前回の「いまさら聞けない生成AIの基本【生成AI Vol. 1】」に続き、生成AIに関して第2弾の記事をお届けする。今回のトピックは「プロンプト」。できるだけ専門用語を使わずにわかりやすく解説していこう。 2023年3月に開催されたウェビナーにて講演を行なった内容を一部抜粋してお届けする。 生成AIに欠かせない「入力 = プロンプト」文字や文章を出力してくれるChatGPTや画像生成系のAIサービスを利用する際に不可欠なのが「プロンプト」である。 プロンプトはユーザーがAIに対して行う「入力」。それ以上でもそれ以下でもない。 たとえばChatGPTに、「日本の都道府県とその県庁所在地をテーブルで表示して」と入力すれば下記のアウトプット (抜粋) が得られる。そして入力したその文章こそが「プロンプト」だ。 プロンプトを書く際のコツでは、プロンプトはどのように書いたら良いのだろうか？ その答え

Artificial intelligence can be used to complete very specific tasks, such as recommending content, writing copy, answering questions, and even generating photographs indistinguishable from real life.

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Connected Papers is a visual tool to help researchers and applied scientists find academic papers relevant to their field of work.

データの可視化(data visualization)は、データを様々な角度から確認し、データ自体を理解する目的で行われることが多い印象です。探索的データ分析(EDA)と呼ばれることもあります。Pythonを使ってデータを可視化する際に、matplotlibがよく使われていると思います。ですが、matplotlibだけで綺麗で複雑な図を作成するのは難しいことが多いです。 ここでは、matplotlibベースのデータ可視化ライブラリであるseabornの基礎をまとめます。 seabornを利用することで、簡単に綺麗な図を作ることができます。 seaborn seabornは、Pythonのデータ可視化(data visualization)ライブラリです。matplotlibをベースにしており、レイアウトの指定をしておくと、matplotlibで描くグラフがそれだけで綺麗になります。また、複

巨大カルデラ噴火は火山下のマグマが一挙に地上に噴出する壊滅的な噴火を指し、将来的に日本で必ず発生すると言われています。 特にその可能性があるのが熊本県に位置する「阿蘇山」です。 もし阿蘇山で巨大カルデラ噴火が起きたら、日本は一体どれほどの被害を受けるのでしょうか？ 産業技術総合研究所はその答えを探るため、約9万年前に発生した日本最大の巨大噴火「阿蘇4噴火」の被害範囲の全貌を明らかにしました。 それによると、噴火に伴う火砕流は九州中部〜北部にいたる平野部の大半に到達。 さらに阿蘇から約1600キロも離れた北海道東部でも、空から降下した火山灰がところにより1〜15センチの厚さで積もっていたとのことです。 本研究の成果は、将来的な防災対策や国土利用計画への活用が期待されます。

On 10th April 2024, typeset.io will become scispace.com. Expect the same great experience with no other changes!

ChatGPTやAIを実務に活かす方法をまとめています。業務効率化や動画制作、デザイン、ライティングやSEO、SNS、サイトやアプリ制作などのビジネス領域だけではなく、語学学習など多岐にわたるカテゴリを扱っています。ChatGPT、AIメディアを見れば非エンジニアでもAIを実践レベルで活用する方法がわかります。

一時は一斉を風靡した複雑系がなぜ廃れてしまったのか？ということについて、Twitter上で私見をツイートしたところ、全く想定していなかった反響があったので、内容を一応メモとしてまとめておきます。 背景 Twitter上での科学哲学の議論の中で、複雑系も科学哲学的な側面を多分に持っていること、そして重要な問題を提起していたが、相対的に解けた問題や体系化できた結果がなかったので衰退した、という趣旨のツイートをしました。 以下はその衰退について来た質問に答える形で連投したツイートした内容です。このメモはそれをまとめて追記しています。 前提 自分は複雑系ブームのピークが過ぎた2000年に修士1年でした。複雑系の薄暮を学生として見つつ、別分野(システム生物学)などに取り組んだ世代です。 また複雑系研究を牽引していた金子先生や池上先生らの研究室出身ではないです。ですので以下は、そういった研究室の中から

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title: AI Task Automation Prompts source: https://chat.openai.com/chat/2b6c4890-154d-4eb8-9548-300fef981688AI Task Automation PromptsYou:タイトル: 【プロンプト共有】(プロンプトの概要) 【プロンプトの概要】: (プロンプトの短い説明を入力してください。例: 未来のスマートシティに関するディスカッション) 【プロンプト詳細】: (プロンプトの詳細な説明を入力してください。質問や状況設定、目的などを含めて説明しましょう。) 【期待する回答例】: (回答例1) (回答例2) (回答例3) (期待する回答例を3つ程度入力してください。これは他のユーザーがどのような回答が望ましいかを理解するためです。) 【注意事項・その他】: (プロンプトに関連する注意事項やル

title: AI Task Automation Prompts source: https://chat.openai.com/chat/2b6c4890-154d-4eb8-9548-300fef981688AI Task Automation PromptsYou:タイトル: 【プロンプト共有】(プロンプトの概要) 【プロンプトの概要】: (プロンプトの短い説明を入力してください。例: 未来のスマートシティに関するディスカッション) 【プロンプト詳細】: (プロンプトの詳細な説明を入力してください。質問や状況設定、目的などを含めて説明しましょう。) 【期待する回答例】: (回答例1) (回答例2) (回答例3) (期待する回答例を3つ程度入力してください。これは他のユーザーがどのような回答が望ましいかを理解するためです。) 【注意事項・その他】: (プロンプトに関連する注意事項やル

2023年5月9日紙版発売 2023年5月9日電子版発売 Scott Cunningham　著，加藤真大，河中祥吾，白木紀行，冨田燿志，早川裕太，兵頭亮介，藤田光明，邊土名朝飛，森脇大輔，安井翔太　翻訳 B5変形判／416ページ 定価4,180円（本体3,800円＋税10%） ISBN 978-4-297-13417-4 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto この本の概要 因果推論とは，ある要因が何を（どれくらい）引き起こしたのかを判断するためのツールです。本書は，因果推論に関する最近までの進展をまとめ，学生や実務家を対象として，因果関係に関する意味のある回答を導き出すために必要な統計的手法を解説していきます。

ELSI NOTE 掲載日：2023年4月12日　最終更新日:2023年4月13日 ELSI NOTE No.26 生成AI（Generative AI）の倫理的・法的・社会的課題（ELSI）論点の概観：2023年3月版 執筆者：カテライ アメリア、井出 和希、岸本 充生 執筆者からのひとこと 2022年から生成AI（generative AI）の波が押し寄せています。社会がどのように向き合い、使いこなし、場合によっては制限をかけていくべきか、そうしたことを考えるための基礎資料として、2023年3月末時点でのELSI論点を切り取ってみました。動きの速い分野なので、すでに古くなっている情報もあるかもしれないことをお断りしておきます。 PDF（1.5 MB） 大阪大学学術情報庫OUKA 生成AI（Generative AI）の倫理的・法的・社会的課題（ELSI）論点の概観 : 2023年3月版

人工知能・機械学習を含めた先端技術に関する教育事業を展開する株式会社キカガクは、DX 人材ラーニング・アセスメントプラットフォーム「キカガク for Business」上で、企業のデータサイエンティストを対象に DX 推進に必要なスキルレベルを証明する新機能『専門人材向けスキル可視化』の提供を開始しました。 ■ 新機能『専門人材向けスキル可視化』について 『専門人材向けスキル可視化』は、アセスメントテストを受検することで DX 推進に必要なスキルレベルを可視化できるサービスです。データサイエンティストの現状のスキルレベルを可視化し、管理することで、育成研修やプロジェクトのアサインを効率的に行うことができます。尚、サービスはキカガクが提供する DX 人材ラーニング・アセスメントプラットフォーム「キカガク for Business」上で利用できます。 ■ アセスメントテスト詳細 知識を問う『知

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はじめに OpenAIによって開発されたChatGPTが話題になっています。特に、2023年3月14日に公開された最新モデルであるGPT-4は、これまで私達がAIに持っていた認識を根底から覆したのではないでしょうか？ 私は、「普通に人間とやりとりしているのと変わらんやん…」と率直に驚きました。 エンジニアの業務の中でも、自動コーディング支援、技術的課題の壁打ち相手、ドキュメント自動生成、学習支援等さまざまな用途に活用する可能性を皆さん検証している段階です。私もその波に乗っている真っ最中です。 そこで今回は、ソースコードリーディングをChatGPTをメンターにしたら爆速にできるのではないか？という仮説を検証してみました。 そしてどうせやるなら、ソースコードリーディングのハードルの高さナンバーワン（個人調べ）の「Linuxカーネル」を題材にしてみました。 なお、使用したモデルはGPT-4です。