話題の「ChatGPT」誰でもできる目からウロコの使い方【『独学大全』著者が教える】
ブログ「読書猿 Classic: between/beyond readers」主宰。「読書猿」を名乗っているが、幼い頃から読書が大の苦手で、本を読んでも集中が切れるまでに20分かからず、1冊を読み終えるのに5年くらいかかっていた。 自分自身の苦手克服と学びの共有を兼ねて、1997年からインターネットでの発信（メルマガ）を開始。2008年にブログ「読書猿Classic」を開設。ギリシア時代の古典から最新の論文、個人のTwitterの投稿まで、先人たちが残してきたありとあらゆる知を「独学者の道具箱」「語学の道具箱」「探しものの道具箱」などカテゴリごとにまとめ、独自の視点で紹介し、人気を博す。現在も昼間はいち組織人として働きながら、朝夕の通勤時間と土日を利用して独学に励んでいる。 『アイデア大全』『問題解決大全』（共にフォレスト出版）はロングセラーとなっており、主婦から学生、学者まで幅広い層か
ChatGPT を筆頭に信じられないレベルで AI が進化している。なぜ急激に質が良くなったかを研究者本人たちですら説明できない ～ をスケール則と宝くじ仮説から読み解く
Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakitagawa 近年のAIの進化は実は理解されていない。 ChatGPTを筆頭に、信じられないレベルでAIが進化している。 そう、本当に信じられないレベルなのは、なぜAIがこんなにも「急激に」質が良くなったかを、誰も説明できないからだ。 おそらく発明した研究者本人たちですら。 どういうことか。 1/n 2023-01-29 10:51:36 Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakitagawa AIの精度を定量化したとき、数年前までは研究の進化と共に、少しずつ精度があがっていった。 研究の進化とは 1. モデルやアルゴリズムの進化 2. 計算量の増加 3. データ量の増加 などだ。１０年ほど前にAIがもてはやされた時は、Deep Learningといったモデルの進化が重要だった。 2/n 2023-01-29 1
データサイエンティストは何を勉強すべきか：「教養」と「必須」と「差別化」と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Wokandapix from Pixabay) 個人的な観測範囲での話ですが、データサイエンティストという職業は「21世紀で最もセクシーな職業」として刹那的な注目を集めた第一次ブーム、人工知能ブームに煽られて火がついた第二次ブーム、そして「未経験から3ヶ月で人生逆転」ムーブメントと折からのDXブームに煽られる形で沸き起こった第三次ブームを経て、何だかんだで社会に定着してきた感があります。 で、このブログを始めた頃からの連綿と続くテーマになっていますが、いつの時代も話題になるのが「データサイエンティスト（になるに）は何を勉強すべきか」ということ。7年前から恒例にしてきた「スキル要件」記事では、基本的には「どれも必要な知識（学識）」であるという前提で分野・領域・項目を挙げてきました。少なくとも、最初の3回ぐらいはそういう認識でスキル要件記事を書いていた気がします。 ところ
DX白書2021 | 書籍・刊行物 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
編集・発行元 独立行政法人情報処理推進機構 発行日 2021年12月1日 サイズ A4 ページ数 386ページ ISBN 978-4-905318-76-7 定価 3,300円（本体価格3,000 円＋税10％） DX白書2021 日米比較調査にみるDXの戦略、人材、技術 企業を取り巻く環境は目まぐるしく変化しており、将来の予測が困難となっています。そのため、企業にとって新たな事業環境にあわせた事業変革は優先度の高い取組事項となっています。このような中、企業は環境変化への迅速な対応や、システムのみならず企業文化をも変革していくDX（デジタルトランスフォーメーション）への取組が必要となっています。 IPAはIT社会の動向を調査・分析し、情報発信するため、2009年から「IT人材白書」、2017年から「AI白書」を発行してきました。昨今、DXの進展に伴い、ITとビジネスの関係がさらに密接となっ
Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, 2e
David L. Poole & Alan K. Mackworth Artificial Intelligence 3e foundations of computational agents Third edition now available You can order a copy (and instructors can request an examination copy) from Cambridge University Press or your local bookstore or Amazon. The full text is now freely available with stable links. See the Complete Book tab above. See endorsements from top AI researchers The f
AI Transformation Playbook How to lead your company into the AI era - Landing AI
AI Transformation Playbook How to lead your company into the AI era PLAYBOOK AI (Artificial Intelligence) technology is now poised to transform every industry, just as electricity did 100 years ago. Between now and 2030, it will create an estimated $13 trillion of GDP growth. While it has already created tremendous value in leading technology companies such as Google, Baidu, Microsoft and Facebook
Azure AI サービス – インテリジェント アプリに AI を使用する | Microsoft Azure
ソリューション おすすめ すべてのソリューションを表示 (40 以上) Azure AI 移行して AI の時代にイノベーションを起こす インテリジェントなアプリの構築とモダン化 クラウドスケールの分析 Azure AI インフラストラクチャ 適応型クラウド Azure のネットワーク セキュリティ AI Azure AI Azure を利用した責任ある AI Azure AI インフラストラクチャ インテリジェントなアプリの構築とモダン化 ナレッジ マイニング Azure 上の Hugging Face Azure 機密コンピューティング アプリケーション開発 インテリジェントなアプリの構築とモダン化 開発とテスト DevOps DevSecOps サーバーレス コンピューティング アプリケーションとデータのモダン化 Azure でのロー コード アプリケーション開発 クラウド移行とモダ
【図解】ノーコードで機械学習モデルを構築できるサービスがあるらしい！初学者向けに解説 - Qiita
はじめまして。株式会社キカガクの小池です。 キカガクは、「AI を含めた先端技術の研修」を行っている会社です。 機械学習を学びたい 機械学習の構造を学びたい だけど、プログラミングをしたことがない。コードを覚えるのは大変そう。 本記事はそういった機械学習初学者の方、機械学習を使用したビジネスサイドの方向けの記事になっています。 今回は Azure Machiene Lerning サービスの内の１つである Microsoft の Machiene Lerning デザイナーを使用します。 こちらはコードをかかずに機械学習モデルの構築、デプロイを行うことができる画期的なサービスです。 今回は機械学習モデルの構築について解説します！！ 今回はサンプルデータを使用し、分類問題に取り組んでいきます。 分類の目的は、どのデータがどの種類に属するのかを見ることです。 図のような例であれば未知のデータは
12時間でAIや機械学習の基礎を学べる人気講座が無料に | Ledge.ai
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長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq
まさかのGigazineデビューをしました。ありがとうございます！！ gigazine.net 唐突ですが皆様は偉い人の長話に苛々したことはないでしょうか。言いたいことは短いのに枝葉をつけた長文を送られるのにウンザリしたことはないでしょうか。 そんな皆様の声（？）を受けて、長文を３行ぐらいで纏めてくれる（厳密には、文章全体の中で特に重要度の高い文を抽出してくれる）エンジン IMAKITAを作ってみました。 https://www.qhapaq.org/imakita/ 使い方： ・テキストボックスに文章を入れる（日本語は「。」/「！」/「？」、中国語は「。」区切り、英語、スペイン語、ドイツ語、フランス語、ポルトガル語、イタリア語は「.」区切り。日本語のみ改行も区切る機能を試験的に導入中） ・Squeezeボタンを押す ・結果を楽しむ 使用上の注意： ・無保証です ・文章が長すぎると落ちます
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
「長文読解」という言葉に反応してしまう人もいるように、あまりに長い文章は読む人の意欲を削いでしまうこともあるもの。「文章の中身をできるだけギュッとまとめて短くしてくれるものがあればいいのに……」と思っていたら、AIを使って長文を3行ぐらいにまとめてしまうエンジン「IMAKITA」がリリースされたというのでさっそく使ってみました。 長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq http://qhapaq.hatenablog.com/entry/2018/12/09/234447 自分でいうのもナンですが、結構出来が良い気がします。無駄に多言語（日英中独仏西葡伊）対応 → 長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq https://t.co/j2WwZTstNv #は
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
DeepLearningで楽曲特徴量を抽出し、タグを予測する - Qiita
モチベーション 従来の音楽推薦技術は協調フィルタリングを用いることが多かったようですが、協調フィルタリングではマイナーな曲、新曲など「ユーザーからの評価が集まらない」作品をうまく扱えないという欠点があります。 音楽推薦技術のもう一つのアプローチ、「楽曲特徴量を抽出して推薦に活かす」という方法ならば、前述の問題を回避することができそうです。 そこで'End-to-end learning for music audio'1という論文を使って勉強しようとしたところソースコードが見つからなかったので、自力で再現して「DeepLearningで楽曲特徴量を抽出し、タグを予測する」タスクを行うことにしました。（なお、一部作業を変更し、完全な再現ではないことをご了承くださいませ。） 音楽をPython, DeepLearningで処理する記事があまり見つからなかったので、何かの参考になれば幸いです。
試して分かったAI開発の意外な落とし穴、動作環境構築に難題
Linuxなら「DQN」や「Universe」など、著名な人工知能（AI）のほとんどが動く――。日経Linux2017年3月号の特集「誰でもできる人工知能30」では、多くのAIソフトを導入して実際に動作させてみた（写真1）。AIソフトのインストール手順をうまくまとめられたので目標は達成できたが、作業を進める中でAI開発に対する課題を見つけた。 AI開発環境の導入が難しい Linuxで動作する一般的なフリーソフトの多くは開発元のWebサイトを読むと、すんなりとインストールできる。しかし、AIソフトは開発元のWebページにある説明やマニュアルを読んでも手間取ることが多かった。 その原因は、AIのフレームワーク「Caffe」、ライブラリ「TensorFlow」、GPU（Graphics Processing Unit）の開発環境「CUDA」、Python環境「Anaconda」などのソフトが必要
ジャズを自動作曲する人工知能「deepjazz」、AIが作ったジャズはこんな感じ
By Jimmy Baikovicius プログラマーのJi-Sung Kim氏が36時間のハッカソンで作り上げたという自動ジャズジェネレーターが「deepjazz」です。deepjazzはPython製のディープラーニングライブラリである「Keras」と「Theano」を使用して作り上げられた2層構造の「Long short-term memory(LSTM)」で、MIDIファイル(音源データ)を与えると音楽を学習してオリジナルのジャズを作曲してくれます。 deepjazz: deep learning for jazz http://deepjazz.io/ 「deepjazz」は、Googleの「AlphaGo(アルファ碁)」やIBMの「WATSON」などのような、人工知能(AI)の一種です。Googleのアルファ碁は囲碁を打つ能力に特化したAIですが、deepjazzはその名の通り
AlphaGoが誇大広告ぎみな件 - Ａ級リーグ指し手１号
Googleが開発した囲碁ソフトのAlphaGoが、世界で初めてプロ棋士に勝ったコンピュータとして大きなニュースになっています。Nature誌に論文が掲載されたのですが、仔細に読むといくつか不可解な点がありましたので、調査・考察してみました。 AlphaGoの論文はこちらから見えます。プロ棋士に勝ったこともありますが、何よりコンピュータ囲碁開発者（及び隣の分野のコンピュータ将棋開発者）を驚かせたのは、「既存の他の囲碁プログラムと対戦させた結果、495戦494勝だった」との報告でした。この報告は衝撃的で、これを読んだ他のコンピュータ囲碁開発者たちからは「俺の今までの努力が否定された」「目標を見失ってしまった」などの悲嘆の発言が相次ぐ始末でした。 論文から、AlphaGo、対戦相手のプロ棋士、及び他のソフトのレーティングを示したグラフを引用します。 CrazyStoneとZenはこれまでは最強
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