BPStudy#188〜要件定義を学ぼう。ChatGPTを添えて( https://bpstudy.connpass.com/event/281289/ ) の登壇資料です。 2023年4月28日(金)に開催。
![要件定義とはそもそも何か](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3104756efa434f161069a900ed9ac8306fe480e3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F79f26b6741a14e5bbaa0a82a227faec5%2Fslide_0.jpg%3F25425840)
こんにちは、VRoid部のkeshigomuです。 普段は主にVRoid Hubのフロントエンドエンジニアとして、3Dキャラクターを表示するビューワーの開発に携わっています。また@pixiv/three-vrmという、Web上で3Dモデルを使ったコンテンツを開発するためのOSSライブラリの運用も行っています。 今回、ブラウザで簡単に3Dキャラクターと会話できる技術デモ「ChatVRM」とそのコードをオープンソースで公開しました。 「ChatVRM」は、テキスト・口頭で話しかけた言葉にキャラクターがフルボイスで回答してくれる「キャラクターと会話できる」デモです。WEBブラウザ上で動作でき、3Dキャラクターのインポート・切り替え、キャラクターに併せて声を調整することもできます。 (2023/07/10追記) 読み上げ音声の生成に使用していたKoeiro APIの提供終了に伴い、以前のデモとコー
フィードバックを送信 OAuth 2.0 を使用して Google API にアクセスする コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 Google API は、認証と認可に OAuth 2.0 プロトコルを使用します。Google は、ウェブサーバー、クライアント側、インストール型、入力制限のあるデバイス アプリケーションなど、一般的な OAuth 2.0 シナリオをサポートしています。 まず、OAuth 2.0 クライアント認証情報を Google API Console から取得します。次に、クライアント アプリケーションは Google 承認サーバーにアクセス トークンをリクエストし、レスポンスからトークンを抽出し、アクセスする Google API にそのトークンを送信します。Google で OAuth 2.0 を使用するインタラクティブな
ChatGPTの力で「片付ける気すら起きないほど荒れた部屋」 が楽に綺麗になった話2023.03.22 19:30424,217 かみやまたくみ ※この記事は編集部がChatGPTと触れ合った思い出を記録するものです。 2〜3月が非常に忙しく、気づけば我が家は汚部屋状態。めちゃくちゃすぎて掃除にとりかかる気にさえなりません。でも、これをなんとかしないとまともに仕事はできなさそう。 そこでふと思いつきました。GPT-4でさらに賢くなった対話型AIサービス「ChatGPT」ならなんとかしてくれるのでは? 会話ログを載せるとどうしても長くなってしまうので、最初に結論を書きます。すごい楽に掃除が進みました。 「能率的なやり方」が一瞬で出てくる→やるだけ最初は「ChatGPTが適切な回答をするために必要な情報が得られるように、私に質問してください」と伝えました。前提として、自分は掃除が得意なタイプで
エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ① Gitで何をしているかのイメージを掴む(コマンドなし) ② Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③ 実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む(コマンドなし) こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら
Generative Pre-trained Transformer 2(GPT-2) は、2019年2月にOpenAIによって開発されたオープンソースの人工知能ソフトウェアである[1][2][3][4]。GPT-2は、テキストを翻訳し、質問に答え、文章の要約を行い[5]、時には人間と見分けがつかないようなテキスト出力を生成するが[6]、長い文章を生成すると繰り返したり意味不明な表現になることもある[7]。GPT-2は、多目的学習器であり、特定のタスク(仕事)を行うための特別な訓練を受けてはおらず、これらのタスクを行う能力は、任意の順序で次の項目を正確に合成する一般的な能力の延長線上にある[8][5]。GPT-2は、OpenAIの2018年版GPTモデルの「スケールアップ版」として構築され[9]、パラメータ数と訓練用データセットがともに10倍に増加した[4]。 GPTアーキテクチャは、ディ
※Qiitaのおかげ(?)で転職できた話です。 【22歳】工場勤務ワイ ワイ「毎日毎日、接着剤で部品をくっつけるのしんどいな・・・」 ワイ「ワイ、作業が遅すぎて先輩に嫌われてるし・・・」 ワイ「転職したいな・・・」 ワイ「プログラマーってカッコええな・・・」 ワイ「よっしゃ、C言語ってやつの本を買って、勉強してみよか・・・!」 C言語の勉強開始 ワイ「さっそく本を読んでいくで」 ワイ「変数・・・関数・・・なるほどな」 ワイ「オモロイやんけ」 翌日 ワイ「よっしゃ、黒い画面(コマンドプロンプト)で動く、足し算プログラムができたで!」 一週間後 ワイ「・・・来る日も来る日も、黒い画面ばっかりや!」 ワイ「いつになったら、デスクトップアプリみたいなのを作れるようになんねん!」 結果 一週間で挫折しました。 【23歳】無職ワイ ワイ「工場がなくなって、無職になってもうたわ」 ワイ「ほな、職業訓練校
脳と機械を連動させる新たな技術、ブレイン・マシン・インターフェース(BMI)。この技術を医療に応用する研究が進められており、脳卒中後のリハビリに実際に有効であることが、複数の学術論文で報告されています。BMIによって、今何ができるようになっているのでしょうか。また、未来の医療はどのように変わっていくのでしょうか。慶應義塾大学理工学部生命情報学科教授 牛場潤一先生に伺いました。 BMIとは、脳と機械を接続する技術のことです。医療分野で使われているBMIは、脳と機械の間で情報をどのようにやり取りするかによって、3種類に大別できます。 1.脳から機械に情報を送るBMI 脳の信号を読み取ることで、念じたとおりに機械を動かせるBMIです。牛場先生の研究は、脳卒中による手の麻痺を改善するためのもので、開発したリハビリ機器はこのタイプのBMIに該当します。脳卒中で手が麻痺した患者さんが「手を動かそう」と
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