GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023
GitHubがCopilotの将来像「Copilot Workspace」を発表した。人間が書いたIssueを起点にCopilotが仕様作成からコーディング、ビルドなど、ほとんど全ての開発工程を自動的に実行してくれるものだ。 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。同社CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は1日目の基調講演の最後に、GitHub Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」を発表しました。 Copilot Workspaceは、人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿ってコーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあれば修正まで行うという、コーディングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実
『パックマン』最終仕様書、全ページが学会誌に掲載。AI研究の三宅氏らによる開発者・岩谷氏インタビューも
人工知能学会が発刊している学会誌の最新号にあたる「人工知能 Vol.34 No.1」にて、『パックマン』の生みの親である岩谷徹氏のインタビューと共に、同作の仕様書が全面公開される。発売日は1月10日、価格は2592円。Amazonで販売されるほか、1月中旬以降はKindleでも購入できるようになる。また同学会が運営するAI書庫でも閲覧可能だ。 （画像はAmazon | 人工知能 Vol.34 No.1 (2019年1月号)より） 人工知能学会は、人工知能に関する研究の進展と知識の普及を図り、学術・技術ならびに産業・社会の発展に寄与することを目的とした団体。学会誌「人工知能」を定期的に発行している。その最新号では『パックマン』とAIの関係にフォーカスを当てた特集記事が組まれている。 そのなかには『パックマン』の生みの親である岩谷徹氏のインタビューが掲載されている。聞き手はスクウェア・エニック
TechCrunch
The past year and a half have witnessed multiple startups facing valuation cuts as funding from VCs waned in an environment of rising interest rates. In this context, fintechs, especially buy now, pay Ahead of the AI Safety Summit starting tomorrow morning taking place outside of London in Bletchley Park, today, the U.K. government has confirmed more details about who is actually going to be atten
Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
Neural network AI is simple. So... Stop pretending you are a genius - KDnuggets
Neural network AI is simple. So… Stop pretending you are a genius This post may come off as a rant, but that’s not so much its intent, as it is to point out why we went from having very few AI experts, to having so many in so little time. On a regular basis people tell me about their impressive achievements using AI. 99% of these things are completely stupid. This post may come off as a rant, but
クラウドAIが充実しているマイクロソフト、深層学習ではグーグルに軍配
世界3大クラウドである米アマゾン ウェブ サービスのAmazon Web Services（AWS）、米マイクロソフトのMicrosoft Azure、米グーグルのGoogle Cloud Platform（GCP）を、38項目にわたり徹底比較する特集の第4回だ。前回はデータベースやデータウエアハウスを比較した。今回はAI（人工知能）関連サービスを比べる。AIのビジネス活用が進むにつれ、クラウドの選択ポイントとしてAI関連サービスはより重要になっている。クラウドAIであれば、GPUサーバーを用意したりAIソフトをインストールしたりする手間なく、すぐに試せる。 AI関連サービスは多岐にわたるが、「学習済みAI」「機械学習」に分けて見ていく。学習済みAIは、クラウド事業者があらかじめ学習済みのAIや簡単な学習しか必要としないAIを提供するので、手軽に使い始められるのがメリット。自前のデータによ
ヤフーは「2000人不足」、過熱するIT業界のAI人材争奪戦
（表の「人材数」は、自社にとっての「AI人材」のおおよその現状人数と不足人数。 「人材確保施策」は、人材確保のために有効または有望と考える施策を示す。 「活用事例」は、自社におけるAIの代表的な活用事例を挙げてもらった） 中でも多いのが、不足数を2000人と答えたヤフー。同社は、大規模データの処理や分析に長けた人材を「データサイエンス人材」と呼ぶ。既に500人ほどを擁しているが、まだまだ足りないという。「当社の全エンジニア、約2500人ほどがデータサイエンス人材になるべきと考えている。だから、あと2000人は欲しい」。同社のCDO（チーフ・データ・オフィサー）を務める佐々木潔執行役員はそう話す。 人材不足を少しでも解消すべく、IT企業はあの手この手で外部からの人材獲得に挑んでいる。AI技術を得意とする大学研究室との連携を強化するほか、AI人材に自社の研究開発体制を認知してもらう取り組みに注
2018年が「AIの民主化元年」である理由
ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Smarter with Gartner」と、ガートナー アナリストらのブログサイト「Gartner Blog Network」から、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。 人工知能（AI）が企業にとって大きなテーマとなりそうな2018年は、AIの民主化元年になる。つまり、これまでよりはるかに幅広い企業や政府機関がAIを利用するようになるだろう。 Gartnerのリサーチディレクターを務めるチラグ・デカテ氏は、こう予測する。 「2018年を通じて、AIの性能は向上し続けるだろう。クラウドオフィススイートや、Amazon AlexaやSiriのようなディープニューラルネットワーク（DNN）ベースの仮想アシスタントなど、アプリケ
AIによる記事自動生成ツール「Articoolo」がついに日本語対応 | Ledge.ai
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【Unity】Unityで機械学習する「ML-Agent」を色々と試して得た知見とか - テラシュールブログ
去年の９月頃、Unityで機械学習を行う ML-Agent（ver 0.01)が公開されました。 このライブラリを使用すると、Unity上で作成したゲームで機械学習によるAIを実行したり出来そうです。 最近このML-Agentを使用して色々と試していたのですが、ある程度形になったので色々とこちらの記事にメモを残します。 目次 機械学習？ 強化学習？ 報酬は"結果"ではなく"連続した動作"に与えられる Unityと強化学習 独自のプロジェクトを作ってみる シーンのセットアップ アクションの設定 Stateの設定 Reward（報酬）の設定 終了とリスタート 学習 その他 関連 機械学習？ 機械学習は最近騒がれている技術の一つで、AIの一種です。 その特徴は、「明示的にプログラムされる事なく、経験から学習する」という点にあります。この学習のプロセスは、提供されたデータに基づいてパターンを抽出、
重力プログラミング入門「第2回：Pythonで重力波を解析する」 - Qiita
この記事は、「数学とコンピュータ Advent Calendar 2017」の15日目です （前の記事は、mod_poppo さんの「「週刊 代数的実数を作る」中間報告 」でした） piacere と申します 100年間、その存在を確認できなかったのに、2015年9月から立て続けに5回も観測できた「重力波」をプログラムで解析してみたいと思います 続編（？）の重力プログラミング入門「第3回：太陽フレアをディープラーニングで予測する」を「TensorFlow Advent Calendar 2017」24日目として公開しました ※本コラムの「LT向けスライド」ができました パラパラめくりながら眺めたいときはどうぞ タイトルが「第2回」となっているのは、2017/9の福岡数学イベントで登壇した、重力プログラミング入門「第1回：地球の重力下で人工衛星を公転軌道に乗せる」の続編（？）のためです 私は
どうしてこのタイミングで機械学習系スタートアップに参加したのか - FutureInsight.info
私事ですが、友人のHarada Hitoshi(@umitanuki)の起業したAlpacaに参加することになりました(正式な参加はもう少し先になりますが)。 Home - AlpacaJapan - もともとDeep Learningに代表される機械学習に強みを持つチームを@umitanukiがCTOとして率いるということで、 このタイミングで人工知能関連に関連するプロダクト開発に参加して、これまでと異なるプロダクト開発の 経験を積みたいという思いもあり、僕もエンジニアとして参加することにしました。 今日からJP Blogも開始しておりますので、興味ありましたら、ぜひ閲覧いただければ、と思います。 http://blog-jp.alpaca.ai/blog-jp.alpaca.ai さてさて、どうして今機械学習系のスタートアップに参加することにしたかを簡単に説明したいと思います。 一番の
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AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
世界で激化するAI人材獲得競争、有望な人材は実際何人いるのか
https://thinkingwires.com/posts/2018-02-13-irl-tutorial-1.html
Team AI Blog -AI・機械学習に関わるキャリアとスキルアップの情報を発信
長文日記