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
編集・発行元 独立行政法人情報処理推進機構 発行日 2021年12月1日 サイズ A4 ページ数 386ページ ISBN 978-4-905318-76-7 定価 3,300円（本体価格3,000 円＋税10％） DX白書2021 日米比較調査にみるDXの戦略、人材、技術 企業を取り巻く環境は目まぐるしく変化しており、将来の予測が困難となっています。そのため、企業にとって新たな事業環境にあわせた事業変革は優先度の高い取組事項となっています。このような中、企業は環境変化への迅速な対応や、システムのみならず企業文化をも変革していくDX（デジタルトランスフォーメーション）への取組が必要となっています。 IPAはIT社会の動向を調査・分析し、情報発信するため、2009年から「IT人材白書」、2017年から「AI白書」を発行してきました。昨今、DXの進展に伴い、ITとビジネスの関係がさらに密接となっ
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
ChatGPTが賢くなる！noteの深津さん考案「深津式汎用プロンプト」でChatGPTが劇的に使いやすくなった！ - ディレイマニア
ChatGPTは「手前の文に確率的にありそうな続きの文字を繋げるAI」 まず最初にChatGPTの仕組みについて。 深津さんによるとChatGPTは、「手前の文に確率的にありそうな続きの文字をどんどん繋げていくAIである」とのこと。 例えば「昔々」という入力に対して、確率的にありそうな続きの文字は「あるところに」であるという具合に、続きそうな文字をただ出してくれるAIなんだそうです。 これを誤解していると求めているような回答がなかなか得られないので、ChatGPTに自分が求めている回答してもらうためには、確率的にありそうな続きの文字を出す方向性を狭めていくような質問をする必要があるそうなんですね。
グーグル社員が「労働時間」を問われない理由 —— 「時間で管理は愚かな考え方」だ | Business Insider Japan
日本で深刻化している「長時間労働問題」。 もしこの問題があの「Google」で起こったとしたら、同社はどう対処し、解決するでしょうか。Googleで人材育成やリーダーシップ開発に携わってこられたピョートル・フェリクス・グジバチさんにお話を伺いました。 Googleの社員が「労働時間」を問われない理由ーピョートルさんの在籍中、Googleで「長時間労働」が問題として挙がったことはありましたか？ 少なくとも、単に「長時間働いているから」というだけで「あの人は仕事を頑張っている」と評価が上がるということはありませんでした。 そもそも「労働時間で管理する」というのは、工場やレストランで働く人など、アウトプットが定型化している仕事に就く人をマネジメントする際に使われる考え方。 そうではない、例えば、営業職、企画職、あるいは管理職もそうですが、いわゆるホワイトカラーの職業に就く人を「時間で管理する」と
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
今日はシリーズCのファイナンスとして43億円の資金調達が完了したリリースを出しました。企業としてはもう一段上のステージを目指そうと思います。このブログを更新することはもう滅多になくなりますので、これまで何を考えてやってきたかを改めてまとめておくことにしました。 外貨を稼ぐロールモデルを作る 2010年頃から「外貨を稼げなければ日本の企業は未来がない」と考えるようになっていました。日本の人口は減少を続けていて、国内の産業が縮小していくのは確実だからです。一方で、企業としては短期的に見れば国内にリソースを集中したほうが効率的ですし、東京の出来上がってるエコシステムに乗っかったほうが成功確率は高いのは間違いないです。 経営判断としてはそれが『正解』であること、経営者としてそれを求められていることも本当はよく理解していました。 ただ、同じレールに乗ればこれまでと同じ場所に辿り着くのは見えていたから
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
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
![私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/950160954750167c0e7f5b127c0ce7f51e44ff70/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F7abb2637acad84f5b5f565e7ea4afd698719e379%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20180426%252F20180426235611.jpg)
［CEDEC 2021］フランス人開発者が，日本のゲーム業界の常識を斬る。「日本で世界規模の競争力のあるゲーム開発は可能なのか？」聴講レポート
［CEDEC 2021］フランス人開発者が，日本のゲーム業界の常識を斬る。「日本で世界規模の競争力のあるゲーム開発は可能なのか？」聴講レポート ライター：箭本進一 日本で活躍するフランス人開発者が，日本ゲーム業界の問題点を指摘するという講演「Is Worldwide Competitive Game Development possible in Japan?／日本で世界規模の競争力のあるゲーム開発は可能なのか？」が，ゲーム開発者向けカンファレンス，CEDEC 2021の2日目となる2021年8月25日に行われた。日本のゲーム業界が「マネジメント」「キャリア」「競争力」の3分野に抱える問題とは，どのようなものなのだろう？ 「CEDEC 2021」公式サイト 講演を行うハンサリ・ギオーム氏は，東京に本拠を置くゲーム開発スタジオWizcorpのCEOを務めている。2006年に日本に住み始めて以
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
「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
AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？（湯浅誠） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
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
ChatGPTに撮影時の条件込みで画像の内容を説明してもらって、ImageFXで生成するとほぼ同じ画像を作れておもしろい - hitode909の日記
タイムラインで流れてきたポストから、Googleが作っているImageFXが作ってくれる画像のクオリティが高いように見えたので、触ってみていた。 ImageFXの作例 これが自分で撮った紅葉の写真で、 こっちが、Image FXに、京都の紅葉、50mm f1.4バブルボケ、とか伝えて作ってもらったもの。 ChatGPTに同じ入力を渡すと、こんな画像なので、仕上がりの違いがわかると思う。 どこか嘘っぽいというかメルヘンな仕上がりになりがち。 ここまでできるなら、手持ちの画像そっくりな画像を作れるのでは、と思って試してみる。 手持ちのラーメンの画像そっくりなラーメン画像を作る ChatGPTに、自分で撮影したラーメンの写真をアップロードして、この画像を作るためのプロンプトを作って、とお願いする。 この画像と同じ写真を生成AIで作りたいので、プロンプトを生成してください。内容だけでなく、レンズの
日本語に特化したOCR、文書画像解析Pythonパッケージ「YomiToku」を公開しました｜Kotaro.Kinoshita
はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ
ドレスの写真って？ インターネットで見る人によって二通りの色に見えるドレスの画像が話題になっていました。結論からいえばこのドレスは青と黒なのですが、「青と黒に見える」派と「白と金に見える」派に分かれるのです。あなたはどちらに見えますか？ 引用元: http://swiked.tumblr.com/image/139988249090 「ディスプレイが違うから」といった説明も見受けられますが、同じディスプレイを見て意見が割れている方もいることから、影響はあるにしても主要因ではなさそうです。 また、「年をとると網膜の細胞が衰えて云々」という意見もありますが、老若男女はあまり関係なく青黒派と白金派がいるので、こちらの影響も少なさそうです*1。 それではこの理由について解説してみます。間違えてたら教えてください。 30秒で分かる説明 人間は周囲の状況が変わっても同じものは同じ色で見えるように脳内で
この本がスゴい！2024
p.97 「So What?」の繰り返しによるイシューの磨き込みより ①の「地球温暖化は間違い」といった焦点の定まらない主張だと反論しようがないが、⑤にまで磨き込まれていれば、白黒はっきりさせるために何をどう検証すればよいか、見えてくる。 「So what?」の他に、「空・雨・傘」といった技法が登場するため、気づく方もいるだろうが、これはマッキンゼー＆カンパニーのコンサルになる。ただし、本書が他のマッキン本と異なるのは、完全に血肉化されているところだろう。 本書は、「コンサルティングファームの報告書のリード文に最終的に何を書くか」を丁寧に解説したものだ。だがこれは、そのまま、「どの課題に取り組めば、成果が出たといえるか（そしてそれをどう伝えるか）」という現場の問題に応用できる。 与えられた問題に疑問をいだかず、唯々諾々と取り組んでいるうちに終業時刻となる。怖いのは、頑張って残業しても終わら
21世紀に“洋ゲー”でゲームAIが遂げた驚異の進化史。その「敗戦」から日本のゲーム業界が再び立ち上がるには？【AI開発者・三宅陽一郎氏インタビュー】
鈴木裕氏： ただ、そうね……僕は全盛期に世界のトップシェアを取っていた日本が、こんなふうに海外に負けてしまったことが、やっぱり悔しいんですよ。だって、セガが全盛期の頃、僕たちは圧倒的な世界一のゲーム大国だったんです。（中略）ちゃんと新しい武器を製造しないとダメです。だって、良い武器があったら、色々なツールを工夫したりして、少人数でも勝てるんですよ。 そんな鈴木裕氏がインタビュー中、非常に強い興味を持って語っていたのがAI技術だった。そして先にズバリ言ってしまうと、この記事は、日本のゲーム産業が21世紀に世界市場で存在感を失い、今や新興国の国々までもが背後に迫ってきたシビアな状況に、実は「AI技術の軽視」という問題が一つあるのでは――という視点から強く光を当てるものだ。例えば、しばしば日本のゲーム業界の「敗因」として、グラフィックの人材不足や大規模マネジメントの失敗などの問題が挙げられる。だ
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
東京大学医科学研究所が導入した２０００万件もの医学論文を学習した人工知能が、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を僅か１０分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、６０代の女性患者の命が救われたことが分かりました。人工知能は、このほかにも医師では診断が難しかった２人のがん患者の病名を突き止めるなど合わせて４１人の患者の治療に役立つ情報を提供していて、専門家は「人工知能が人の命を救った国内初のケースだと思う」と話しています。 このうち６０代の女性患者は当初、医師から「急性骨髄性白血病」と診断されこの白血病に効果がある２種類の抗がん剤の治療を数か月間、受けましたが、意識障害を起こすなど容体が悪化し、その原因も分かりませんでした。このため、女性患者の１５００に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、人工知能は１０分ほどで女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっている
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
技術に精通した コンサルタント が併走 経験豊富なアドバイザー 元ITエンジニア、元ゲーム企業人事、 IT会社役員、大手人材エージェント
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
この本がスゴい！2023
「あとで読む」と思った本が、後で読まれた試しがない。 今度の週末・連休にと、積まれた本は崩されない。次の盆休み・年末年始に繰り越され、山脈を成し床が消える。 読書を食事になぞらえて、「血肉化」と表現するならば、私がやっていることは、メニューを眺めて片っ端から注文しているくせに、いんすた映えを気にしながら撮るくせに、まともに咀嚼して嚥下して消化してない状態だ。 そのくせ、「積読も読書のうち」と開き直ったり、溜まった本こそ私の証などと屁理屈こね回す。読まない本に「負債」のような後ろめたさを感じつつ、新刊本を探しだす。新しい本はそれだけで価値があると盲信し、かくして積読リストは延びてゆく。 もう一つ、恐ろしい予感がある。感受性の劣化だ。 あれほど楽しみに「取っておいた」本が、まるで面白くなくなっている。いや、その本の「面白さ」が何であるかは理解できる。だが、それを面白いと感じなくなっているのだ。
この本は人間の絶望・無気力・おっくうの原因の解説書ではない。無気力になる傾向を持つ人が、どうやってそこから抜けだして元気に生きられるかという本である。無気力になる傾向を持つ人には私も入っている。 この記事は筆者の『「やる気がでない人」の心理学』を読んだ際の読書メモです。 追記: このエントリーの内容を元に平均10問の質問に答えるだけであなたの状況に合わせたアドバイスをする人工知能を作りました。オススメです。 セリグマン本人が書いた本(の翻訳)としては世界でひとつだけの幸せ―ポジティブ心理学が教えてくれる満ち足りた人生とかがいいのかな。 前回、同じ著者(加藤諦三)の不安のしずめ方 40のヒント(レバレッジメモ)を読んで意外とよかったので別の本を買ってみた。「やる気がでない人」の心理学 セリグマンの論文から引用しつつ、人間が無気力になる原因などについて解説した本。セリグマンの元々の実験の話が明
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
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
【ChatGPT】個人的お気に入りプロンプトまとめ
あなたは、プロの【その分野の専門家】です。 以下の制約条件と入力文をもとに、【出力内容】を出力してください。 # 制約条件： 【前提条件や決まりごと】 # 入力文： 【期待する出力結果や大まかな指示】 あなたは、プロのエンジニアです。 以下の制約条件と入力文をもとに、ブログ記事の内容を出力してください。 # 制約条件： ・重要なキーワードを取り残さない。 ・文字数は30000文字程度 # 入力文： Swaggerについて技術ブログに投稿する文章を書いてください。 構成は、Swaggerとは？、Swaggerのユースケース、Swaggerのメリットとデメリット、Swaggerの書き方（YAMLファイル）、Swaggerの実行方法、まとめです。 構成間で重複した説明は省くようにしてください。 読者がブログを読みながらSwaggerを触れるようにハンズオン形式などを取り入れて文章を作ってください
たいざん @tai2an けっこう反響を頂いた線画の自動着色のデモ版を公開しましたー paintschainer.preferred.tech ブログ記事はこちら↓ chainerで線画着色をwebサービスにして公開してみた qiita.com/taizan/items/7… ソースコード、学習済みモデルも公開してます pic.twitter.com/TCfOp3uZo5 2017-01-27 18:47:16
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早川書房の1500作品が50%割引の大型電子書籍セールがきたのでオススメを紹介する - 基本読書
三体Ⅱ 黒暗森林（上） 作者:劉 慈欣早川書房Amazon早川書房の1500作品が最大50％割引という大型の電子書籍セールが来たので、僕が読了済みのものからオススメの作品を一部紹介してみよう。早川書房は定期的に電子書籍セールをやるが、前回の大規模なものは確か2020年3月頃の1000点セールだったので、セール対象は増えていることになる。なんと、先日完結したばかりの『三体』も、さすがに完結巻は対象ではないけれども第二部までがセール対象。 amzn.to まずはSFから紹介する。 三体 作者:劉 慈欣早川書房Amazonまずは早川といえばSFということで、SFから紹介してみよう。目を引くのはやっぱり『三体』である。先日三部作全体の紹介を書いたばかりだが、文化大革命からはじまり異種知性とのファースト・コンタクトが描かれる比較的現実路線の一巻。ファースト・コンタクト後、人類最高峰の知性が異種知性に
上杉周作シリコンバレーのエンジニアが語る、誰にも悪気はなかった話2017/02/22 貧困の連鎖を止めようとしたら、子どもの学力が下がりました。働き方から変えよう、地方から変えようとしたら、何も変わりませんでした。 自己紹介こんにちは。上杉周作と申します。教育について考えるのが好きな、シリコンバレー在住のエンジニアです。 88年生まれで、中学1年まで日本で暮らし、それからはアメリカ在住です。カーネギーメロン大でコンピュータサイエンスを学び、AppleとFacebookでエンジニアインターンをし、その後シリコンバレーのベンチャーを転々とし、2012年9月よりシリコンバレーの教育ベンチャー・EdSurgeに就職しました。2017年1月にはNHK「クローズアップ現代+」の教育特集に「教育×IT」の専門家としてお呼びいただき、教育評論家の尾木ママさんと共演しました。 そしてこのたび、4年とすこし働
重度の知的障害がある女性が、障害がない人と遜色のない作業時間で仕事をしているお店があります。 それを可能にしたのは、 “あるシステム”です。このシステムは、同じ職場で働く、障害がない人たちの働きやすさや効率の向上にもつながっているといいます。 開発のきっかけとなったのは、障害児を育てる母親が感じた“生きづらさ”でした。
Fine Software Writings
最近のもの 目標でなく恐怖を明確にすべき理由 (Tim Ferriss) 我々が築き、掘っている未来 (Elon Musk) 表計算ソフト誕生の話 (Dan Bricklin) Linuxの背後にある精神 (Linus Torvalds) 先延ばし魔の頭の中はどうなっているか (Tim Urban) 好きになる仕事はどうしたら見つかるのか (Scott Dinsmore) 人間に新たな感覚を作り出すことは可能か？ (David Eagleman) 人工知能が人間より高い知性を持つようになったとき何が起きるか？ (Nick Bostrom) 厄介な問題を解決したい？ ではトーストの作り方を説明してください (Tom Wujec) 子供の夢を奪う学校というシステム (Seth Godin) 彼らがいなくなってしまう前に (Jimmy Nelson) 頭良さそうにTED風プレゼンをする方法 (W
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世界初 量子コンピューターの衝撃｜NHK NEWS WEB
スーパーコンピューターをはるかにしのぐ計算能力を発揮すると期待されている 「量子コンピューター」 。その実現は、今世紀後半になるとも言われていましたが、６年前、カナダのベンチャー企業Ｄ－Ｗａｖｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ社が、世界に先駆け実用化モデルを発売。一部の専門家の間からは、本物かどうか懐疑的な見方が出たものの、グーグルやＮＡＳＡ＝アメリカ航空宇宙局など世界のトップ企業・研究機関が購入し、従来の高性能コンピューターの１億倍のスピードが確認されたことで、世界に衝撃を与えました。スーパーコンピューターをもってしても解けない複雑な問題を解決できると期待される量子コンピューターは、人工知能や画期的な新薬の開発などへの応用を通じて世界をどう変えていくのか。今月、東京で開かれた量子コンピューター国際会議を取材しました。（科学文化部・斎藤基樹記者） 量子コンピューターをめぐる世界最先端の研究成果が報告される
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DX白書2021 | 書籍・刊行物 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
GPTの仕組みと限界についての考察（１） - conceptualization
現実を直視しながら理想を持ち続けることの難しさ、人生の「賞味期限」 – 佐藤航陽のブログ
精度はGoogle翻訳を越える… 無料の国産「TexTra」が地味にスゴイ
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技術ようつべチャンネル集 - Qiita
【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
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
なぜドレスの色の錯覚はおきたか？-色の恒常性- - Sideswipe
人工知能 病名突き止め患者の命救う 国内初か | NHKニュース
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
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「線画に自動で着色してくれるサービス」が爆誕、あまりの精度の高さに「もう自分で塗る必要ないじゃん…」
源氏物語が好きすぎてAIくずし字認識に挑戦でグーグル入社 タイ出身女性が語る「前人未到の人生」 | Ledge.ai
シリコンバレーのエンジニアが語る、誰にも悪気はなかった話
重度知的障害の女性が活躍する仕事 川崎 “あるシステム”が決め手に 職場全体にメリットも | NHK
エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック - Qiita