2024/1/31に開催された【StudyCo×KAGコラボ】Azure・AWSでLLMアプリ開発レベルアップ！事例＆ハンズオンで発表した資料です。 AzureでRAGによる社内文章検索をやってみてさまざまな試行錯誤を通して得たナレッジを共有します！

Simplifying Data Analysis & Visualization with Developer Tools & AI

- PostgreSQLカンファレンス 2021 - チュートリアル - https://www.postgresql.jp/jpug-pgcon2021 - 詳細はこちら https://github.com/soudai/pgcon21j-tutorial

Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything

https://layerx.connpass.com/event/301629/ での発表資料

Tech BASE Okinawa 2023 2023/09/23(土) https://codebase.connpass.com/event/285901/ https://techbaseokinawa.com/

日本のデジタル社会実現の司令塔として、デジタル庁は政府内において、データと根拠に基づいた政策判断・効果の可視化の推進を先導する役割を担っていきます。その一環として、政策に関わるデータを「政策データダッシュボード」として公開しています。本プロジェクトを主管しているファクト＆データユニット長の樫田とデザイナーの志水が政策に関わるデータを公開する意図やダッシュボードの開発プロセスを紹介します。 政策データダッシュボード： https://www.digital.go.jp/resources/govdashboard

9/28の #日本CTO協会 さんのイベントで登壇した資料を公開しました。 「ChatGPTの10ヶ月と開発トレンドの現在地」 開発のトレンドの最新情報をざっくり纏めています。 ・Prompt Engineering開発の現在地 ・RAG開発の現在地 ・Plugin開発の現在地 ・GPT-Vの登場と生成AI時代のこれからについて やや開発者寄りな内容なので、基礎を知りたい場合はAzure OpenAI大全も併せてご確認を。 (こっちも近々最新化します…) https://speakerdeck.com/hirosatogamo/chatgpt-azure-openai-da-quan

複雑なドメインを扱うプロダクトの探索フェーズではいつどのようにテストをするのか / How to testing during exploratory phase

ChatGPT の技術者以外の方も含む全ての方が知っておきたい、ChatGPT の Why/What/How になります。 - 留意事項 - データの扱い - コンピューターの新たな使い方 当日デモで使用した Prompt のサンプルはこちらです。OpenAIのChatGPTやBing Chat で行っています。 https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese

私の今まで経験してきた全てのLLMノウハウを詰め込んだ、LLMシステムの開発ガイドです。 初めてLLMシステムを開発したいと思った時でも、精度改善や運用に行き詰った時でも、何かしら役に立つと思います。 現在200ページ超。 今後も随時更新していきます。 2023/7/28 体裁修正、余計…

メルカリ生成AI/LLM専任チームの取り組み@MS Build Japan 2023でお話しした内容。（DEMOは動きません） どなたかの参考になれば。 採用募集してます！ - Software Engineer(Full Stack) LLM/AI - Mercari: https://apply.workable.com/mercari/j/76EB5EB641/ - Senior Product Manager, LLM/GenAI - Mercari: https://apply.workable.com/mercari/j/57A4BBD796/

Scrum Fest Osaka 2023 https://confengine.com/conferences/scrum-fest-osaka-2023/proposal/18546 「Fun Done Learnのうた」はこちら https://developers.kddi.com/b…

【6月27日に実施されたMicrosoft Buildで発表されたセッションです】 AI SaaS “PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teams” の開発における Azure OpenAI Service の利用経験を共有します。Teams 上に展開されるアプリケーションの開発を中心に、API の適用方法と プロダクトへの組み込み方を解説。API 導入に際しての注意点やベストプラクティスについても触れます。さらに 実際の反響やフィードバックに基づいた結果の検証を通じて、Azure OpenAI をプロダクトに組み込むメリットを お伝えします。

2023.6.27 Microsoft Build Japan で話した資料です。

https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601

2023年5月30日 ChatGPT IN ACTION #2 大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験(https://rector.connpass.com/event/282064/) における10分LTの資料です。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)の普及を、プロダクト作りに関わる機械学習エンジニアとしてどう考えているか、という内容のLTです。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)の普及により、誰でも容易に高性能な機械学習モデルを活用できるAI・機械学習の民主化が進んだ一方で、きちんとした顧客体験を提供する難易度は高まったように思います。そこで機械学習を活用したプロダクトを作るのに必要な能力・職種であるMachine Learning Product Management(MLPdM)の重要性が高まってきているように思います。

ChatGPTやStable Diffusionなどの生成AIが急速に発展し、社会全体が大きく変化しようとしている。 UXデザインのプロセスや、UX自体のあり方も当然革新されていく。 今回はそうした生成AIによってUXがどう変化していくかを、具体的なメソッドや未来洞察といった具体・抽象を行き来しながら話していく。 1. 生成AIを活用したUXデザインプロセス どのようにGenerative AIを活用すれば、UXデザインのプロセスをよりなめらかに、効率的にすることができるのか？ 2. 生成AIでUX自体がどう変化するか Generative AIの発展によって、プロダクトにおけるユーザー体験のあり方はどのように変化していくのか？ 3. AI時代のデザイナー/PdM生存戦略 AI時代に、デザイナーやプロダクトマネージャーなどの個人はどのように強みを磨いていけばいいのか？ ▼ スピーカーTwi

CybagerAgent AI事業本部 2023年度新卒研修 MLOps 応用編で使用したスライドです。 ハンズオンで使用したGitHub Repository: https://github.com/nsakki55/aws-mlops-handson

業務で使えるかもしれない…！？GitHub Actions の Tips 集 / CI/CD Test Night #7