記事カテゴリStable Diffusionのモデルとは？どこでダウンロード？おすすめモデル9選も徹底解説！ AIの基本AIとはシンギュラリティとはAGIAIとIoTの違いAI人材とはAIとDXAIとBIの違いデータドリブンAIとITの違いAIと業務効率化AIでできること画像認識関連画像認識とは画像認識AIの得意不得意AIカメラ顔認証外観検査画像分類物体検出人流解析動画解析プロセス・インフォマティクスマテリアルズ・インフォマティクスバーチャルヒューマン需要予測マルチモーダルAIディープフェイク音声認識ダイナミックプライシング在庫最適化レコメンドデジタルツインデータ分析感情認識品質管理AIの学習方法ディープラーニングと機械学習Few Shot LearningZero Shot Learning強化学習機械学習の種類教師あり学習AIモデル・アーキテクチャ基盤モデルDiffusion mode
生成AI使っていますか？ChatGPTにわからないことを聞いてみたら、それっぽいことを答えてくれるよね〜という人から、API連携して自家製のアプリに落とし込んでいる人まで様々な方がいると思います。 今回は、生成AIのなかでもClaude Opusという生成AIを使っておしゃれなプレゼンテーションを作ってみたのでご紹介します。 Claudeは、Anthropic社が開発した生成AIで、ChatGPTと同様に自然言語処理を得意としています。ただ、ChatGPTと比べると、より具体的でクリエイティブな回答をしてくれる印象があります。もちろん他の生成AIを使っても構いません。 今回は、そんなClaudeを使って、Reveal.jsというプレゼンテーションフレームワークでスライドを作ってみました。Reveal.jsは、HTMLとJavaScriptを使ってプレゼンテーションを作成するためのオープンソ
近年、自然災害の頻度と規模が増加しています。災害対策は企業や自治体にとってますます重要な課題となっています。その中で注目されているのが、防災DX（デジタルトランスフォーメーション）です。最新のテクノロジーを駆使し、防災対策を強化する動きが世界中で広がっています。 例えば、AIを活用した災害予測システムや、ドローンを使った被災地の迅速な状況把握など、革新的な事例が数多くあります。これらの取り組みは、災害時の迅速な対応と被害の最小化に大いに役立っています。 具体的な事例を挙げると、オーストラリアの森林火災対策や、日本の地震予測システムなどが挙げられます。これらの事例は、防災DXが実際にどのように役立っているかを示しています。 この記事では、世界各地で導入されている最新の防災DX事例を詳しく紹介します。読むことで、最新技術がどのように防災に活用されているかを知ることができます。また、自社の防災対
言語がなくても思考はできるのか？言語障害があっても認知能力は正常なのか？言語は思考よりもコミュニケーションのためなのか？言語は人類を特徴づける重要な要素であり、長い間哲学者や科学者たちはその本来の目的について考察してきました。 私たちは言語を使って情報を共有し、アイデアを交換しますが、言語はそれ以上のものなのでしょうか？ 言語を通信の手段としてだけでなく、思考するためにも使っているのでしょうか？ 米マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者たちは、神経生物学、認知科学、コーパス言語学からの証拠をもとに、言語は思考のためのツールではなく、コミュニケーションのためのツールであると主張しています。 彼らの研究によると、言語は主に情報を共有する手段です。 マクガバン脳研究所の神経科学者であるエヴェリーナ・フェドレンコらの研究チームとは、「Nature」誌に発表した論文で、言語と思考との間には直感的
この記事で分かること エンティティと顕著性について エンティティの顕著性とSEOの関係性 顕著性スコアを上げる方法 SEOの業界でエンティティという言葉が広まったきっかけは、2012年5月にGoogleがナレッジパネル（ナレッジグラフ）機能をリリースしたと同時に公開された、Google公式ブログの投稿内容によるものです。 この投稿では、Googleの検索エンジンが単純なキーワード検出アルゴリズムではなく、物事や概念を理解可能なレベルまで進化していることを説明しています。 この記事では、エンティティと顕著性について、そしてそれらをSEOに上手く落とし込む方法を解説していきます。 あわせて読みたい 【SEO対策の基本】検索エンジン最適化｜初心者向けガイド この記事で分かること SEO対策の基本と概要 SEO対策のメリット、デメリット SEO対策の種類と方法 本記事は、SEOの基本的な考え方から
本章ではLLMの技術背景、代表的なモデル（例: GPT）の説明、テキスト生成の仕組み、ファインチューニングの実例について解説していきます。 LLMの技術背景大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）は、自然言語処理（NLP）の分野で驚異的な進歩を遂げています。これらのモデルは、膨大なテキストデータを用いて学習し、人間のようにテキストを生成、理解、翻訳、要約する能力を持っています。LLMの開発は、ニューラルネットワーク、特にトランスフォーマーモデルの進化と密接に関連しています。 トランスフォーマーモデルの概要トランスフォーマーモデルは、2017年にVaswaniらによって提案された「Attention is All You Need」という論文で紹介されました。トランスフォーマーの中心的なアイデアは、セルフアテンション機構に基づいており、これによりモデルは入力シ
現代のテクノロジーの進歩により、生成AI（Generative AI）が注目を集めています。生成AIは、人工知能が新しいコンテンツを生成する技術の総称であり、テキスト、画像、動画など様々な形式のデータを作り出すことができます。本コラムでは、生成AIの基本的な説明、その種類、そして基本的な動作原理について紹介します。 生成AIとは？生成AIは、既存のデータから新しいデータを生成する能力を持つ人工知能の一分野です。この技術は、ニューラルネットワーク、特にディープラーニングの進展によって大きく発展しました。生成AIは、単に既存のデータを分析するだけでなく、創造的なコンテンツを作り出すことができるため、幅広い応用が期待されています。 生成AIの種類生成AIには主に以下の3つの種類があります。 1. テキスト生成テキスト生成AIは、自然言語処理（NLP）技術を活用して新しい文章を生成します。代表的な
意味がわかるＡＩ入門 ――自然言語処理をめぐる哲学の挑戦 (筑摩選書 ２６７) 作者:次田 瞬筑摩書房Amazon 2023年9月出版の比較的新しい書籍である． 現代言語哲学で主力である真理条件意味論を取り上げて，それを分布意味論（意味の使用説の一種）と比較している第二章は稀有であり，本書の白眉である（第一章はAIの系譜学）． まず，本書の主張を読む際にあたっては著者の経歴及び彼の受けている影響を鑑みるべきである．著者は東京大学人文社会系研究科出身の博士（文学）である．また，「私は、とある言語学の学派からの影響で、ニューラルネットワーク研究の果てに人間の言語能力の秘密が解明されるという見込みに懐疑的です。」(p.303) と述べている．つまり，著者によってそれとは明かされない，ある言語学派の主張に整合的であろうとすると，ニューラルネットワーク研究が言語の解明にトドメを刺すことはないという結
NMIでのタイマー割込みによる計時機能 – XENESIS
いろいろとお小言をいただく前に言い訳をしておきます。。。 NMIによる計時処理 XENESISシリーズのボードでは、計時機能を実現するために、PICのタイマーで作成したインターバル信号を各マイクロプロセッサのNMIに接続して計時処理を実現しています。 一般的に考えると、タイマー割込みごときをノンマスカブルな割り込みに入れるな！という皆さんが多いのではないでしょうか。私もそう思います。すみません。 ただ、そうは思いつつも、XENESISシリーズでは以下のような理由でNMIへのタイマー割込みで計時処理を行っています。 そもそも計時処理は、ないよりはあったほうが絶対に良い。マイクロプロセッサで初めてコンピュータに触れた人が主流だった1970-80年代はまだしも、すでに現在のPCやマイクロコントローラなども使った人たちにとっては、タイマーと割り込みを使わないコンピュータはコンピュータじゃない（。。
近年急速に進化を遂げているAI(人工知能)は、言語分野でも幅広く導入されています。言語分野での活用において重要な要素の1つが「コーパス」です。 本記事では、コーパスの意味やメリット、種類といった基本知識から、AI技術への活用まで解説します。今後さらに必要性が高まっていくとされる自然言語処理との関係性や、効果的な応用方法についても紹介するので、AI翻訳など言語分野にてコーパスの応用を検討するためにお役立てください。 自然言語処理について詳しく知りたい方はこちらの記事もご覧ください。 自然言語処理（NLP）とは！？AIの進化で活用広がる最新技術を紹介 「コーパス（Corpus）」とは、自然言語の文章や使い方を大規模に収集し、コンピュータで検索できるよう整理されたデータベースのことです。日本語では「言語全集」などとも呼ばれます。 AIが自然言語を扱うためには、膨大な量のデータ学習が必要です。人間
近年すさまじい勢いで盛り上がりを見せつつある生成AIですが、Perplexityを皆さんはご存じでしょうか？ 従来の検索体験では、気になったものをキーワード化する⇀検索エンジンに入れる⇀検索結果が出る⇀サイトに訪れる という体験でしたが、Perplexityは、ダイレクトに欲しい情報にアプローチし、そのまま知人にまとめ情報をシェアもできる優れものです。 まさに検索体験が大きく変わりつつあります。 本記事では、Perplexityについて詳しく解説していきます。 Perplexity AIとは？ 引用元：https://www.perplexity.ai/ja/hub Perplexity AIは、自然言語処理（NLP）技術を活用した対話型検索エンジンおよび生成AIです。このAIはユーザーの質問に対して高精度かつ迅速に回答を提供することを目的としています。 単なる検索エンジンとは異なり、Pe
LINEで更新通知を受け取れます 今年も5回ありますので、 西川町商工会よろしくです！ イーンスパイアの横田です。 https://www.enspire.co.jp さて、本題です。 対話型生成AIのChatGPTは 今までのAIと違うこととは？ ｢名は体を表す｣で分かるのは？ https://www.youtube.com/watch?v=TvAksvE5pII 対話型生成AIのChatGPTは今までのAIと違うこと｢名は体を表す｣ ネットビジネスアナリスト横田秀珠が、対話型生成AI「ChatGPT」の基礎とその進化について解説。ChatGPTは人間とAIの対話を通じて情報を提供し、バージョンアップにより使いやすくなっている。GPTの学習プロセスやIQの向上、トランスフォーマー技術の重要性も触れ、AIが持つ創造性と未来の可能性に焦点を当てた内容である。 対話型生成AIのChatGPTは
はじめに AI元年から一年が経った。それでも僕たちはまだここにいる。多くのモデルが登場した。GPT-4o,Gemini 1.5 proなどなど...。それでも僕たちはまだこの場所から動けていない。そう...いまだに僕たちはchatGPTかGithub Copilotしか使ってない！！その事実に気づいたとき僕は愕然したが、すぐさまこう思った。 僕たちはそろそろchatGPTを超えたLLMの使い方を模索しなければならない この記事は私が社内の生成AIハッカソンに参加し、そして優勝した際に、感じたLLMを用いたプロダクト開発の勘所をまとめた記事です。勘所というと曖昧ですね。具体的にはLLMの特徴と、そしてLLMでどんなものを作るのが適しているのかを語りました。 chatGPTを超えた使い方を提供することは現時点では私には不可能ですが、この記事を読んだあなたが思いつき、そして開発をしていく一助にな
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第1回: 生成AIの紹介（基礎知識と主要な技術）｜Kajimoto Muneyoshi
『意味がわかるＡＩ入門』批判 - 天に跼り地に蹐す
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Perplexity AIで驚くほど簡単に！情報検索の新時代が到来 | Beyond Work Labo
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