ChatGPT for Developer - Promptのチカラ
ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m
【プロンプト公開】コスカタログ50選｜愛音 雅👗AI Fashionista
いつもご覧いただきありがとうございます。 画像記載のプロンプトはあくまでも一例です。 「ここ違うよ！」「ここはこうならないのかな？」「もしかしてあれ出来るのかな？」 こんな考えや疑問が湧いた場合には、是非一度プロンプトや手法の改良にチャレンジしてみてください。 プロンプトの詳しい使い方はブルペンさんのこちらの記事をご覧ください。 DLファイルは最下部にあります。 ※各セクションは単なる記号表記であり、意味はありません 1.MAmaid dress with lots of frills and ribbons, (closed collar long-sleeved blouse with frilled and ribbon:1.2), lace, apron, headdress, (a volumey pannier under a long petticoat:1.3), wris
enchantMOON発売から今日で5周年。この五年で起きたことを振り返る - THE長文日記
なんで七夕に設定しちゃったんだろう。 もともと記念日を覚えるのが苦手なので忘れないという意味では悪くないのだが、毎年七夕が来ると思いだしてしまう。 あの地獄のような日々からもう五年が経った。 本当は6月中に発売したかったんだけど、中国で製造がようやく始まったと思って帰国したら、ソフトが初回起動で必ずハングアップするみたいな状態で、これは絶対に間に合わないから7月7日出荷にしようと決断したのだった。 中国からリモートでソフトウェア開発を管理するというのはほとんど不可能に近かった。これは僕の見通しが甘かったのだ。 あれから現在に至るまで、同規模の、つまりOSからUIからプログラミング言語からオーサリング環境までまるごと全部作る、みたいなプロジェクトは大企業のものも含めてまだ聞いたことがないから、やはり挑戦としてはかなりクレイジーなものだったのだろう。まあいいのだ。クレイジーなことがしたかったん
AIが競馬予想で回収率180％突破の快挙！ 『電脳賞』優勝のITエンジニアが語る戦略が鮮やかすぎて目からウロコ
どうも、「電ファミ」では競馬担当になりつつある、長谷川リョーです。 前回は北海道まで出張取材をした「リアルダビスタ」の記事をお届けしました。「将来の夢は馬主になることだ」と競馬への愛についても触れさせていただきましたが、馬券の方も嗜みます。週末は重賞を中心に、平場のレースまで手広く買うことが多いです。 （Photo by Getty Images） 1度だけ万万万馬券を当てたことがあり、生涯収支は間違いなくプラスなのですが、あの大当たりがなければ間違いなく回収率は100%を下回っていたことと思います。（僕だけではなく、おそらく多くの人が同じ現状だと思います……） 普段はAI（人工知能）、IoT、VRのようなテクノロジー周りの取材記事を書くことも多く、「ディープラーニングのような技術を元に、競馬予想をするプログラムを作ることができるのでは？」と夢想したことも一度や二度ではありません。IT企業
はてな社内の勉強会で構造学習について発表しました - yasuhisa's blog
先週末、はてな社内の勉強会で構造学習、特に実装が簡単な構造化パーセプトロンについて発表しました。発表資料と説明用にサンプルで書いたPerlの品詞タグ付けのコードへのリンクを張っておきます。 今日からできる構造学習(主に構造化パーセプトロンについて) from syou6162 structured_perceptron/structured_perceptron.pl at master · syou6162/structured_perceptron 「えっ、Perlかよ」という人がいるといけないので、Clojureで構造化パーセプトロンを使った係り受け解析のサンプルコードへのリンクも張っておきます(2種類あります)。PerlもClojureもあれば8割くらいの人はカバーできそうなので、安心ですね。 syou6162/simple_shift_reduce_parsing syou616
Introducing DeepText: Facebook’s text understanding engine
Text is a prevalent form of communication on Facebook. Understanding the various ways text is used on Facebook can help us improve people's experiences with our products, whether we're surfacing more of the content that people want to see or filtering out undesirable content like spam. With this goal in mind, we built DeepText, a deep learning-based text understanding engine that can understand wi
2025年、世界はこう変わっている--AI研究の第一人者アーロン・ハーヴェイが目指す未来
2016年5月13日、14日に幕張メッセで開催された「SLUSH ASIA」。人工知能研究の権威であり、昨年リクルートの人工知能研究所「Recruit Institute of Technology」のトップに就任したアーロン・ハーヴェイ氏が登壇しました。IoTやAIは私たちの未来をどのように変えていくのでしょうか。 もはやアプリを探す必要すらない 今はエキサイティングな時代です。自分でアイデアを発明することによって、そんな時代の一員になるべきです。テクノロジーの観点から、そんな時代について少しお話しします。 そして読むべき本もご紹介します。世界経済フォーラム創設者による、『The fourth industrial evolution』という本です。かなりオススメです。 それから、世界を変えるテクノロジーについてお話しします。Recruit Institute of Technology
Amazonがディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」をオープンソースで公開。TensorFlowよりも約2倍高速と主張
Amazon.comはディープラーニングを実現するライブラリ「Amazon DSSTNE」（Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字、読みはデスティニー）をオープンソースで公開しました。 GitHub - amznlabs/amazon-dsstne: Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) is an Amazon developed library for building Deep Learning (DL) machine learning (ML) models DSSTNEは本番環境のワークロードに対応したライブラリで、以下の特長があります。 マルチGPUスケール 学習と予測のどちらも、複数のGPUにスケールアウトし、レイヤごとにモデル並列化の方法で（model-
せっき～のゲーム屋さん ゲームＡＩはプレイヤーを虜にできるか？ ～アクションゲームにおいて、AIを使って華麗に誤魔化しつつ魅せる手法～
[PR]上記の広告は3ヶ月以上新規記事投稿のないブログに表示されています。新しい記事を書く事で広告が消えます。 2012年8月22日 にあった、ＣＥＤＥＣの講演についての記事です。 「ゲームＡＩはプレイヤーを虜にできるか？ ～アクションゲームにおいて、AIを使って華麗に誤魔化しつつ魅せる手法～」 テーマは 「ＣＰＵパワーを使い高度なＡＩを構築するわけではなく、 処理は軽くそれらしいＡＩ をいかに作るのか？」 です。 ・気がつかなければＯＫ ・俺つえー感を演出 ・ちょっとした工夫 ・人間らしく見せるＡＩ ・賢く見えるＡＩ について解説。 -------------------------------------------------- ●気がつかなければＯＫ ユーザーは自分が動かしているキャラに集中していて 敵ＡＩにはそれほど意識を向けていない と言う事を利用している。 画面外のキャラや
超速碁九路盤AI対決 エントリー一覧 | CEDEC CHALLENGE
会場にて。 左から王唯任、三宅陽一郎、 橋本準一（nomitanプロジェクトチーム）、矢野洋平、 万波佳奈の各氏 囲碁棋士 王 唯任 今回、CEDECという場で初めて、囲碁のAI同士の対戦を拝見させていただきました。囲碁は盤上に打ち手の性格が出るゲームだと言われていますが、１手１秒という早碁だったせいか攻めが得意なAIが多かったのが印象的でした。ただその中でも開発者の個性がAIに表れていたものもあり、とても興味深かったです。 AIと佳奈ちゃんとの対局は残念な結果になってしまいましたが、デジタルゲームを研究されている皆さんが、囲碁という４千年間変わらない、アナログなゲームに興味を持っていただけることをとても嬉しく思いました。 囲碁は読みと感覚の両方を必要とするゲームなので、慣れない方には捉えにくい部分もあったと思いますが、その簡単には攻略できないところが囲碁の面白さでもあります。囲碁をもっと
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https://chat.openai.com/g/g-qoEK08w6q-bizinesudeshi-eruhua-xiang-sheng-cheng
深層学習で卓球サーブの球筋を予測 打つ姿勢から着地点が分かる「FuturePong」、東工大が開発
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