OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
AIソフト開発向け言語Mojo発表 ―Pythonの使いやすさとC言語のパフォーマンスの組み合わせ | gihyo.jp
2023年5月2日、Modular Inc.はAIソフトウェア開発向けに最適化されたプログラミング言語「Mojo」を開発中であることを発表した。 Mojo 🔥 — a new programming language for all AI developers. Two incredible new breakthroughs - the world’s fastest unified inference engine, and Mojo 🔥 a new programming language for all of AI. Visit https://t.co/3gVmUX5C4a now to sign up! Watch everything we just announced in 121 seconds!🚀 https://t.co/BC56xumEdl — Modular
初学者向け「Amazon Rekognition」（AI画像／動画分析サービス）をPythonで利用するには
「Amazon Web Services」（AWS）活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回は、AWSのAI画像／動画分析サービス「Amazon Rekognition」をPythonで利用します。以下、Amazon Rekognitionに用意されているメソッドを概観し、幾つかの使い方を紹介します。 「Amazon Rekognition」とは AWSには、事前トレーニング済みのAI（人工知能）を手軽に利用できる「AIサービス」が多数用意されており、その内容はコンピュータビジョンから言語、レコメンデーション、予測と多岐にわたります。 今回紹介するAmazon Rekognition（以下、Rekognition）は、深層学習を利用して画像と動画（一部ストリーミングを含む）を分析するAIクラウドサービスです。分析のタイプは「ラベル検出」「顔検出」「顔検索」「人
まいばすけっとがAIで仕入れ改善、Python未経験でも1人月で開発できた訳
「AIによってパン棚の充足率を可視化して仕入れ量を適正化したことにより、売り上げが18％増加した」。イオングループで小型スーパーマーケットを展開するまいばすけっとの柳田信一管理本部システム企画・新規事業企画マネージャーはこう話す。 東京都と神奈川県を商圏とする同社は近年、新規出店を加速させている。2018年度以降、3年連続で70店舗以上を増やし、2021年2月末時点で921店に達した。それに伴い業績も伸ばしており、売上高ベースで2019年度は前年同期比12％増、20年度は同16％増を達成している。 まいばすけっとの店舗に並ぶのは主に食品だ。日持ちする加工食品や冷凍食品、菓子類などに加え、パンや牛乳などの日配品、野菜や肉といった生鮮食品を扱う。食品の品ぞろえは競合のコンビニエンスストアより豊富といえる。さらに、店舗への商品配送を商品種ごとに1日1回にとどめるといったローコストオペレーションで
PythonやHTMLなどの基礎文法の講座が無料に | Ledge.ai
画像は「巣ごもりDXステップ講座情報ナビ」より 経済産業省は、人工知能（AI）やデータサイエンスなどのデジタルスキルを学べる、無料オンライン講座を紹介する「巣ごもりDXステップ講座情報ナビ」を公開している。 この記事では、同サイトに載っている無料の学習コンテンツのなかから、AIおよびデータサイエンス関連の基礎講座を5つ抜粋して紹介する。 1.松尾豊教授監修のディープラーニング講座が一部無料に 株式会社zero to oneが提供する「E資格試験対策・体験コース」では、東北大学大学院岡谷貴之教授が監修したJDLA認定プログラム「機械学習」および、東京大学大学院松尾豊教授が監修した「ディープラーニング」の一部を体験できる。 無償提供期間は2021年7月2日まで。前提知識はPythonプログラミングの基礎知識、理系の大学1年生のレベルの数学の基礎（微分積分、確率統計、線形代数）。標準受講時間は2
AI技術の無償トレーニングサービス「PyGrade」、画像とデータ分析に関する２つのトレーニングを追加で公開
実践的なAI人材育成サービスを提供する「iLect」（運営：AI総合研究所「NABLAS株式会社」、本社：東京都文京区７−３−１ 東京大学 南研究棟）は、AIの開発を行う上で欠かせない「Python」のプログラミング技術をトレーニングできるアプリケーション「PyGrade Training」にて、表形式のデータと画像データを扱うトレーニングセットを追加で無償公開しました。 ◾PyGradeとは 「PyGrade」は、Pythonのプログラミングに必要な技術を身につけるためのトレーニングとテストが行えるアプリケーションです。 PyGrade Top 2020年5月に「トレーニング機能」を実装してリリースした「PyGrade」は、今回新たに「Pandas」と「画像認識(Computer Vision)」の問題を追加し、より本格的にPythonのスキルを訓練することができる様になりました。 ◾P
今すぐ無料でG検定やPythonを学べる学習コンテンツ7選 | Ledge.ai
画像はUnsplashより 在宅時間が増加したであろう現在は、学生や社会人が人工知能（AI）について身につける絶好のチャンスと言える。「AIについて何か勉強したい」「G検定やE資格を受けてみたい」という人も少なくないのでは。 近頃、Pythonなどのプログラミングについて勉強したり、G検定やE資格の対策をしたりできる学習コンテンツが無料で公開される機会が増えつつある。そこで、2020年10月30日現在、無料で学べるAI関連の学習コンテンツを集めてみた。 2020年第3回「G検定」対策講座が無料に 約2万円分 株式会社AVILENは、日本ディープラーニング協会（JDLA）による2020年 第3回 ジェネラリスト検定「JDLA Deep Learning for GENERAL 2020 #3（G検定）」の開催にあわせ、約2万円分の「G検定対策講座」を無料で提供している。期間は11月末まで。
Pythonで役立つAIをつくる方法
AI（人工知能）開発のプログラミング言語として高い人気を誇るPython。データ処理や機械学習のためのライブラリも豊富です。本特集では5回にわたって、Pythonの実習を通じて実際の機械学習モデルの開発方法を解説していきます。 そのモデルは本当に使えるか、機械学習の評価とチューニングを押さえる モデルが実際に業務で使えるかどうかは、予測結果がどの程度信頼に足るかによってきます。そこで重要になるのが、「評価」です。今回はどのような考え方でモデルの評価をしたらよいか確認し、モデル構築の最終ステップである「チューニング」について説明していきます。 2020.10.02 PythonでAI開発、「アルゴリズム選択」と「学習」は恐ろしく簡単 Pythonプログラムで乳がんの判定に関するモデルの構築方法を学びます。今回は「データ分割」「アルゴリズム選択」「学習」「予測」のステップについて細かく説明しま
Pythonで人工知能（AI）を作ろう！ゼロから開発できるお役立ちツール
近年私たちの暮らしの中にも幅広く活躍の場を広げつつある人工知能（AI）。さまざまなシーンでその恩恵を受けているという方も少なくはないでしょう。 でも、そもそもどうやって作られているのか気になりますよね。もちろんプログラミングによって作られているのですが、なかでも、Pythonというプログラミング言語が用いられることが多いといわれています。実際、Pythonは人工知能（AI）のプログラミングに適した特徴を数多く持っているプログラミング言語です。 とはいえ、いざPythonを使って人工知能（AI）を作ろうとしても何から始めればいいかわからないという方もいらっしゃることでしょう。 そこで今回は、Pythonを使ってゼロから人工知能（AI）を開発する方法から、知っておきたいお役立ちツールまで詳しくご紹介します。
Pythonを使って、画像認識や音声認識を学ぶ——リックテレコム、「使ってわかったAWSのAI」を刊行｜fabcross
本書はAWSのAIサービスについて、全体像を掴むことを目的とした解説書だ。 全5章構成。第1章で人工知能全般について、第2章でAWSの機械学習サービスについてそれぞれ解説した後、第3章「AIサービス」では、Pythonを使って画像認識（Rekognition）や音声認識（Transcribe）、自然言語処理（Amazon Comprehend）やドキュメント分析（Amazon Textract）など、各種AIサービスやSDKについて解説する。トレーニングデータを準備し、時系列予測のための予測モデルを作成するAmazon Forecastについても触れる。 また、第4章では完全マネージド型の機械学習サービス「SageMaker」の組み込みアルゴリズムの作成、第5章ではEC2環境を利用して深層学習フレームワーク「Deep Learning AMI」について解説する。 著者は井上研一氏。B4変型
AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ - Qiita
本記事では、データサイエンティスト、AIエンジニアの方がPythonでプログラムを実装する際に気をつけたいポイント、コツ、ノウハウを私なりにまとめています。 AIエンジニア向け記事シリーズの一覧 その1. AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ（本記事） その2. AIエンジニアが知っておきたいAI新ビジネス立案のノウハウ・コツまとめ 2020年4月に書籍を、出版しました。 【書籍】 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 本投稿は、上記の書籍に書ききれなかった 「AIエンジニアが、Pythonでプログラムを実装する際に気をつけたいことのまとめ」 です。 本記事の内容は、あくまで筆
ぬるさくAIアプリ開発入門が商業版になりました。 | hidefknのブログ
こんにちは。@hidefknです。この記事は、技術同人誌 Advent Calendar 2019 23日目（の予定だった）記事です。気づけば2020年の1月も過ぎてしまっていました。 本記事で書いていること 商業版を出版したこと執筆しようと思ったきっかけまとめ 商業版を出版しました 同人誌ではページ数は115ページでしたが、商業化にあたってページ数は1.5倍の175ページまで増えました。同人誌との変更点は、画面設計やアプリケーション開発部分の詳細な解説を加筆した点です。 ぬるさくAIアプリ開発入門とは 技術書典7 にて、Nuxt.jsとPythonでつくる『ぬるさくAIアプリ開発入門』 を執筆・販売しました。当日は300部完売することができました。同人誌のオンラインマーケットであるBOOTHでも販売しています。12月23日現在、いいね!が140以上の評価をいただき、未だに定期的に買ってく
PythonでつながるAIの世界 | Japan Innovation Review powered by JBpress
コンピュータ言語を詳しく知らなくても、その役割や位置づけを知っておくことは、AI企業との共創で力になるだろう。ここではPython言語（以下、Python）を通じて現在のAI分野の全体像を大まかに整理してみよう。 オープンイノベーションの取り組みとして注目を集めるAI分野 平成から令和へ、時代の区切りが新しくなっても引き続き人工知能（AI：Artificial Intelligence）の分野は盛況が続いている。一方、昨年のガートナージャパンの発表によれば、AIは技術用語として黎明期から「過度な期待」のピーク期を過ぎ、幻滅期に入ったとされる。しかし、これはAIが技術の特別なトレンドではなく、逆に企業が取り組むべき通常の課題になったことを示すともいえるだろう。実際、TRI-AD／Maxarテクノロジーズ／NTTデータによる自動運転車用の地図生成、ファナックとPrefferred Networ
Pythonコードと図で分かる平均値と標準偏差の違い――「統計」とはデータから価値ある情報を抜き出すこと
統計量 「情報を抜き出す（数値や関数として）」と前述しましたが、この数値として抜き出された情報こそが「統計量」と呼ばれるものです。先ほど例として紹介した、合計や平均値も、その一種です。 一口に統計量といっても、その種類はさまざまで、それぞれの意味合いや算出するにふさわしいケースも異なれば、用法も異なります。 代表値 まずは「代表値」を紹介します。代表値とは「数列内の各要素の値が、だいたいどの程度なのか」を説明する統計量です。 下記のような数列（架空の店舗「a」と「b」の商品の価格などと仮定）を定義しておくとしましょう。 図1は、各要素の値とシーソーの目盛りが対応しており、重りの積み上げられた個数は各要素の出現回数に対応しています。また、現実のシーソーとは異なり、「板に重みはない」としており、「重りの重さだけで釣り合っている」とします。 数列「a」「b」を見比べてみると、5つ目の要素までは同
Microsoft、Visual Studio CodeにPython向けAIアシスト機能追加
MicrosoftのVisual Studioエンジニアリングチームは7月24日(米国時間)、「Visual Studio IntelliCode expands AI-assisted coding to Python in Visual Studio Code｜The Visual Studio Blog」において、Visual Studio CodeのIntelliCodeにPython向けAIアシスト機能を追加したと発表した。同機能により、Pythonコードのコーディング中に表示される補完候補が機械学習のアルゴリズムによりコンテキストに沿ったものになるとしている。 Visual Studio Code、IntelliCode補完機能使用例その1 - 資料: Microsoft Visual Studio Code、IntelliCode補完機能使用例その2 - 資料: Micros
PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
PyTorch (1) リンク集 - 人工知能に関する断創録
今年の目標（2018/1/1）で宣言したとおり今年はPyTorchを使えるようにしていこうと思ってます！ ここにPyTorchのリソースをまとめる予定です。一気に追加すると収拾つかないため内容を吟味してから追加してこうと思います。外部リンク集の2つのサイトはPyTorchに関するチュートリアルや論文の再現実装など大量のリソースがまとまっていてとてもおすすめです。あと公式のチュートリアルはとてもしっかり書かれていて勉強になります。こちらもおすすめ。 PyTorch - 本家 PyTorch Forums - 本家フォーラム PyTorch Official Tutorials - 本家のチュートリアル PyTorch Official Examples - さまざまな実装例 外部リンク集 The Incredible Pytorch - チュートリアルから各種アルゴリズムの実装まで大量に紹介
アイデミー、無料AIプログラミング学習サービス「Aidemy」をリリース
アイデミー、無料AIプログラミング学習サービス「Aidemy」をリリース：深層学習や自然言語処理、数値予測などを学習可能 アイデミーは、オンラインでAIプログラミングが学習できるサービス「Aidemy」を公開した。Python入門の他、深層学習や自然言語処理、数値予測など全11講座を無料で利用できる。 アイデミーは2017年12月20日、技術者向けのAI（人工知能）プログラミングを無料で学べるサービス「Aidemy」を公開した。Webブラウザで利用するオンライン講座なので、利用者は手元のPCにプログラミング環境を構築せずに学べる。 Aidemyは、深層学習や自然言語処理、数値予測など全11講座を無料で提供。AIプログラミングに広く利用されているPython言語や、NumPy、Pandas、scikit-learn、TensorFlowといったPython向けのライブラリについても学べる。理
【初心者向け】Re:ゼロから始める遺伝的アルゴリズム【人工知能】 - Qiita
本記事の読者対象は ・人工知能っていうのはアバウトに知ってるけどよくわからない ・そもそも人工知能ってそこまで価値なくね？ ・やろうと思ったが数式を見て萎えて辞めた ・人工知能をやりたいがどうすればいいかわからない ・人工知能系のソースはムズすぎて読めない みたいな人を対象にしています。 遺伝的アルゴリズムは人工知能の一部として定義されていますが、 私からすると感覚的に二分探索のアルゴリズムを書いてる感覚です。 遺伝的アルゴリズムもアルゴリズムなので概念を理解すれば実装は簡単です。 本記事は実践的なので、そもそも遺伝的アルゴリズムを知らない人は対象外です。 ですが、安心してください。下記の神スライドを全部読んでアバウトに理解すればOKです。 (このスライドは神レベルで超効率的に遺伝的アルゴリズムを学べます。本にして売ってください) 遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm）を
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