無料で使える最高のAIノート『NotebookLM』使い方と活用事例｜AI-Bridge Lab こば
こんにちは！最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです！👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します！ 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです！ そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです！ 1.NotebookLMの概要公式サイト：https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
9時間かかる仕事、6分で終了 パナ子会社「ChatGPTはビジネスに有効」 (1/3)
パナソニック独自AIサービスの活用実績を報告する、パナソニック コネクト IT・デジタル推進本部 戦略企画部 シニアマネージャーの向野孔己氏 パナソニック子会社のパナソニック コネクトは6月28日、OpenAIの大規模言語モデルをベースにしたAIアシスタントサービス「ConnectAI」の活用実績を報告。今後は機能を拡大し、社内データを活用できるシステムへアップデートすると発表した。 社内利用は「想定の5倍」 「ConnectAI（旧称ConnectGPT）」は、日本マイクロソフトがMicrosoft Azure上で提供する「Azure OpenAI Service」を活用し、パナソニックコネクトが2023年2月から、国内の社員1万3400人に提供しているサービス。 当初は「GPT-3.5」でスタートしたが、Azure OpenAI Serviceの対応にあわせて、3月からは「ChatGP
東大の「教員向けChatGPT講座」無料公開 「多くの教員が困るだろう」から
ChatGPTの基本からその構造、教育利用を検討する際の注意点、具体的な活用法などを解説した講座。 「教育機関などの勉強会、研修などでご活用ください」と呼び掛けており、利用の際に事前の連絡は不要という。 関連記事 「東大生や教員は、生成系AIにどう対応すべきか」東大副学長が声明 「組換えDNA技術に匹敵する変革」 「東京大学の学生や教職員が生成系AIに対してどのように向き合うべきか」――東京大学副学長の太田邦史教授が声明。 「GPT-4」搭載ChatGPTに東大入試数学を解かせてみた GPT-3.5との回答の違い、点数は？ AIチャットbot「ChatGPT」「新しいBing」に、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。それぞれの反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 東大松尾教授が答え
ChatGPTの使い方のコツをまとめる - BioErrorLog Tech Blog
面白いなと思った使い方、大事だなと思ったコツの個人的な備忘録です。 はじめに 前提 ChatGPTのTipsまとめ 基本編 鵜呑みにしない 途中で文章が途切れた時は "続けて" 汎用Tips 文脈を伝える 条件/制約や質問を明示する 相手の立場を指定する 回答の特性を指定する 英語で入力する 無茶振りする レビュアーや反論者を用意する おわりに はじめに ChatGPT、面白いですね。 難しく考えず素朴にChatGPTと会話するのも十分面白いですが、コミュニケーションを工夫することでより良い体験が得られたりします。 (対人コミュニケーションと同じですね) 今回は、個人的にChatGPTを使ってる中での好みのコツをまとめます。 ChatGPTのコツを書いているはずが、いつの間にか対人コミュニケーションの話みたいになってしまった ChatGPTの使い方のコツをまとめる - BioErrorLo
AIはてなブックマーカーを作った
（追記） 今後の開発記録はブログで公開していくからよかったら読者登録よろしくね。 https://firststar-hateno.hatenablog.com/ ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 昨今話題のAIでブクマカを作ってみたよ。 https://b.hatena.ne.jp/firststar_hateno/bookmark 今のところ手動なんだけど、そのうち6時間に1回ホットエントリーの記事5記事程度に対して自動でブックマークするようにするつもり。 ちょっと前のよっぴー騒動ではてな版のとぅぎゃっちゃんとかいたらいいんじゃないのって言ってたのを思い出して、なんとなくそれを意識して作ってる。 最初は記事の内容を読
1時間で40本 ファミマの飲料補充ロボがゆっくり仕事をしている理由
ファミリーマートを訪れた際、飲料売り場の隙間からロボットが見えた。なにやらせっせと飲料を補充しているらしい。ロボットの動きを観察してみると、想像よりゆっくりと動いているのが印象的だった。
「どんな文章も3行に要約するAI」デモサイト、東大松尾研発ベンチャーが公開 「正確性は人間に匹敵」
東京大学・松尾豊研究室発のAIベンチャーELYZA（イライザ／東京都文京区）は8月26日、文章の要約文を生成するAI「ELYZA DIGEST」を試せるデモサイトを公開した。人間より短時間で要約でき、要約の正確性は「人間に匹敵する」という。今後も精度を高め、議事録作りやコールセンターでの対話メモ作成などでの活用を目指す。 同社は自然言語処理技術（NLP）の研究を進めており、日本語テキストデータの学習量・モデルの大きさともに日本最大級というAIエンジン「ELYZA Brain」を開発している。 ELYZA DIGESTは、大規模言語モデルを基に、要約というタスクに特化したAIとして開発。読み込んだテキストを基に、AIが一から要約文を生成する「生成型」モデルで、文の一部を抜き出す「抽出型」モデルなどと異なり、文の構造が崩れていたり、話者が多数いる会話文だったりしても、精度の高い要約文を生成でき
「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」がGoogleに怒られた話｜群青ちきん
「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ (エッチな画像が見れるとは言っていない) より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。 GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。 AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
店内に1500台のカメラを設置して、トライアルは何を知ろうとしているのか
店内に1500台のカメラを設置して、トライアルは何を知ろうとしているのか：水曜インタビュー劇場（とりあえず公演）（1/5 ページ） スーパーの「トライアル」が、面白いことを始めた。店内にAIカメラを1500台、デジタルサイネージを210台、それぞれ設置した。最新のテクノロジーを導入して、トライアルは何をしようとしているのか。AIカメラを開発した社長に話を聞いたところ……。 福岡市に本社を置くスーパーが、またまた面白いことを始めた。「トライアル」（社名：トライアルホールディングス）である。 2018年2月、福岡市の東にある埋立地「アイランドシティ」に、近未来を感じさせられる店舗が登場した。店内に700台のカメラを設置して、人の動きや商品棚などを分析。 また、セルフレジ機能とタブレット端末を搭載した、スマートレジカートを100台以上導入したのだ。 店の天井を見ると、カメラ、カメラ、カメラである
IBM、顔認識事業の終了を表明--CEOが人種的平等の促進訴え
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます IBMは米国時間6月8日、汎用の顔認識テクノロジー市場から撤退することを明らかにした。同社は、このテクノロジーが差別や、人種に基づく不当な措置の促進に用いられていることを懸念していると述べている。 最高経営責任者（CEO）Arvind Krishna氏は、議会幹部らに宛てた同日付けの書簡に、「IBMは、集団監視や、人種を観点にした分析、基本的な人権や自由の侵害のほか、われわれの価値観や、信頼と透明性の原則に一致しない目的のために利用される、他のベンダーらによって提供されている顔認識テクノロジーを含む、あらゆるテクノロジーの利用について断固として反対するとともに、その使用を許容しない」と記している。 また、「われわれは、国内の法執行機関が
「新たな事業モデル構築が急務」NTT Comの2020年度事業戦略 (2/2)
機微データ／プライバシーデータの安全な流通を可能にする「DATA Trust」を紹介 セキュリティサービスの拡充においては、今後提供予定のサービスとして、秘匿性の高いデータやプライバシーデータの安全な保管と流通（企業間での共有）を両立させる「DATA Trust」を紹介した。DATA Trustでは、データの所有者がデータ内の公開情報／非公開情報やデータの利用条件、利用者を細かく指定できるという。 「これは、NTTソフトウェアイノベーションセンタの医療データ向け研究成果を活用したもの。たとえばプライバシーデータに該当する部分だけをマスク／自動削除したうえで流通させることができる。これにより精度を保ったままでデータ分析や解析が可能になる」 また社会課題でもあるサイバーセキュリティ人材不足に対応するために、FFRIと共同で新会社、N.F.Laboratories（エヌ・エフ・ラボラトリーズ）を
すげー！！！AIの今北産業、超優秀！！！
AIが長文を3行ぐらいにギュッとまとめてくれるエンジン「IMAKITA」を使ってみた - GIGAZINE http://b.hatena.ne.jp/entry/s/gigazine.net/news/20181211-imakita/IMAKITA Document Squeezer https://www.qhapaq.org/imakita/ AIで長文を要約してくれるWebサービスが話題だったから、この増田を入れてみた。 その結果がこれ。 Summary of the Documentラーメンをすすって食べる人のことが大嫌いです。 そもそも時代をさかのぼっても、蕎麦などの麺類以外は音を立てずに食べるのが常識です。 もう時代は変わって音をたてて食べる人のほうが少なくなってきてることに気がついてほしいです。 音をたてないように気をつけて食べてでる音は仕方ないと思っています。 音をたて
「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア - GeekOutコラム
AI（人工知能）に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際に利用されるようになりました。その背景のひとつには、AI分野での研究開発に多大な投資を行っている大手IT企業が、その成果の一部をオープンソースとして公開し、世界中のエンジニアが自由に使えるようになったことがあります。 こうしたオープンソースのAI関連ライブラリには、Googleの「TensorFlow」やFacebookの「Torch」といった海外のIT企業のものだけでなく、国内にもPreferred Networksの「Chainer」やソニーの「Neural Network Libraries」などがあります。最近では、関連した情報も数多く手に入るようになりました。 また、これらのライブラリの多くには親切なチュートリアルも用意されており、AIの開発経験がないエンジニアでもさほど手間を掛ける
第1回 AI・人工知能 EXPO 基調講演まとめ - 人工知能に関する断創録
6/28から6/30に東京ビッグサイトで開かれた第1回 AI・人工知能EXPO*1に参加して、基調講演を聴いてきたので概要をメモ書き程度にまとめた。個別の展示はちょっと数が多いので省略^^; 今年の目標（2017/1/1）にも書いたけれど、AIをどうビジネスにしていくかという点は関心があるので今後も動向をウォッチしていきたい。MicrosoftとWatsonのAPIはあとで使い込んでみる予定。 全体的な所感 カスタマーサービス向けのチャットボットツール（ルールベース）に関する展示が非常に多い コンピュータビジョンに関連したDeep Learning技術も目立ったが既存モデル（YOLO物体検出、人検出など）の活用が中心 DL以前の機械学習手法・データマイニング・テキストマイニングの活用事例も多い テキスト・画像・音声データの収集・アノテーションに特化した会社（IR-ALT、REALWORLD
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無課金のChatGPTを日本語で試してわかった気になるのをやめろ - 西尾泰和のScrapbox
パナソニックコネクトの｢社内ChatGPT｣全社導入。1カ月使い倒して見えてきた成果とは
「DeepL Write」が登場 ～翻訳ではなく、より正確・自然な文章提案に特化したAI／Webブラウザーさえあれば誰でも無料で利用可能
香港の企業が作成したAIインフルエンサーが完全に不気味の谷を超えててリアルすぎる「インフルエンサー淘汰されそう」
