現に成功しているか、というのはまだ議論が続いているが（クエリのスループットを出すためにレイテンシを犠牲にしているので本当にトレードオフを解消はしていない、などの問題が指摘されている）、商用でも利用可能な製品としてGoogle Spanner、TiDB、YugabyteDB、Coc
Winnyの金子勇さんが考案された機械学習アルゴリズムED法を再現して実装した人がいていま話題になっている。 『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて…いたら見つかりました https://qiita.com/kanekanekaneko/items/901ee2837401750dfdad いまから書くことは私の記憶頼りなので間違ってたらコメント欄で教えて欲しい。 1998年ごろだと思うのだが、私はWinnyの金子勇さんのホームページの熱心な読者だった。(ページも全部保存してたので私のHDDを漁れば出てくると思うが、すぐには出せない。) Winnyのβ版が発表されたのが2002年なのでそれよりはずいぶん前である。 当時、金子さんはNekoFightという3D格闘ゲームを公開されていた。そのゲームには、自動的に対戦から学習するAIが搭載されていた。 当時の金子さんのホームページの
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに Transformerの登場以降、著しい技術革新が続くここ数年、特にOpenAI社のChatGPTのサービス開始以降、おびただしい数の技術ブログや記事がインターネット上に存在する中、本記事に目を留めていただいてありがとうございます。 この勉強会では、専門用語や難解な公式を極力排除し、初学者の方々を対象に、「そもそも自然言語の機械学習ってどういうもの？」、「言語モデルって要するに何？」というところからGPTをざっくり理解することを目的としています。従って、本記事に記載のあ
2024年に読んだほうがいいエンジニアな書籍10冊+α - CloudとSREそしてキャリア本 - Lean Baseball
Google Cloud Partner Top Engineer 2024を頂いた者です. 仕事はエンジニア系のコンサルとSRE, 趣味（と前職以前の仕事）で機械学習や生成AI*1をやっとります. この記事は当ブログの名物かつ人気シリーズである, 主に技術書を中心としたオススメ書籍（元々はPython本メイン）の紹介エントリーです. ※去年の記事はこちら. 本年のこのエントリーは, 2024年の推し本4冊 CloudおよびSREな4冊 いい感じな技術書2冊 この三本立て（+私の完全なる趣味チョイスで数冊）でご紹介できればと思います. というわけで, 本年のラインナップは以下の通りです. この記事の著者 2024年の推し技術書10冊 特に推したい4冊 クラウドストラテジー 世界一流エンジニアの思考法 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」 キャリアづくりの教科書 CloudおよびSREな4冊
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米国の研究機関であるAperture Internet Laboratoryは、Linuxで動作する中国のインターネット検閲システム「グレートファイアウォール」（Great Firewall、GFW、金盾）をオープンソースで実装したシステム「OpenGFW」を発表した。このシステムは家庭用ルーターで使用可能なほど柔軟で使いやすく、GFWを個人レベルで実現することを目指している。 OpenGFWは、IPとTCPのデータを完全に再構築する能力を持ち、HTTP、TLS、DNS、SSHなどのネットワークプロトコルを解析できる。特に、Shadowso
今の高校では『情報Ⅰ』という科目ができて、ITパスポート相当のことを学んでいる→”高卒相当”のレベルが上がっているという話
ところてん @tokoroten 「高卒相当の能力がない社員は昇進させられないですよね？」 「せやな」 「ちなみに今は「情報I」という科目を新しく行ってます。これはだいたいITパスポート相当の内容です。」 「……」 みたいな講演を最近は企業でやってたりする。 twitter.com/__aki_/status/… 2023-11-03 22:13:07 aki @__aki_ 情報Ⅰ、批判もあるが網羅的であれがわかるぐらいではあって欲しい。 ただ、教科書で学ぶのは無理で、生活の中に落とし込んでおく必要がある。 家庭できちんと触れさせておくべきで、その意味では大人はまず読んで、わからない点を解消しておく必要がある。 twitter.com/tokoroten/stat… 2023-11-03 20:52:05 ところてん @tokoroten 株式会社NextInt 代表 著書「ChatGP
はじめに 本記事ではレベルアップしたいエンジニアが読んでおくべきQiita記事を紹介します。厳選に厳選を重ねた43記事です。全ての記事を読んでおく必要はありませんが、ちょっとでも「分からないな」「興味あるな」など思ったタイトルがあれば読んでみてください。 次の4種類に分類して紹介しています。参考にしてください。 フロントエンド バックエンド インフラ・Linux周りの知識 その他 それでは、早速紹介していきます！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 フロントエンド まず最初はフロントエンドエンジニアに読んでおくべきとおすすめできるQiita記事を11個選びました！フロントエンドエンジニアとしての基礎が身に付く
AIはどこまで無断で学習できるのか。～文化庁の生成AI論点整理(ガイドラインの素案)を読んで - フジイユウジ::ドットネット
今日、文化庁は生成AIと著作権保護についてのガイドラインとなる素案を提示しました。(2023/12/20時点。その後の状況については追記をお読みください。) 生成AIでなにが合法でどんなとき違法になるべきか、クリエイターや開発者、ビジネス系のひとなどが議論していますが、多くの生成AI周辺にいる人たち全員に関係あるガイドラインがいままさに検討されているわけです。 朝日新聞ではこう報じています。 文化庁は20日、文化審議会著作権分科会の法制度小委員会に、生成AI（人工知能）によるコンテンツの無断学習は、著作権法で著作権者の許諾が不要とされる「非享受目的」にあたらない場合があるとする「AIと著作権に関する考え方」の素案を示した。生成AIが記事や画像データなどを無断で利用する「ただ乗り」（フリーライド）に懸念の声が上がる中、現行法を厳格に解釈し、歯止めをかけたい考えだ。 朝日新聞デジタルより引用
「社内のアレ分からん、教えてAI」実現 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”にデータ取り込み機能
「社内のアレ分からん、教えてAI」実現 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”にデータ取り込み機能 米Microsoftは6月19日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-3.5」などのAPIをクラウドサービス「Microsoft Azure」上で使える「Azure OpenAI Service」に、新機能「On Your Data」を追加した。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でチャットAIに参照させられるという。まずはパブリックプレビュー版を提供する。 これにより、社内で分からないことがあったときに何でも質問できるAIチャットbotなどを作成しやすくなるという。 Microsoftが提案する活用例では、ユーザーの「サポートチケットはどうやって作る？」（How do I create a s
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
米Googleの著名な2人の元研究者、リオン・ジョーンズ氏とデビッド・ハー氏が8月17日、東京に拠点を置く新AI企業を設立したとX（旧Twitter）で発表した。 ジョーンズ氏は、Googleが2017年に発表した生成AI革命のきっかけとなったと評価されている論文「Attention Is All You Need」（PDF）の8人の著者の1人。この論文では、後にChatGPTなどの製品開発の基礎となった深層学習アーキテクチャー、Transformerを紹介している。ジョーンズ氏は8月に10年以上勤めたGoogleを退社した。これで論文を書いた著者全員がGoogleからいなくなった。 ハー氏は2016年にGoogle Brain入りし、機械学習などの研究に取り組んだ後、2017年にGoogle Brainが東京チームを設立した際、そのトップとして来日した。2022年にGoogleを辞め、S
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
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
自社開発メガベンチャーをわずか半年で鬱退職した雑魚エンジニアの話｜JoanOfArc
ChatGPT プラグイン機能一覧｜しおぱん
【酒屋さん監修】「世界一やさしい日本酒入門」を目指して、資料を作ってみました - JUNERAY
大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
アメリカでソフトウェアエンジニアの職を探した - pco2699’s blog
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン.pdf
GitHub Copilotの全社導入とその効果 - ZOZO TECH BLOG
AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」
AWSを学べるゲーム「AWS Cloud Quest日本語版」ソリューションアーキテクト編が登場
人はなぜワクチン反対派になるのか ―コロナ禍におけるワクチンツイートの分析―
2023年最新版の有名企業のエンジニア向け研修資料をまとめてみた - Qiita
【2023年版】エンジニア向け読むべき資料まとめ - Qiita
AWSでの法令に則ったログ設計及び実装/分析 - Adwaysエンジニアブログ
2023年版データ分析の100冊 - Qiita
机から離れて論文を大量に読む方法（NGK2024S） - Qiita
パブコメから見えた反AIの残念な思想｜大人間世界
Microsoft、「Python in Excel」を発表 ～Windows向けベータ版でテスト開始／統計処理、機械学習、ビジュアライゼーションなどに「Python」の力を
Winnyの金子さんのED法について | やねうら王 公式サイト
pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
ChatGPTのコア技術「GPT」をざっくり理解する - Qiita
中国のネット監視・検閲「グレートファイアウォール」を個人で再現 オープンソース「OpenGFW」公開中
レベルアップしたい人必見 Qiita記事43選 - Qiita
僕の考えた最強の Python 開発環境 (2024)
【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
GoogleのトップAI研究者2人、東京でAI企業Sakana.ai立ち上げ