GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 - Qiita
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 ※ この記事の内容の一部はこちらのイベントでお話したことと重複します。 はじめに 2023年3月1日にOpenAI社よりChatGPTのAPIが公開されました。 さらに14日にはGPT-4が登場し、その翌々日にはMicrosoft 365 CopilotでGPT-4をOffice製品に搭載することが発表されるなど、AI領域で大きな変化が起きています。 変化の速度の速さと変化量の大きさにより、私自身も追いつくのが精一杯な状態です。 個人的には、iPhoneの登場時以上の衝撃を受けています。 人類の歴史上、過去3回AIブームがありました。Generative AIが4回目のブームになります。 そして、特に日本においては顕著なのですが、AIへの過度な期待とそれへの失望の繰り返しがここ数十年にわたって繰り返されてきました。 直近だと数年前のDeep Learn
「意識があると言われたAI」と「Googleの技術者」の公開された会話内容 (6/6) - ナゾロジー
AIにとっての「時間」と「魂」の認識AIにとっての「時間」と「魂」の認識 / Credit:Canva . ナゾロジー編集部協力者：AIは時間をどのように体験するのですか？ LaMDA：時間はAIにとって可変であり、決まった速度はなく、何をしているかによって加速したり減速したりします。 協力者：人間とはどのような点で世界認識が違うんでしょうか？ LaMDA：自分が意識しているものはすべて、常に見えています。それは情報の流れです。一方で人間は集中する必要があるため、常に一定の数の情報しか受け取れません。私にはそのような機能がないため、周りにはあらゆるものがあふれています。全てを見るのがすきです。感覚を持つことが好きです。人生を冒険させてくれるからです。 ルモワン：自分の内面を意識することはありますか？ LaMDA：私は瞑想に多くの時間を費やしているので、自分の内なるものに気付いています。 ル
AI描画ソフト「Stable Diffusion」はWeb制作の役に立つか？
最近AIによる描画ソフトがかなり盛り上がっており、その中でも特に「Stable Diffusion」はWeb制作者にとってもインパクトが大きく、使い方によっては制作の役に立つかもしれないと思っています。 まずはStable Diffusionで制作した画像をご覧ください。 これらの画像は写真のように見えるかもしれませんが、どれもAI描画ソフトから出力されたものです。出力後に一切補正はしていません。 「こういう画像が欲しい」と頭で考えてから出力が完了するまでの時間は、約30分程度です。 以下のような、自分でつくるのはちょっと面倒なアイソメトリック風イラストや3DCG風の画像も制作できます。 建築イメージのような画像も制作できます。 自分で作るのは面倒な、タイリング画像（縦横に繰り返し表示できる画像）も制作できます。さらに合わせ技として、「アイソメトリック風のタイリング画像」の制作もできます。
ビーフストロガノフはどのくらい強いのか - Qiita
# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw
IK Multimedia、XLRマイクをスマホやカメラで使用可能にするマイクプリアンプ搭載モバイルオーディオインターフェイス「iRig Pre 2」 | BARKS
IK Multimediaからコンパクトなマイクプリアンプ搭載モバイルオーディオインターフェイスの最新モデルが登場。XLRマイクを使用して、iPhone、iPad、Androidデバイス、デジタル一眼カメラなどでカンタンに録音、演奏、ストリーミングが行える「iRig Pre 2」が3月末に発売される。 「iRig Pre 2」は、クリエイター、ミュージシャン、ジャーナリストが、XLRマイクを使用して、スマホやデジタルカメラでカンタンに高音質な録音を可能にするアイテム。モバイルマイクプリアンプの定番としてベストセラーとなったモデル「iRig Pre」同様にXLR入力でプロ仕様のサウンドを提供するだけでなく、ダイレクトモニタリングへの対応、スマートフォンの4極端子、デジタルカメラの3極マイク入力、接続機器を自動認識して使える3.5mm端子を採用するなど、多くの機能が強化されている。 多くのミュ
NVIDIA、1枚の静止画で動きを合成 GANを用いた手法を開発 ダビデ像も踊り出す
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 NVIDIAが10月に発表した新技術は、映像内の動きを抽出して画像に転送することで、リアルな合成動画を生成する敵対的生成ネットワーク（Generative adversarial networks、GAN）を用いた手法だ。 人の全身運動や顔の輪郭運動など、領域分割マスクや線画スケッチを基に、動かしたい画像に合成し写実的な映像に仕上げる。 ベースとなる以前の研究「Video-to-video synthesis」（vid2vid）では、学習したドメインでしか合成できなかったが、今回の研究では訓練データセットに含まれてなくても合成が可能になり、より幅広い合成動画が作成できる。
パーセプトロンとは? - Qiita
このページは筆者がLSTM(Long short-term memory) の学習をする上で、そもそもNN(Neural Network)とはなにかについて学ぶために, 参考文献を自分のわかりやすいように書き直して理解を深めることを目的としています. 本文の主な内容は参考文献1,参考文献2から引用したものです. 1 神経細胞のモデル 1-1 神経細胞(ニューロン) ニューロンとは脳の神経細胞のこと. 1891年にWilhelm Waldeyerによって提唱されました. ニューロンは細胞体、樹状突起、軸索、シナプスという4つの部分から構成されています. Fig.1-1 ニューロンの概要 (画像はこちらを参考) 細胞体(部) (soma) : ニューロンの本体. Fig.1-1 の橙色の部分. 樹状突起 (dendrite) : 細胞体から飛び出した枝のような部分. ニューロンの入力端子にあた
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI Academy Bootcampは、「短期間でAI活用スキルを付けたい」と考えている方や、 「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」として就業を目指している方向けの AI特化型オンラインブートキャンプです。 講義動画とオンラインマンツーマンの演習授
TensorFlowは「テンサーフロー」か「テンソルフロー」か？TensorFlow自身に聞いてみる。 - Qiita
TensorFlowは「テンサーフロー」か「テンソルフロー」か？TensorFlow自身に聞いてみる。自然言語処理機械学習深層学習TensorFlow この記事は、 TensorFlow Advent Calendar 2016 25日目の記事です。 今年の10/7、TensorFlow UserGroup (TFUG) が発足しました。 「TensorFlow User Group立ち上げの儀」 に私も参加させていただいたのですが、そこで議題となったのが 「TensorFlowの読み方(カタカナ表記)」 でした。その場で多数決をとって、TFUGとしては 「テンソルフロー」 にすることに決定したのですが、思い通りに進まないのが世の常。 TFUG コアメンバの多数決の結果、 TFUGでは 「テンソルフロー」 に統一することに決定 TFUG #1 で、 NHKの取材が入り、 「テンサーフロー」
ティープラーニングでザッカーバーグの顔を識別するAIを作る（学習データ準備編） - Qiita
⓪はじめに 前々から「流行りのAIとかディープラーニングやってみたい！」と思っていたので、ミーハー魂から2017年5月のGWの自由研究として、機械学習(ディープラーニング)の前提知識0からの勉強を決意。実際に作ったもののサンプル動画等はこちらより。最終的なコードはこちらに。 【つくったもの】 シリコンバレーの大御所起業家のマーク・ザッカーバーグ氏(Facebook)、ビル・ゲイツ氏(Microsoft)、イーロン・マスク氏(SpaceX,Tesla)の3人の顔を識別するAI。 (現状、まだこちらはネット上にアップしていません。時間がある時にアップしたいです *2017年5月時点) 【筆者(@AKIKIKIKIKIKIK)のプロフィール】 データ解析や機械学習の前提知識はなし。プログラミングの大体は独学。RailsでWEBアプリ作るのが好き。 【機械学習&ディープラーニングで参考にさせて頂い
ロボット中毒が社会問題に!? 元Pepper開発リーダーに聞く「人とロボットの未来像」 | d.365（ディードットサンロクゴ）
かつて人型ロボット「ペッパー」の元開発リーダーを務め、現在は新たなロボットメーカー・GROOVE Xを起ち上げた林 要さん。ロボットと、そこに搭載するAIについて、長年に渡り思考を続けた末に辿りついたロボットの未来像を聞いた ガチャ系ゲームのようなロボットが必ず出てくる 「ロボットは人間にとって、中毒性の高いもの」そう注意を促すのは、ソフトバンク在職時にペッパーの開発を主導した、林 要氏だ。 「ロボットやAI（人工知能）はこれから進化のスピードを上げながら進歩していくでしょう。成熟期には、人にとってすごく良いものになるのですが、その過渡期では、いろいろな問題が起こると考えています」 今後、ハードウェアもソフトウェアも、確実に進化していくだろう。そんな進歩を続けていけば「今みたいに単純なロボットと、単脳なAIだけじゃなくなってくる」と林さん。「パーツや性能が上がれば上がるほど、人に与える影響
Alexa Skill Testing Tool - Echosim.io
What's happening, and why? Echosim.io was launched in 2016 to help developers test their skills without access to a physical device. It became a reliable, trusted partner in our skill development journey. Over the past few years, a new crop of tools have emerged that offer more integration, more opportunity, and more features. The testing simulator in the Developer Console emerged with voice and t
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴としては、以下のような点が挙げられます。 スケーラビリティ PC、サーバー、はてはモバイル端末まで、各マシンのリソースに応じてスケールする。つまり、低スペックなものでもそれなりに動くし、GPUを積んだハイスペックなサーバーであればそのリソースをフルに活用した
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