人事制度の脆弱性を衝いて給料UPする『人事制度の基本』
「年収を上げる」と検索すると、ずらり転職サイトが並ぶ。ライフハック記事の体裁だが、最終的には転職サイトに誘導する広告記事だ。 しかも見事なまでに中身がない。転職しないなら、「副業を始める」とか「スキルアップする」といった誰でも思いつきそうなトピックを、薄ーく書きのばしている。 ここでは、もう少し有益な書籍を紹介する。想定読者はこんな感じ。 スキルアップはしてるけど、給料UPにつながらない 転職も考えたが、今の場所で評価されたい 自分をプレゼンして「良く見せる」のがヘタ そんな人に、2つのアプローチで給料を上げる方法を紹介する。 人事制度の脆弱性をハッキングする 上司のバイアスを逆に利用させてもらう この記事は1のアプローチから攻める。 紹介する本はこれだ、『この１冊ですべてわかる 人事制度の基本』（西尾太、日本実業出版社）。 著者は人材コンサルタント。400社、1万人以上をコンサルティング
ガートナージャパンが「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年」発表。Web3やNFTは幻滅期、生成AIは過度な期待、汎用AIは黎明期
ガートナージャパンが「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年」発表。Web3やNFTは幻滅期、生成AIは過度な期待、汎用AIは黎明期 調査会社のガートナージャパンは、「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年」を発表しました。 ハイプサイクルとは ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 米調査会社のガートナーはグローバルな視点で毎年「先進テクノロジのハイプ・サイクル」を発表していますが（今年もおそらく間もなく発表されると思われる）、今回発表されたのは日本において、未来志向型と捉えられるテクノロジやトレンドとなっている40のキ
Perplexity
Upgrade for image upload, smarter AI, and more Pro Search.
CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編 / MLOps Basic
同年度のMLOps研修資料はこちらです。 (1/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修Container編: https://speakerdeck.com/szma5a/container-for-mlops (2/4) CyberAgent AI事業本部2024年度M…
シンギュラリティ、もう来てない？ | やねうら王 公式サイト
2045年頃にシンギュラリティが起きると言われている。技術の進歩が予想以上に速いことから、これが早まる可能性があると考える研究者も多い。 私はシンギュラリティはもう来てるんじゃないかと思っている。今回はその根拠について少し書く。 岡谷貴之さんの『深層学習』(第二版)には「student gradient descent」という言葉が出てくる。ちなみに、この本は第一版から大量にページが追加されて、第一版とは全く別の内容となっているので、第一版を買った人も是非第二版を手にとって欲しい。 さて、このように大学院生がランダムな思いつきを端から試すことで得られた深層学習のアイデアやテクニックやらがたくさんあるのが現在のこの界隈の状況である。 彼らは決してIQ 500のような超知能を持つわけではないが、彼らが試行錯誤することにより技術的な前進が得られているわけである。 つまり、シンギュラリティに必要な
Googleは対話型AI「Bard」のミスで時価総額1000億ドルが吹き飛ぶ、現実味を帯びる生成AI倒産 【生成AI事件簿】顧客からの問い合わせに誤回答、社内規則や契約書類で重大ミス、大切な場面で失敗して評判失墜など | JBpress (ジェイビープレス)
生成AIを活用する企業は増える一方だが、それとともに、AIの間違いによって損害を被る企業も増えている。 エア・カナダはチャットボットの誤回答で賠償金を支払うはめに。別の企業は生成AIが作成した解雇合意書に重要な項目が欠落していたため、高額な和解金を支払わなければならなくなった。 企業に求められるのは、生成AIは間違いを犯すという前提に基づいた準備や行動。AIが間違えているかどうか分からない領域では活用すべきではない。 （小林 啓倫：経営コンサルタント） チャットボットで損害を被ったエア・カナダ 企業内でのAI活用が加速している。社員や顧客と自然な言葉でやり取りできる生成AIが登場したことで、AIを応用できる業務が増え、具体的な成果も見えやすくなったためだ。 たとえば、カナダで1855年に設立され、現在では同国で最大の規模を誇るTD銀行（Toronto-Dominion Bank）は、コンタ
Appleが選んだ今年のAIアプリ5選！ ChatGPTもすごいけど…#TrendBuzz | ライフハッカー・ジャパン
4TBが9千円台だって。バッファローの静音HDDは在庫があるうちに回収しておこう【Amazonセール】
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
新時代のAIツール | Open Interpreterとその25の活用法｜ChatGPT研究所
9月6日に公開された Open Interpreterは、現在世界で最も注目を集めるGitHubのリポジトリです。公開から2日でデスクトップアプリの早期アクセスウェイトリストには5000人、さらにDiscordでのコミュニティ参加者は500人を超え、レポジトリには9月15日現在で、レポジトリには20K以上のスターが付いています。このツールは、自然言語の指示でさまざまなコードを書き、実行することができ、日常の作業を劇的に効率化します。この記事では、Open Interpreterという新時代のAIの力で、あなたの仕事もプライベートも次のステージへと進化させるための「活用事例25選」をご紹介していきます。 Open Interpreter の基本的な機能・情報はこちらの記事に分かりやすくまとめてくださっていますので、こちらもぜひご覧ください!! 👉 Today I’m launching O
「AWS基礎100本ノック」日本公式が公開 クラウドの基礎や最新動向の調べ方、動画で解説
AWSジャパンは8月28日までに、日本オリジナルの学習コンテンツ「AWS基礎100本ノック」を、オンライン学習サービス「Skill Builder」で公開した。非IT領域の担当者や学生向けの映像コンテンツで、Amazonのアカウントがあれば無料で視聴できる。 講義は全10パート（計2時間40分ほど）で、AWSを中心にクラウドサービスに関する基礎用語を解説。その上で、AWSに関する最新動向の調べ方も紹介する。例えば「リージョン」や「アベイラビリティゾーン」といったクラウド用語に加え、AWSの活用事例がどこで見られるかなどを説明している。 Skill Builderは無料プランで600以上の学習コンテンツなどを利用できる学習サービス。有料サブスクリプション（月額29ドル）では無料版の内容に加え、AWSの資格試験の模擬試験などが受けられる。 関連記事 ITに自信がなくてもOK AWSの基礎がわか
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン.pdf
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
米ガートナー「先進テクノロジーのハイプサイクル2023年」を発表。GitOpsは黎明期、生成的AIとクラウドネイティブは過度な期待のピーク
米ガートナー「先進テクノロジーのハイプサイクル2023年」を発表。GitOpsは黎明期、生成的AIとクラウドネイティブは過度な期待のピーク 米調査会社のガートナーは、「先進テクノロジーのハイプサイクル2023年」を発表しました。 また、ガートナージャパンがほぼ同時に「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2023年」を発表しています。 こちらは別記事「ガートナージャパンが「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2023年」発表」をご覧ください。 ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 ガートナーは、このハイプサイクルに示した先進テクノロジーは
人工知能研究の新潮流2 ～基盤モデル・生成AIのインパクト～｜戦略提案・報告書｜研究開発戦略センター（CRDS）
エグゼクティブサマリー 本報告書は、人工知能（AI）技術の研究開発における「第4世代AI」と「信頼されるAI」という二つの潮流を踏まえ、AI技術の社会的価値を高め、日本の国際競争力を強化するための研究開発の戦略提言と、それらに関連の深い研究開発領域の動向をまとめたものである。同様の位置付けの報告書「人工知能研究の新潮流～日本の勝ち筋～」を2年前（2021年6月）に公開したが、その後、基盤モデル・生成AIがブレークし、社会に大きなインパクトを与え、研究開発戦略・政策の検討も活発に行われている。そこで、今回、2年前の報告書をアップデートし、「人工知能研究の新潮流２～基盤モデル・生成AIのインパクト～」と題して公開することにした。本報告書は2部構成をとり、第1部では基盤モデル・生成AIのインパクトを踏まえた研究開発の二つの潮流と戦略提言の内容、第2部ではそれらと関連の深い研究開発領域の動向や国際
【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
安宅和人氏が語る｢AI時代｣こそ必要な"生体験"
コンテンツブロックが有効であることを検知しました。 このサイトを利用するには、コンテンツブロック機能（広告ブロック機能を持つ拡張機能等）を無効にしてページを再読み込みしてください。 ✕
ChatGPTに夏休みの読書感想文を出力させるプロンプト（ひな形）の無料公開： 生成AIに個人的な体験・感想を交えた作文をさせる検証（GPT監査シリーズ⑪）【日本マネジメント総合研究所合同会社】
ChatGPTに夏休みの読書感想文を出力させるプロンプト（ひな形）の無料公開： 生成AIに個人的な体験・感想を交えた作文をさせる検証（GPT監査シリーズ⑪）【日本マネジメント総合研究所合同会社】 報道機関各位 2023年7月15日 日本マネジメント総合研究所合同会社 この度、弊社理事長でGPT研究所の所長の戸村智憲が、「GPT監査シリーズ⑪」として、夏休みの読書感想文と生成AIについての監査レポートと、個人的な体験・感想を織り交ぜた読書感想文を出力させるプロンプトひな形を、下記の通り無料で公開致しました。 【ChatGPTプロンプトひな形（個人的な体験・感想を織り交ぜた読書感想文の出力検証用）】 優秀な信頼性あるプロの家庭教師として、〇の『〇』という書籍について、以下の制約条件を基にして、夏休みの宿題である読書感想文を出力して下さい。 制約条件1： 文字数は800文字以上で1200文字以内
ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文24個まとめ
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ITエンジニアのためのプロンプトエンジニアリング
【動画付き】異次元のクオリティ！OpenAIが発表した最強動画生成AI「Sora」を徹底解説｜ChatGPT研究所
【エンジニア向け】コピペで使えるChatGPTプロンプト構文20選！現役エンジニアが厳選- AIの島
