既存のサンプルコードを使用して、Azure OpenAI Service の挙動や、LLM Application 開発・動作環境を構築していきます。 コードそれ自身も読み込む事をおススメします。 テキスト: https://aka.ms/aoai-hol 内容: - 環境構築 - Azure OpenAI Services - Playground - サンプルコードのデプロイ
企業・組織に属している方向けの ChatGPT の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています - AI Transformation と、その構成要素 - ChatGPT の具体的な業務での利用例 - とある人のChatGPT業務利用の話。ただし1年以上前。 - Microsoft 365 Copilot の可能性 そして、自分で動かすための演習。こちらが演習のコンテンツです。 https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/main/Workshop
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
ChatGPT などのLLMを使ったアプリケーションの、アプリケーションアーキテクチャについての最低限知っておきたい点をまとめたものです。 - OpenAI の ChatGPT を研究すること - Prompt が大事 - UX大事。常に気を払うコト - 会社・組織で使うための、リスクマネジメントと説明責任のためのセキュリティ - Responsible AI こちらのイベントの登壇資料です。 https://jdmc.connpass.com/event/287868/ 2023/8/10 18:30-19:00 特別講演2 Azure OpenAI Services をアプリに組み込む際の検討事項- Copilot Stack、自社データの組み込み など –
「DXを組織に注入するんだ!」「それにはデータだ!」 未だにその声は聞きますし奮闘している皆様を日々目の前にしています。その施策としてスキリングの一環として Python を社員向けのトレーニングとして組み込む施策をしている会社・組織を多数見ています。そして、そのために利用目的が明確ではないセキュアなデータ基盤案件も多く走っています。その皆様のご尽力には本当に頭が下がります。 今一度、考えなおしませんか? Pythonは誰の目線から見て「簡単」なんでしょうか? データの分析をする主体は誰なんでしょうか? そして、多くの皆さんのPC/スマホには、会社から武器としてExcelは入っていませんか? そもそもデータの分析とはどういうものなのか?ご存じでしょうか?通常のITシステムの開発と何が違うのでしょうか? 今からでも遅くはありません。今からでも考え直すきっかけにしてください。
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