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HotEntryの検索結果41 - 80 件 / 15555件

  • 宗教的プログラムの構造と解釈 - 佐武原 | 少年ジャンプ+

    JASRAC許諾第9009285055Y45038号 JASRAC許諾第9009285050Y45038号 JASRAC許諾第9009285049Y43128号 許諾番号 ID000002929 ABJマークは、この電子書店・電子書籍配信サービスが、著作権者からコンテンツ使用許諾を得た正規版配信サービスであることを示す登録商標(登録番号 第6091713号)です。

      宗教的プログラムの構造と解釈 - 佐武原 | 少年ジャンプ+
    • クリエイティブコーディングの教科書

      ゲームエンジンや3Dソフトウェアを利用して高度な表現ができるこの時代でも、プリミティブな描画や動き、アルゴリズムから学べることは多い。それらをJavaScriptで書くクリエイティブコーディングという形で学べる手引書が本書となる。

        クリエイティブコーディングの教科書
      • じゅじゅ on Twitter: "年末年始、なにか勉強したいな~と思っている方向けに完全無料で高品質の内容が学べるコンテンツをまとめました🎄 英語、統計・データ分析、IT・プログラミング、ロジカルシンキング、会計・ファイナンスなど。 こんなに最高なコンテンツが完… https://t.co/aM91f9DpHk"

        年末年始、なにか勉強したいな~と思っている方向けに完全無料で高品質の内容が学べるコンテンツをまとめました🎄 英語、統計・データ分析、IT・プログラミング、ロジカルシンキング、会計・ファイナンスなど。 こんなに最高なコンテンツが完… https://t.co/aM91f9DpHk

          じゅじゅ on Twitter: "年末年始、なにか勉強したいな~と思っている方向けに完全無料で高品質の内容が学べるコンテンツをまとめました🎄 英語、統計・データ分析、IT・プログラミング、ロジカルシンキング、会計・ファイナンスなど。 こんなに最高なコンテンツが完… https://t.co/aM91f9DpHk"
        • コードで学ぶAWS入門

          各方面でご好評をいただいている本講義資料ですが,この度増補・改訂のうえ書籍として出版することが決定いたしました! 書籍限定の書き下ろしの3章 (約100ページ分!)を新たに追加して,2021年9月27日に発売予定です. この資料を気に入っていただいた方は,手に取っていただけるとありがたいです. ここで公開している資料は引き続きオンラインで無料で読めますので,ご安心ください🙇

          • OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる|shi3z

            凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot

              OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる|shi3z
            • GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ

              この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした. シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので,勢いで書くことにしました. GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです.名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り,自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています. 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され,様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています. 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め,誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています. This is mind blowing. With GPT-3, I built

                GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
              • 続・続・国産ブラウザアプリSmoozはあなたの閲覧情報をすべて外部送信している

                この記事は過去2回にわたる検証記事の続きとなります。 国産ブラウザアプリSmoozはあなたの閲覧情報をすべて外部送信している 続・国産ブラウザアプリSmoozはあなたの閲覧情報をすべて外部送信している 前回の記事では、おすすめ記事機能を有効にしていると、Smoozがユーザーの閲覧しているURL情報を送信してしまうことについて解説しました。 ユーザーID、URLと共に送信されているbc、bt、bdという項目の内容がわからないままでしたが、これもユーザーの情報であるはずだと思い、調査を続けてきました。 ▼これがおすすめ記事のために送信される内容 (この内容は記事の最後にテキスト情報としても掲載しておきます) URL情報に関連するもので 『c、t、d』 と呼ばれそうなものは何か。 ・cのデータ量は飛び抜けて多い ・cとdは一致が見られることがある ・一部が一致しながらもcのほうが長かったりもする

                  続・続・国産ブラウザアプリSmoozはあなたの閲覧情報をすべて外部送信している
                • 初心者が無料で勉強できる良教材いろいろまとめ - orangeitems’s diary

                  はじめに インターネット、Webの世界には大変有用な資料がたくさんあるのですが、情報がたくさんあってたどりつくのがいよいよ大変になってきた印象です。 読みごたえがあって、わかりやすく、一通りマスターすれば業務でも使えそうなのに、無料で読める。そんな良教材のリンクを集めてみました。 私も時間を見つけてトライする予定です。 ジャンルは様々ですので、ご興味に合わせてご利用ください。 教材集 色と配色 baigie.me このエントリーでは、デザイナー以外の方が読むことを想定し、最低限知っておくといい色と配色の基本をまとめました。基本なので、細かいことは端折って簡単にまとめています。しかし、駆け出しのデザイナーでも十分参考にできる骨太な内容ではないかとも思います。 プレゼンテーション liginc.co.jp ・なるべく時間をかけず、スライド作成よりも内容に時間を割きたい ・見栄えはできるだけ綺麗

                    初心者が無料で勉強できる良教材いろいろまとめ - orangeitems’s diary
                  • Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権|知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】

                    ホーム ブログ 人工知能(AI)、ビッグデータ法務 Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権|知… はじめに Midjourney、Stable Diffusion、mimicなど、コンテンツ(画像)自動生成AIに関する話題で持ちきりですね。それぞれのサービスの内容については今更言うまでもないのですがMidjourney、Stable Diffusionは「文章(呪文)を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる画像自動生成AI」、mimicは「特定の描き手のイラストを学習させることで、描き手の個性が反映されたイラストを自動生成できるAIを作成できるサービス」です(サービスリリース後すぐ盛大に炎上してサービス停止しちゃいましたが)。 で、この手の画像自動生成AIのようなコンテンツ自動生成AIですが、著作権法的に問題になる論点は大体決ま

                      Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権|知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
                    • 20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)

                      https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601

                        20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
                      • 25歳で年商40億円の株式会社アルゴリズム、事業実体はサイト貸しを活用したアフィリエイター集団か。過激化するSEOハックの実態に迫った。

                        東大卒、TNK出身の勝俣社長と、慶應卒の金田氏が主要経営陣とのこと。 株主にもエアトリやトレンダーズなど上場企業が並びます。 こちらのアルゴリズム社が、年商40億円、利益率はキーエンス超えしているとのこと。。その一方で、このインタビュー記事の中身を読んでも事業は全く不明。 ベギラマくんからも、「事業内容を話さないという強い意志を感じる」と指摘されています。 話題になっていたアルゴリズムさん面白い。スポンサードで2本記事出しているけど、絶対に事業内容を話さないという強い意思を感じる。Wantedly見てもほぼ事業内容は記載がない。でも人手は欲しい。M&Aも積極的。 つまり事業モデルは一定カネがある企業であれば真似ができるので早めにEXITしたいのか。 pic.twitter.com/nkMxQ5DuT2 — ベギラマくん (@cogitopp) October 13, 2022 今回はこちら

                          25歳で年商40億円の株式会社アルゴリズム、事業実体はサイト貸しを活用したアフィリエイター集団か。過激化するSEOハックの実態に迫った。
                        • 3Dモデリングソフト「Blender」の操作を0から学べる1,400ページの解説書が無償公開/ダウンロード・インストールから基本的な操作、アニメーションの作成までを細かく解説

                            3Dモデリングソフト「Blender」の操作を0から学べる1,400ページの解説書が無償公開/ダウンロード・インストールから基本的な操作、アニメーションの作成までを細かく解説
                          • GPTの仕組みと限界についての考察(1) - conceptualization

                            GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT(を支えるTransformerという仕組み)をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 (1)大まかな背景と概要:本記事 (2)GPTの能力と可能性:実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 (3)GPTの限界と未来展望:Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い: トークン長とは何か? まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個(850GBの容量を食う)でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク

                              GPTの仕組みと限界についての考察(1) - conceptualization
                            • 「何を言っているのか分からない」と言われないための「伝え方」のノウハウ - Qiita

                              私自身、物事を分かりやすく伝えるスキルを身に着けるため、手あたり次第に、いくつかノウハウ本を読んだり、YouTube動画を観たりしてきました。本記事では、本や動画から得られたノウハウや、私が普段の仕事で発見した個人的に使っているテクニックをまとめてみました。 0 本記事の最重要ポイント 本記事がストックの墓場に行ってもいいように、本記事の最重要ポイントだけ先に伝えておきます。 質問に答える時は、聞かれたことにシンプルに答える。 事実と解釈を分けて話す。 1 本記事で伝えたいメッセージ 1-1 コミュニケーション能力の苦手意識はノウハウで解決する ITエンジニアの裾野が広がるにつれて、SNSでも「コミュニケーション能力の低いITエンジニア」の話題をちらほら見かけるようになりました。いわく「これからはITエンジニアにもコミュニケーション能力が求められる」「プログラミングができるだけでは生き残れ

                                「何を言っているのか分からない」と言われないための「伝え方」のノウハウ - Qiita
                              • 筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材「とてもわかりやすい」「素晴らしすぎる」 | Ledge.ai

                                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。

                                  筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材「とてもわかりやすい」「素晴らしすぎる」 | Ledge.ai
                                • 牧歌的 Cookie の終焉 | blog.jxck.io

                                  Intro Cookie は、ブラウザに一度保存すれば、次からその値を自動的に送ってくるという、非常に都合の良い仕様から始まった。 State Less が基本だった Web にセッションの概念をもたらし、今ではこれが無ければ実現できないユースケースの方が多い。 冷静に考えればふざけてるとして思えないヘッダ名からもわかるように、当初はこのヘッダがこんなに重宝され、 Web のあり方を変えるかもしれないくらい重要な議論を巻き起こすことになるとは、最初の実装者も思ってなかっただろう。 そんな Cookie が今どう使われ、 3rd Party Cookie (3rdPC) の何が問題になっているのかを踏まえ、これからどうなっていくのかについて考える。 Cookie のユースケース Web にある API の中でも Cookie はいくつかの点で特異な挙動をする 一度保存すれば、次から自動で送る

                                    牧歌的 Cookie の終焉 | blog.jxck.io
                                  • 精度はGoogle翻訳を越える… 無料の国産「TexTra」が地味にスゴイ

                                    サイト「みんなの自動翻訳@TexTra」より 英文などを自動翻訳したいとき、アメリカのグーグルが開発した「Google翻訳」を利用するという人は多いだろうが、今は、世界一高精度な自動翻訳ツールはドイツのDeepL GmbHが開発した「DeepL」だといわれている。 だが、日本が開発したある自動翻訳ツールもかなり優秀だという。6月にあるTwitterユーザーが呟いた投稿が多くの“いいね!”を集めるなど話題を呼んでいた。それによると、無料の「みんなの自動翻訳@TexTra(テキストラ)」(以下、TexTra)という自動翻訳サイトがDeepLに勝るとも劣らない性能を誇り、しかも開発したのは日本の国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT(エヌアイシーティー))なのだという。 しかし、このツイートで注目を集めたTexTraだが、DeepLの1日の閲覧数が数百万回といわれているのに対し、TexTra

                                      精度はGoogle翻訳を越える… 無料の国産「TexTra」が地味にスゴイ
                                    • 令和05年最新版 日本の半導体産業の現状について

                                      台風で仕事が休みになりそうなので暇つぶしに。 3年くらい前に日本の半導体産業の近況をまとめたのですが、ここ数年で政治家の先生たちが何かに目覚めたらしく状況が大きく変わりつつあるので各社の状況をアップデート。 前回の記事 https://anond.hatelabo.jp/20200813115920 先端ロジック半導体■ JASM (TSMC日本法人) 熊本工場:28nm, 22nm (工場稼働時) / 16nm, 12nm (将来計画) 日本政府の補助金とソニー・デンソーの出資という離れ業により、業界人が誰も信じていなかったTSMCの工場進出が実現した。現在は建屋の建設が進んでおり、順調にいけば2024年内には量産開始となる。生産が予定されているプロセスはいずれも世界最先端に比べると古いものだが日本では最先端であり、HKMG(ハイケーメタルゲート、トランジスタの性能を上げる技術)やFin

                                        令和05年最新版 日本の半導体産業の現状について
                                      • 機械学習モデルを作成する - Training

                                        Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構

                                          機械学習モデルを作成する - Training
                                        • Twitter で医師を拾ってきて Google のソフトウェアエンジニアにするだけの簡単なお仕事 - 白のカピバラの逆極限 S.144-3

                                          はじめに 「【転職エントリ】Googleに入社します|Lillian|note」という、医師から未経験で Google のソフトウェアエンジニアになった記事があります。 note.com 私は、この記事に出てくる「とある元 Google のソフトウェアエンジニア」で、面接の対策を立てました。 記事が出た当初から大反響で、私もそれなりの反応を見まして、いろいろと誤解されているなあ、と思う一方、アドバイザーはあくまでもアドバイザーだから、アドバイザーとして知りえた情報については、口をつぐむべきだと思っていました。 ただ、あまりにも誤解されており、悪影響が大きく、犠牲者も多くなってきたと思ったので、許可を得て簡単に背景を書いておこうかと思います。 これはあくまでもアドバイザー側からどう見えていたかを書いておくものですが、医学部卒だけでも3,4人 Google や Amazon に入っていったおぼ

                                            Twitter で医師を拾ってきて Google のソフトウェアエンジニアにするだけの簡単なお仕事 - 白のカピバラの逆極限 S.144-3
                                          • 技術ようつべチャンネル集 - Qiita

                                            役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ

                                              技術ようつべチャンネル集 - Qiita
                                            • ロボットが契約書をめくって自動で押印 手作業の負担を軽減 デンソーと日立が開発

                                              デンソーウェーブ、日立キャピタル、日立システムズが、ロボットとRPAを活用して押印を自動化するサービスを発表。契約書・請求書の電子化が進んでいない業界の押印作業を効率化する狙い。リリースは2020年3月で、月額制で提供する予定。 デンソーウェーブ、日立キャピタル、日立システムズは12月11日、ロボットとRPAを活用して契約書などの押印を自動化するサービスを発表した。金融機関や自治体など、契約書・請求書の電子化が進んでいない業界の押印作業を効率化する狙い。2020年3月から月額制で提供する予定。 デンソーウェーブのロボットアーム「COBOTTA」2台とカメラで構成された専用のマシンを、PCに接続して使用する。COBOTTAは、アームの先端に装着した社印を押す作業と、書類のページをめくる作業を担う。ページをめくるたびに、カメラで書類を撮影し、押印欄を識別する仕組み。 RPAは、カメラで撮影した

                                                ロボットが契約書をめくって自動で押印 手作業の負担を軽減 デンソーと日立が開発
                                              • 【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画

                                                「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を0から自力で作ろうと思うと40時間はかかるが、chatgptを使う事によって4時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全

                                                  【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
                                                • Prompt Engineering Guide – Nextra

                                                  Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル(LMs)を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル(LLMs)の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること

                                                  • 線形代数とは?初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST

                                                    「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください(音は出ませんので安心してご覧ください)。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと

                                                      線形代数とは?初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST
                                                    • 無料で使える「住所マスターデータ」公開、表記統一や緯度経度への変換に活用可能 全国の町丁目レベル18万9540件の住所データを記録

                                                        無料で使える「住所マスターデータ」公開、表記統一や緯度経度への変換に活用可能 全国の町丁目レベル18万9540件の住所データを記録
                                                      • Googleが提供する無料のAI講座受けてみた 1時間で機械学習の基礎がわかる | Ledge.ai

                                                        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。

                                                          Googleが提供する無料のAI講座受けてみた 1時間で機械学習の基礎がわかる | Ledge.ai
                                                        • 東大の「教員向けChatGPT講座」無料公開 「多くの教員が困るだろう」から

                                                          ChatGPTの基本からその構造、教育利用を検討する際の注意点、具体的な活用法などを解説した講座。 「教育機関などの勉強会、研修などでご活用ください」と呼び掛けており、利用の際に事前の連絡は不要という。 関連記事 「東大生や教員は、生成系AIにどう対応すべきか」東大副学長が声明 「組換えDNA技術に匹敵する変革」 「東京大学の学生や教職員が生成系AIに対してどのように向き合うべきか」――東京大学副学長の太田邦史教授が声明。 「GPT-4」搭載ChatGPTに東大入試数学を解かせてみた GPT-3.5との回答の違い、点数は? AIチャットbot「ChatGPT」「新しいBing」に、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。それぞれの反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 東大松尾教授が答え

                                                            東大の「教員向けChatGPT講座」無料公開 「多くの教員が困るだろう」から
                                                          • Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100

                                                            指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する. 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする. 以下,デモビデオ: 注意 基本的には,コードも公開するが, github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない(予約はしているが, 保証はない). プロジェクトに参加したい人は,以下の技量が必要(github, nbdev, poetry, gurobi); ペー

                                                            • GPT-4

                                                              We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scaling up deep learning. GPT-4 is a large multimodal model (accepting image and text inputs, emitting text outputs) that, while less capable than humans in many real-world scenarios, exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks. We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scalin

                                                                GPT-4
                                                              • AWSによるクラウド入門

                                                                真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19

                                                                • アルゴリズムビジュアル大事典

                                                                  このサポートページでは、マイナビ出版発行の書籍「アルゴリズムビジュアル大事典」にて作成しましたシンボル、アニメーション、疑似コードを掲載いたします。また、内容のアップデートを行ってまいります。詳しい解説は、本書をご参考にしてください。 アニメーションコントローラの使い方はクイックマニュアルでご確認頂けます。 補足情報が表示されているトピックにつきましては、ご注意ください。その他の訂正等は正誤表をご覧ください。ご質問、不具合等のご報告は、ご遠慮なくy.watanobe@gmail.com(渡部)までお送りください。

                                                                  • 総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai

                                                                    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。

                                                                      総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
                                                                    • 心のバリアを取り去って「正規表現」に取り組む一歩を踏み出すためのメモ|DTP Transit 別館

                                                                      長年、後回しにしてきた「正規表現」。四の五の言わずにはじめようよ!と20年前の自分に伝えたく、まとめてみました。 詳しい方が見ると、乱暴だったり、おかしなところがあると思いますが、入り口に立つことが大切だと考えています(書いた人は文系・グラフィックデザイン関連です)。 はじめにたとえば、文章中に「コンピュータ」と「コンピューター」が混在していて、これを「コンピューター」に統一したいとき、あなたなら、どうしますか? 単純な検索置換なら、次のような順番で処理できます。 ❶「コンピューター」を「コンピュータ」に一括置換する ❷「コンピュータ」を「コンピューター」に一括置換する ❸ ちょっと心配なので「ーー」(音引きの繰り返し)をチェック これはこれでアリなのですが、1回の作業でできたらベターです。 しかし、「コンピュ-タ」のように正しく音引き(ー)が入力されていない場合には単純な検索置換ではお手

                                                                        心のバリアを取り去って「正規表現」に取り組む一歩を踏み出すためのメモ|DTP Transit 別館
                                                                      • 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門

                                                                        はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が

                                                                          真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
                                                                        • 東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai

                                                                          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。

                                                                            東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai
                                                                          • AWSの膨大で複雑なサービス群をすべて「たった1行」で説明していくとこうなる

                                                                            AmazonのクラウドサービスであるAWSは、コンピューティングやデータベース、ストレージなど、膨大で複雑なサービスで構成されています。こうした豊富なサービス群をうまく組み合わせて利用する「ビルディングブロック」がAWSのメリットでもありますが、サービス数が多すぎてなかなか全体像を把握できないのも事実。フリーランスのエンジニアでありコンサルタントでもあるジョシュア・テイセン氏が自身のブログで、AWSのすべてのサービスを「たった1行」で説明しています。 Amazon Web Services https://adayinthelifeof.nl/2020/05/20/aws.html テイセン氏によると、Amazon Dashboardから利用可能なAWSのサービスは記事作成時点で163あるとのこと。そのすべてを正確に理解する必要はありませんが、基本を押さえておくことはいいことであり、問題の

                                                                              AWSの膨大で複雑なサービス群をすべて「たった1行」で説明していくとこうなる
                                                                            • AMDはなぜ資金面で圧倒的に勝ると思われるIntelを凌駕するCPUを開発できるのでしょうか?

                                                                              回答 (12件中の1件目) 本当のことを言うと、今はIntelこそ資金に欠けてい方なのかもしれません。 当然、IntelとAMDの二社だけを比べるのなら、Intelの方が圧倒的に強いでしょうけど、今の半導体業界はもうそういう簡単なものではなくなっています。 まぁ、今回の第三世代Ryzenで見事なリベンジマッチを果たしたAMDの勝因を一言で言うのなら、スマホ市場の急速発展の追い風に乗ったから、ということなのでしょう。 さて、デスクトップ向けのCPUしか作ってないAMDはスマホ市場とどういった関係があるのでしょう、と思うかもしれませんが、これこそ今の半導体業界の不思議なところです。 ...

                                                                                AMDはなぜ資金面で圧倒的に勝ると思われるIntelを凌駕するCPUを開発できるのでしょうか?
                                                                              • 総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai

                                                                                画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習(外部サイト)」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析(統計分析)の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの

                                                                                  総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
                                                                                • 無料で読める、東大/京大の「Python教科書」電子書籍

                                                                                  本稿は、2021年5月26日に公開した記事を、2023年11月13日の最新情報に合わせて改訂したものです。東大と京大のどちらも2023年版が公開されています。 プログラミング言語Pythonを習得したい場合、まずは教科書型のコンテンツなどで一通りの基礎知識を学ぶ必要があるだろう。そういった目的に合うコンテンツは、書籍を含めてさまざまなものがある。本稿ではその中でも、東京大学もしくは京都大学の授業で使われており信頼性が高い電子書籍、しかも無料で入手可能なものを紹介する。 東大/京大の「Python教科書」電子書籍 東京大学『Pythonプログラミング入門』

                                                                                    無料で読める、東大/京大の「Python教科書」電子書籍