Rewards ポイントをブーストに引き換える際に問題が発生したようです。もう一度やり直すか、後でブーストを引き換えてください。
15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー Googleが提供する無料の機械学習の集中講座はご存知でしょうか? 機械学習に関する幅広いテーマを座学・動画・実験・コーディングといった様々なアプローチで15時間で学べます。しかも無料です。 このコンテンツはもともとは2018年に公開されたものであり、多くのエンジニアに活用されました。 とはいえ、2017年のTransformerの論文、大規模言語モデルの発展、2022年のChatGPTリリースなど、AIは急速に発展し、より広い職種に身近なものになっています。 この流れを受けて、入門講座は2024年8月に大幅に刷新されました。 ※冒頭で登場するResearch DirectorのPeter NorvigはAIの世界的な教科書"Artificial Intelligence: A Mode
NotebookLM is your personalized AI research assistant powered by Google's most capable model, Gemini 1.5 Pro.Try NotebookLM Collaborate with a virtual research assistantWhen you upload the documents that are central to your projects, NotebookLM instantly becomes an expert in the information that matters most to you.
GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat
Hello! DLI is currently down for maintenance while we perform an upgrade, and will return shortly. Hello! The page you're looking for has moved. You should be redirected to its new location shortly. If you have this page bookmarked, we recommend that you update the bookmark after you are redirected.
第1章 | 第1節 | 第2節 第2章 | 第1節 | 第2節 | 第3節 第3章 | 第1節 | 第2節 | コラム 第4章 | 第1節 | 第2節 | 第3節 | 第4節 | 第5節 | 第6節 | 第7節 | 第8節 | 第9節 | 第10節 | 第11節 | 第12節 第5章 | 政策フォーカス(1) | 第2節 | 第3節 | 第4節 | 第5節 | 第7節 | 政策フォーカス(2) | 第8節 | 政策フォーカス(3) | 第9節 第1章第1節 移動通信システムの進化 第1章第2節 Web1.0~Web2.0の変遷 第2章第1節 世界のモバイルデータトラヒックの予測(デバイス別) 世界のモバイルデータトラヒックの予測(5G及び5G以外) 上位国・地域別の越境インターネット帯域幅 各国企業におけるパーソナルデータの活用状況 パーソナルデータ以外のデータの活用状況 パーソナルデータ
松尾研究室では複数のLLMに関する開発プロジェクトを推進しており、一緒に働いてくれる仲間を募集しています!! LLM研究者(特任研究員・特任助教・特任講師) [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 [2] LLMの動作原理の理解 [3] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [4] その他LLMの高度化や応用に関する研究 など。詳細はこちら LLM開発エンジニア(東京大学学術専門職員) [1] LLMのフルスクラッチ構築(1B〜100B),継続学習 [2] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [3] 外部知識や外部ツールとの融合(LLM Agent) など。詳細はこちら その他全ての募集求人はこちら
[2023.09.19 追記] 本記事の執筆にあたり参考にさせていただいたUdemy講座の講師の方より、記事内容についてコメントをいただいたため一部修正しました。 はじめに こんにちは、アノテーション テクニカルサポートの Shimizu です。 突然ですが、私も含めた Python 初心者に、以下のような人は多いのではないでしょうか。 昨今の AI ブームに乗って API でデータをやり取りする基本的な Python プログラムを PC 上で動かせたものの、それを Web アプリとして公開するまでのハードルが高く感じる。 ブラウザ操作の UI を実装するには Django などの Web フレームワークを習得したり、アプリとして公開するには Python が動作するサーバーを用意したりと、なんだか難しそう・・ そんな私にピッタリのUdemy講座を見つけたため、今回受講してみました。 Ch
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
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