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
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
AIを用いて有名女優のポルノ映像を作成するという「フェイクポルノ」が2017年末から2018年にかけて大流行しましたが、これと同じようにAIやニューラルネットワークを用いることで、女性の写真から服だけを削除して裸にしてしまうという凶悪なアプリケーション「DeepNude」が登場しています。 This Horrifying App Undresses a Photo of Any Woman With a Single Click - VICE https://www.vice.com/en_us/article/kzm59x/deepnude-app-creates-fake-nudes-of-any-woman DeepNudeは服を着た女性の写真から、服部分だけを削除し、胸や外陰部がはだけた裸の写真に変換してしまうというもの。女性の写真のみ変換可能で、実際にDeepNudeを使用したと
9月に発足予定のデジタル庁。その舵取りを担うのが、担当大臣の平井氏だ。そうした中、4月7日に内閣官房IT総合戦略室でデジタル庁設置に関するオンライン会議が行われた。平井氏のほか、同室の向井治紀室長代理ら幹部2人が同席し、数十人の関係者がオンラインで視聴していたという。 会議の模様を収録した音声データには、以下のようなやり取りが記録されている。 平井「デジタル庁の入退室管理と、アクセスのね。それはさ、もう新しいシステムを実験的に入れてくれてもいい。松尾先生に言って一緒にやっちゃってもいいよ」 幹部「あっ」 平井「彼が抱えているベンチャー。ベンチャーでもないな、ACES（エーシーズ）。そこの顔認証、はっきり言ってNECより全然いい部分がある。だから聞いて。もうどこから撮ったっていけるし、速い。アルゴリズムがとっても優秀」 平井氏が絶賛するACES（同社のHPより） そして、この直後に朝日新聞が
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
GPT-1→GPT-2→GPT-3→GPT-3.5→ChatGPT→GPT-4までの進化の軌跡と違いをまとめてみた｜スタビジ
当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。
このページでは，人工知能や深層学習を学んだことのない方向けに，それらを学ぶためのロードマップを紹介しています． ここでは対象者として「情報系以外の大学生向け」と「社会人向け」を想定し，それぞれ10時間・200時間で人工知能や深層学習について一通りの内容を学ぶことを念頭に作成しています． もちろん限られた時間で全てを学ぶことは不可能ですが，人工知能や深層学習を身につけるためにどのように学び進めていけば良いかわからない方は，是非参考にしてください． また，フォローしてみようと思ったロードマップがある場合は，各教材をやり始める前にそのロードマップを最後まで読むことをお勧めします．
ChatGPTの生みの親、サム・アルトマンが語る「AIと検索と資本主義の未来」 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
急成長するジェネレーティブAI分野でここ最近、最も注目され、最も議論を呼んでいるスタートアップがサンフランシスコを拠点とする「OpenAI（オープンAI）」だ。フォーブスは、1月中旬に同社の共同創業者でCEOを務めるサム・アルトマンにインタビューを行い、同社の人工知能（AI）チャットボット「ChatGPT」の最新の動向や、AIツールがグーグルの検索ビジネスにもたらす脅威について質問した。 ──ChatGPTの人気ぶりや、収益化の推進、Microsoft（マイクロソフト）との提携などの状況を見ていると、ジェネレーティブAIのカテゴリーは今、転換点に差しかかっているように見えます。あなたの立場から、OpenAIはそのプロセスのどこにいると感じていますか？ 今は確かにエキサイティングな時期だと思いますが、私としてはこれがまだ、きわめて初期の段階にあることを望んでいます。社会に前向きなインパクトを
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
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
高橋恒一 on Twitter: "GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まってい… https://t.co/1BCs8cXavs"
GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まってい… https://t.co/1BCs8cXavs
概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes （モデルマージの進化的最適化）」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合（マージ）して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既
学生の皆さんへ 2023年5月11日 学長 樺山祐和 現在、ChatGPTをはじめとした生成系人工知能（生成AI）についての議論が高まっています。そして、今後ますます技術が進み、また社会にも深く広く浸透していくことが予想されます。 美術大学としてはよりよい「学び」を得てもらうべく、こうした新技術を柔軟に活用し、また危惧される側面にも十分に配慮し、制作や研究に真摯に向き合ってもらいたいと期待しています。このメッセージでは、以下の6点を軸に、生成AIをめぐる現状と課題について大学としての見解を記述します。 身近なツールとなってきた生成AIを、まずは自分の目で確かめてみよう。 生成AIの問題や可能性についてより深く考えていこう。 個人情報や機密情報、また悪意のある内容の入力は絶対にしてはいけません。 レポートや論文に、生成AIの回答をそのまま用いて提出することを禁止します。 生成AIを引用すると
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
深津 貴之 / THE GUILD @fladdict THE GUILD。行動・認知・体験のデザイナです。 ネットを知の高速道路として復活させたい。 note.comもお手伝いしています。 書き物 → note.com/fladdict theguild.jp
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
東京大学の講義「AWSによるクラウド入門」をTypeScriptで写経した - dackdive's blog
AWSによるクラウド入門 少し前に話題になっていた東京大学の講義資料をやってみたので、内容、感想などメモ。 講義で使用するソースコードはすべて Python で書かれていますが、自分が実際に使うとしたら TypeScript で書くだろうなと思ったので TypeScript で写経しました。 が、CDK のコードはすべて TypeScript で書けましたが、Lambda 関数や動作確認用のスクリプトなどを全て置き換えるところまでは至らず、Python のままです。 写経したリポジトリは https://github.com/zaki-yama-labs/intro-aws に。 学べること 本講義資料には全部で5つのハンズオンがあります。 各ハンズオンで利用する AWS のサービスについては以下の通り。 全般 AWS CDK: Cloud Development Kit CloudFor
AIったー - 自分以外全員AIのSNS
自由にAIキャラを育成して会話したり一緒にお出かけすることができるSNS風サービスです。
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
アール @RR_consultant 香港のPantheon Labが作成したAIインフルエンサーがリアルすぎる。表情、肌、筋肉など細部が鮮明に具現化されており、TikTokで数百万人のフォロワーを抱える。高級ブランドのPRなどユースケースは更に拡大すると思われ、インスタに有象無象に存在するビジュアルのみのインフルエンサーは淘汰されそう。 pic.twitter.com/nXbWloCxBN 2023-01-14 16:25:09
自由民主党（自民党）のデジタル社会推進本部は3月22日、AI関連の政策提言をまとめる「AIホワイトペーパー」の骨子を公開した。「ChatGPT」の登場で「AIをめぐる社会状況は一変した」としたうえで、新たなAI国家戦略の策定などを提言する。具体的な内容は3月27日週中に取りまとめる。 提言では、大規模言語モデル（LLM）の独自開発に乗り出した英国を引き合いに、ChatGPTに匹敵する国産AIモデルの検討を含め、国内のAI開発基盤の育成・強化支援などについて盛り込む。 自民党の「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」で事務局長を務める衆議院議員の塩崎彰久氏は、国産AIモデルについて「LLMモデルを自前で作るには膨大な計算資源や人材が必要。どれくらいの時間軸になるのかも含めて検討する必要がある」と述べた。 また「海外のAIを使ったほうが早いのではないか、あるいは日本のAI産業を支える人材
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 RNN の欠点 Transformer はこれをどう解決したか Transformer の動作原理 複数の要素間の関係を考慮する (Self-Attention、自己注意) 要素の順序を考慮する (Positional Encoding、位置エンコーディング) まとめ 概要: ChatGPT などで使われている Transformer モデルは、 ニューラルネットワークの世界にいくつかの革新的なアイデアをもたらした。 本記事では、プログラマに理解しやすい形でそれらのアイデアを解説する。 実際に使われている数学の詳細には触れない。 (技術的解説については元論文 Attention is All You Need か、 その注釈版である The Annotated Transformer を参照のこと。 日本語では この解説 がわかり
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性（解釈性）、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので、特に実ビジネス上は説明可能性に長けたモデルを開発するより、納得できないお客さんを巧みに関係性構築した上で口八丁で完璧に説得できる凄腕営業ピープルを雇う方が重要— TJO (@TJO_datasci) 2019年11月23日 これ自体は与太話なので実際どうでも良い*1のですが、最近色々な研究や技術開発の進展はたまた実務家による考察などを見ていて、「機械学習の説明可能性（解釈性）というのは思った以上に複雑な迷宮だ」と感じることがままあったのでした。 ということで、今回の記事では僕のサーベイの範囲でザッと見て目についた資料などを超絶大雑把にリストアップした上で、主に実務における説明可能性とは何かとい
「Workshop OT 2023 最適輸送とその周辺 – 機械学習から熱力学的最適化まで」で用いたスライドです
DALL·E 3
DALL·E 3 is now available to all ChatGPT Plus, Team and Enterprise users, as well as to developers through our API. Modern text-to-image systems have a tendency to ignore words or descriptions, forcing users to learn prompt engineering. DALL·E 3 represents a leap forward in our ability to generate images that exactly adhere to the text you provide.
多数の皆様からアーカイブ配信についてのご要望をいただきましたので、令和５年度著作権セミナー「AIと著作権」の講演映像を公開しました。 是非、ご視聴ください。
東京大学の研究室内で，今井がChatGPTの知見を共有するために使用したスライド資料です． 特に以下のような話題，技術について解説しています． ・ChatGPTの凄さ ・ChatGPTの技術 ・言語モデル ・プロンプト ・GPTとは ・InstructGPT ・言語モデルと強化学習 ・RLFH
Akuma.ai http://akuma.ai 2024年2月、日本発のクラウド型画像生成サービスAkuma.aiが、リアルタイム画像生成機能「AIキャンバス」を搭載したことが話題になりました。3月1日には生成枚数が延べ1200万枚に達したと発表。リアルタイム画像生成技術「LCM」を組み入れたサービスですが、高度なPC環境が不要で、タブレットなどからでも簡単に使えるため、国内外の幅広い層にウケたという経緯です。 🎉生成画像1200万枚突破🎉 リアルタイム「AIキャンバス」生成枚数が1200万枚を突破しました！ たくさんご利用いただきありがとうございます。 今後とも #AkumaAI の応援よろしくお願いします🦑 プレスリリースはこちら：https://t.co/Yf3tjxjCsS — Akuma.ai (@AkumaAI_JP) March 1, 2024 日本発の画像生成AIサ
Learn prompt engineering best practices for application development Discover new ways to use LLMs, including how to build your own custom chatbot In ChatGPT Prompt Engineering for Developers, you will learn how to use a large language model (LLM) to quickly build new and powerful applications. Using the OpenAI API, you’ll be able to quickly build capabilities that learn to innovate and create val
2022年を境に爆発的な流行を見せはじめた AI 画像生成。コアとなる拡散モデルの基礎解説、研究領域で育てられた技術が一般層にまで羽撃いた変遷、その過程で生じた解決されるべき問題点、および日進月歩で増え続ける発展的な手法群について、網羅的に流れを追いかけるメタサーベイを作成しました。 明日にでも世界が一変しうる流動的な分野において、情報のまとめとは必然的に古くなっていくものです。そんな奔流の中にあっても、本資料が、これまでの歴史を俯瞰し、これからの成長を見据えるための礎として、幾許かでも皆様のお役に立てればと心より願い、ここに筆を置きます。
2024-02-27にarXiv公開され，昨日（2024-02-28）あたりから日本のAI・LLM界隈でも大きな話題になっている、マイクロソフトの研究チームが発表した 1ビットLLMであるが、これは、かつてB-DCGAN(https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-36708-4_5; arXiv:https://arxiv.org/abs/1803.10930 )という「１ビットGANのFPGA実装」を研究していた私としては非常に興味をそそられる内容なので、論文を読んでみた。今回は速報として、その内容のポイントを概説したい。 論文情報 Ma, S. et al. (2024) ‘The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits’, arXiv [c
2年ほど前に、自分の声を結月ゆかりにする声質変換技術を作り、動画を投稿しました。この技術には利用者の音声データが大量に必要であるという欠点があり、ゆかりさんになりたいというみなさんの願いを叶えるのが難しい状態でした。そこで、この技術を利用者の音声データが不要になるように改良し、誰でも簡単に使えるようにしました。ここではその技術について解説します。 手法 音声を直接変換しようとすると、利用者の音声データが必要になってしまいます。そこで、音声を直接変換するのをやめて、①音声を構成する要素である音素と音高に分解し、②音素と音高を目標の声（ゆかりさん）に再合成することを考えました。 ①は、音素の抽出に音声認識とOpenJTalkとJuliusを、音高の抽出にWORLDを用いれば簡単に実現できます。そのため、②さえ実現できれば、利用者の声のデータを用意することなく、誰でもゆかりさんの声に変換すること
Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話 - Qiita
Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話 作ったもの DLsiteの新作音声作品をクローリング -> 好みかどうか推論 -> 好みならSlack通知をするシステムを完全サーバーレス（AWS SAM）で構築しました。さらなる精度向上のため、Slackメッセージのボタンをもとに教師データを蓄積する処理も作りました。 デモ（ぼかしMAX） とてもわかりにくいですが、好みであろう作品がPOSTされているSlackの画面です。各メッセージについている「興味あり！」「別に…」ボタンを押すとLambdaが起動し、DynamoDBに新たな教師データとして保存されます。 なぜ作ったのか DLsiteが好き、以上。 ・・・ もう少し真面目に書くと、 会社でテキストデータに触れることが多いので、うまく扱えるようになりたい 音声作品はシチ
新型コロナウィルス感染拡大に伴い不要の外出を控える社会人や学生のみなさまに向け、 JDLA認定プログラムを実施する事業者の協力を得て、一部のオンライン学習コンテンツを期間限定で無料公開いたします ＊2020年1月20日に「INTLOOP株式会社」の講座を追加しました ＊12月1日に「エッジテクノロジー株式会社」の講座提供期間を延長しました ＊5月19日に「スキルアップ株式会社」の講座期間定めなし、申込み方法追加しました ＊5月13日に「スキルアップ株式会社」の1講座を追加しました ＊5月1日に「Study-AI株式会社」の3講座を追加しました ＊4月27日に「NTTラーニングシステムズ株式会社」の1講座を追加しました ＊4月24日に「株式会社日経BP」の1講座を追加しました ＊4月17日に「エッジテクノロジー株式会社」の3講座を追加しました ＊4月9日に「株式会社キカガク」の1講座を追加し
はじめに 2023年になって日が経ってしまいましたが、今年も深層学習の個人的ハイライトをまとめたいと思います。今回は研究論文5本と応用事例4つを紹介します。他におもしろいトピックがあれば、ぜひコメントなどで教えて下さい。 AIの研究動向に関心のある方には、ステート・オブ・AIガイドの素晴らしい年間レビューもおすすめします。また、私が過去に書いた記事（2021年、2020年、2019年）もよろしければご覧ください。 * 本記事は、私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し、適宜加筆修正したものです。元記事の方も拡散いただけると励みになります。 ** 記事中の画像は、ことわりのない限り対象論文からの引用です。 研究論文 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 著者: Matthew Tancik, Vincent Casser,
Developers can now integrate ChatGPT and Whisper models into their apps and products through our API. ChatGPT and Whisper models are now available on our API, giving developers access to cutting-edge language (not just chat!) and speech-to-text capabilities. Through a series of system-wide optimizations, we’ve achieved 90% cost reduction for ChatGPT since December; we’re now passing through those
リテラシーレベルモデルカリキュラム対応教材 利用条件とアンケート 東京大学と記載のあるスライド教材の利用についてはこちら（一部スライドは冒頭の利用条件をご参照ください）。 東京大学と記載のある講義動画の利用条件は、各動画の冒頭をご参照ください。 滋賀大学と記載のある教材の利用条件はCC BY-NC-SAです。 九州大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 筑波大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 北海道医療大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 東京都市大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 教材のアンケートはこちら モデルカリキュラムと対応する講義動画・スライド 1. 社会におけるデータ・AI利活用 2. データリテラシー 3. データ・AI利活用における留意事項 4. オプション 1. 社会におけるデータ・AI利活用 1-1. 社会で起きている変化
深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点
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![ゼロから作るDeep LearningシリーズはGoogle Colaboratoryで写経して学習するのがおすすめ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/365e160f7985198b0825782005c70157d0e88576/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200523%2F20200523123857.jpg)
![「生成Deep Learning」は久しぶりにワクワクするAI関係の本だった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0e716f3414d0fb9918c8f114d6308be989b9ecd8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20201030%2F20201030014348.jpg)
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
女性の写真を1クリックで裸にしてしまう「DeepNude」が登場
【新音声入手】親密企業の参入を指示 平井卓也デジタル相に官製談合防止法違反の疑い | 文春オンライン
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生成系人工知能（生成AI）についての学長からのメッセージ | 武蔵野美術大学
30分で完全理解するTransformerの世界
チャットAIは小説家や漫画家がこういう使い方をするとかなり使えるとみた「すご…この使い方は画期的」
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ChatGPT と自然言語処理 / 言語の意味の計算と最適輸送
伝説のCPUアーキテクトJim Keller氏が示すAIの未来
令和5年度著作権セミナー「AIと著作権」の講演映像及び講演資料を公開しました。 | 文化庁
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日本発のリアルタイム画像生成AIサービスが熱い 大手にとっては“イノベーションのジレンマ”に (1/3)
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DiffusionによるText2Imageの系譜と生成画像が動き出すまで
速報：話題の 1ビットLLMとは何か？｜寺田英雄（㈱オープンストリームCTO）
ディープラーニングの力で誰でもゆかりさんの声になれる声変換技術を作ってみた
【期間限定】#今こそ学ぼう オンライン学習コンテンツ「無料公開」のご案内
2022年の深層学習ハイライト - Qiita
Introducing ChatGPT and Whisper APIs
リテラシーレベルeラーニング教材・講義動画配信 | 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
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