45分登壇で75%効率化したMarkdown+生成AIスライド作成術 - Qiita
KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --
世界1位取った後3年間オセロAIを作り続けたらﾅﾆﾓﾜｶﾗﾅｸなってﾁｮｯﾄﾀﾞｹﾃﾞｷﾙようになった話 - Qiita
2021年、ふとしたきっかけでオセロAIを作り始め、オセロAIコンテストに作ったAIを提出し、なんやかんやあって半年かけてそのコンテストで世界1位になりました。 それで満足…？と思いきや、全然満足せず、コンテスト関係なしにオセロAIを作って早3年。この記事ではオセロAIが色々なところに私を連れて行ってくれた話と、オセロAIが深いという話をします。 この記事は2年ほど前に書いていっぱい読んでいただけた以下の記事「ｶﾝｾﾞﾝﾆﾘｶｲｼﾀ話」の続編、みたいな立ち位置です。単体で読んでも、以下の記事と合わせて読んでも楽しめます。 世界1位からさらに高みを目指す 私が参加したオセロAIのコンテスト(CodinGame Othello)は、コンテストという特性上、かなり厳しい制約が設けられていました。例えば着手する時間です。これは1手あたり0.15秒以下でないといけません。また、コード長にも制限があり
めちゃ便利になった 無料版「ChatGPT」新機能の使い方まとめ【最新版】 (1/5)
OpenAIは5月30日、同社のチャット型AI「ChatGPT」無料版ユーザーに向け、制限付きながら最新の大規模言語モデル「GPT-4o」および、これまで有料版ユーザーしか利用できなかった多くの機能を公開した（発表時のニュース記事）。 情報がとても多いので、今回の変更で無料版ユーザーは「なにができるようになったか」、そして「なにができないのか」を使い方中心にまとめた。 1. GPT-4oは回数制限あり チャット型AIアプリの心臓とも言える大規模言語モデル（LLM）、これまで無料版ユーザーは「GPT-3.5」という旧世代モデルしか利用できなかったが、今回の変更で回数制限（具体的な回数は明記されていない）はあるものの、最新モデルのGPT-4oが使えるようになった。 GPT-4oの利用に特に設定などは必要なく、無料アカウントにログインして普通に質問すればOK（使い方はちょっとわかりにくいのでこち
プログラマ視点での生成AIとの付き合い方
プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ
AIにプログラミング作業を奪われている - k0kubun's blog
せっかく10年以上かけて学んだプログラミングだが、人間がコード書くよりChatGPTにやらせた方が早いなということが度々あり、だんだん自分でプログラミングをやる時間が減ってきた。AIにコードを書かせてそれをGitHubにコピペして残りの時間は遊んでるだけで成果が出てお給料ももらえる日は近いし、段々会社もそのことがわかってきて失職する日も近い。 残念ながら現時点では全ての仕事がAIで上手くいくわけではないが、どういう時に使えるかを知っておくと楽をしやすくなるので、僕がどう使っているかをまとめておく。 失職できるケース 簡単なスクリプトを高速に書かせる 僕はRubyが全ての言語の中で一番慣れており、StackOverflowやドキュメントをほぼ見ずに大抵のプログラムを書き切れるため、Rubyを書いている時がプログラマとして一番生産性が高いのだが、それでも最近AIにRubyを書かせたことがあった
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
今後のスキルセットには必ず「AIを使いこなす」が組み込まれる GitHub CopilotとChatGPTの登場から考え直す、AIとの関わり方
AIに仕事を奪われないために、自分の発想を強化していかないといけない 服部佑樹氏（以下、服部）：次に行きたいと思います。「エンジニアとAIの関わり方」ですね。AIが登場したことによって、どういうかたちでエンジニアが変わっていくのか。概念としてはものすごく広いですが、みなさんもいろいろな観点の捉え方があると思っています。 組織としてどうするのかはその次の質問になりますが、あとはキャリアとしてとか、次のポジションをどうしようかなみたいなところも含めて、個人の観点なども含めて答えてもらえるといいんじゃないかなと思います。では黒崎さんからいいですか？ （スライドを示して）3番目の質問「エンジニアがAIと協力して新たなアイデアを生み出すための効果的なアプローチ」ですね。あとは2番も合わせていいかもしれませんが、アプローチと潜在的な力を引き出すためのスキルをどうやって学んでいったらいいと思いますか？
OpenAI DevDay で発表された新モデルと新開発ツール まとめ｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・New models and developer products announced at DevDay 1. GPT-4 Turbo「GPT-4 Turbo」は、「GPT-4」より高性能です。2023年4月までの知識と128kのコンテキストウィンドウを持ちます。さらに、「GPT-4」と比較して入力は1/3、出力は1/2の安い価格で提供します。 開発者はモデルID「gpt-4-1106-preview」で試すことができます。今後数週間以内に、安定した実稼働モデルをリリースする予定です。 1-1. Function Calling の更新「Function Calling」に、単一メッセージから複数のFunction (「車の窓を開けてエアコンをオフにする」など) を呼び出す機能などが追加されました。精度も向上しています。 1-2. 構造
すごい時代がきた 「おっさんの映像をリアルタイムで美女に変換する」AI技術が予想のはるか上行くクオリティー
リアルタイムでおっさんから美女の映像を作り出すAI実験が、「す、すごすぎる！」「ライブでしたらだまされるレベル」と話題になっています。 す、すげーーー！ 実験をしているのは、3DアーティストのHirokazu Yokoharaさん（@Yokohara_h）。Twitterに変換前後の映像を並べた動画を投稿しました。 その結果は驚くべきもの。動きが少々カクカクしているものの、Web会議を通じてであれば本物と信じてしまいそうなレベルです。 動作はもちろん、表情も追従。さらに顔だけでなく体形まで女性らしくなっています。髪形は、黒いTシャツをかぶることでロングヘアに変換させました。Tシャツの柄などがときどき変わってしまうので、よく見ていればおかしいと思えますが、ボーッと見ていたらわからないでしょう。ましてや、中身がおっさんなんて絶対に思えない！ 黒いTシャツをかぶり、ロングヘアーを再現させました
生成AI時代におけるUXデザイン | 生成AIをフル活用したUX設計手法＆生成AI時代のユーザー体験の変化について
ChatGPTやStable Diffusionなどの生成AIが急速に発展し、社会全体が大きく変化しようとしている。 UXデザインのプロセスや、UX自体のあり方も当然革新されていく。 今回はそうした生成AIによってUXがどう変化していくかを、具体的なメソッドや未来洞察といった具体・抽象を行き来しながら話していく。 1. 生成AIを活用したUXデザインプロセス どのようにGenerative AIを活用すれば、UXデザインのプロセスをよりなめらかに、効率的にすることができるのか？ 2. 生成AIでUX自体がどう変化するか Generative AIの発展によって、プロダクトにおけるユーザー体験のあり方はどのように変化していくのか？ 3. AI時代のデザイナー/PdM生存戦略 AI時代に、デザイナーやプロダクトマネージャーなどの個人はどのように強みを磨いていけばいいのか？ ▼ スピーカーTwi
サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供―
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、最大68億パラメータの日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を一般公開したことをお知らせいたします。 近年、OpenAI社が開発した「ChatGPT」※1 を始めとする生成AI・LLMは急速な進化を遂げており、世界中のあらゆる業界・ビジネスにおいて活用が進んでいます。 一方、既存のLLMのほとんどは英語を中心に学習されているため、日本語および日本文化に強いLLMは少ない状況です。 ■最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）の公開について こうした背景のもと、当社は日本語LLMの開発に取り組んでおり、このたび一部モデルをHugging Face Hubにて公開いたしました。公開されたモデルはオープンな日本語データ※2で学習したもので
誰でもブラウザで簡単にAI作曲。AIボーカルも入って1日5曲まで無料で作れるSongR BETA登場｜DTMステーション
ここ数か月、AIの進化が加速していて、時代についていけなくなりそうです。音楽関連のものも次々と登場していて、いつも驚くばかりですが、ここ数日SNSのタイムラインで何度か目にしたのがSongRなるもの。「これ、何だろう？」とリンクを踏んでみたところ、AIが自動作曲・編曲してくれ、作詞もしてくれるし、自分で歌詞を入力すればそれに合わせて歌ってもくれるというサービスだったのです。 アプリをインストールしたりする必要もなく、ブラウザで使えるサービスであるためWindwosでもMacでもiPhone、Androidでも何でもOKというもの。まだスタートして1、2週間のようですが、現在ベータ版という扱いだからか、誰でも無料で使うことができ、サービスとなっています。まだ発展途上という感じではありますが、今後進化していくと、かなり凄いものになりそうな気もするシステムだったので、ちょっと紹介してみましょう。
シンギュラリティは来ない - きしだのHatena
ChatGPTが思いがけずいろいろなことを人間より賢くやっているのを見てシンギュラリティという言葉を使う人が増えたように思いますが、逆に、シンギュラリティは来ないのではという思いを強くしています。 まず、この文章でのシンギュラリティがなにかという話ですが、レイ・カーツワイルが「シンギュラリティは近い」の1章の終わりで「さあ、これが特異点だ」といっている特異点、そのシンギュラリティです。 シンギュラリティは近い―人類が生命を超越するとき 作者:レイ・カーツワイルNHK出版Amazon この特異点は単にAIが人間より賢くなるというだけではありません。人間より賢くなるだけだと、便利な道具が増えるだけなので、大騒ぎするほどの変化は起きません。人の仕事を奪うといっても、蒸気機関ほどでもないですね。印刷機などと並んで、人の生活を変える転換点にすぎず、ただひとつの点をあらわすシンギュラリティには なりま
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人類滅亡の可能性も。AIのリスクについてOpenAIやGoogleの元/現従業員が共同声明
2023年、AIの影響で『絵に求められる事』が激変してきている話。｜さいとう なおき｜pixivFANBOX
OpenAI がまたやった！OpenAI DevDay 総まとめ｜ChatGPT研究所
ついに音声対話できるようになった ChatGPT が引くほど自然でなんか凄いし怖い「もうこれ人間じゃん!」
【全体公開】AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門｜スタジオ真榊【AIイラスト術解説】｜pixivFANBOX
メルカリ生成AI/LLM専任チームの取り組み@MS Build Japan2023
生成AI周回遅れキャッチアップ勉強会！
