2025年の新卒研修の資料です。
Software Architecture in an AI-Driven World
2025年の新卒研修の資料です。
“AI研究者”向けの研修資料、サイバーエージェントが無料公開 PythonやVSCode、論文の書き方まで網羅
“AI研究者”向けの研修資料、サイバーエージェントが無料公開 PythonやVSCode、論文の書き方まで網羅 サイバーエージェントは4月17日、AI研究者向けの技術研修資料を無料公開した。同社のAI研究機関「AI Lab」の技術研修で使った資料。研究者のためのPythonコーディング上のテクニックや、VSCodeのおすすめプラグイン、英語論文の書き方など15種類の資料を公開している。 資料一覧は下記の通り。 Python Coding Best Practice IDEで効率的な研究開発 Google Cloud - IAM & Admin Container for Research モデルコードの高速化・最適化 概要・構成検討 実験・分析コードのGitHub公開 OSSライセンス入門 チーム開発から学ぶコードレビューのお作法 ビジョン系データ品質の保ち方 3次元コンピュータビジョン入
人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方 - Qiita
こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (
ChatGPTのdeep researchが凄すぎるので、徹底的に使い方と出力結果をまとめていくよ その1｜カレーちゃん
ChatGPTのdeep researchが凄過ぎる。OpenAIがこれまでいくつも新モデル・新サービスを出してきましたが、その中でも一番驚きの大きかったサービスとなりました。自分の中では。 なので数回にわたって、deep researchの使用例などをまとめていきたいと思います。 その2 すごい使用例をまとめたnoteは次のリンク 結局何ができるのdeep researchはdeep researchは、ChatGPTに追加された新機能。これは、インターネット上の複雑な調査タスクを複数ステップに分けて実行する高度なエージェント機能。人間が何時間もかけて行う調査を、数十分で完了させることができる。 https://openai.com/index/introducing-deep-research/ 上の公式の説明によると次のように説明されている。 以下のような集中的な知識作業を行う人々の
OpenAIのDeep Researchで期待通りの結果を得るためのプロンプト作成｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
はじめに近年、生成系AIを活用したリサーチ手法が急速に普及しており、医療・生命科学分野でも論文検索や調査、レビュー作成などの効率化が期待されています。その中でも2025年2月3日に発表されたOpenAIの「Deep Research」。GoogleのDeep Researchと同じネーミングで、こちらは学術目的ではあまり実用レベルで無かったですし、多くのAI検索サービスはPubmedの文献を沢山引っ掛けることができないので、正直あまり期待しておらず、o1Pro使うために一旦課金していたChatGPT Pro（200ドル/月）に再課金するのは躊躇していました。そんな時にEARL先生のツイートを見て課金を決意しました。 ChatGPT Deep Research、こりゃすごいわ。 論文検索させてみたんだけど 「pubmedサイト限定でPICOSも指定して論文抽出させて、全該当論文を漏れなく抽出
【保存版】さまざまなAI画像処理の手法を学べるレシピ50選（2022年8月版） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに ※本記事は2022年8月16日に20個のレシピを追加し50選へと更新いたしました。 AxrossRecipeを運営している松田です。 AxrossRecipe は、エンジニアの"アカデミックな教育"と"現場の業務"のスキルギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによるノウハウが"レシピ"として教材化されており、動くものを作りながらAI開発やデータ分析の流れを追体験できます。 AxrossRecipe: https://axross
自動運転業界、「データセット公開」に乗り出す企業たち（深掘り！自動運転×データ 第27回）
社会実装を目指し世界中で加速する自動運転開発。課題を抽出しながらAIやセンサーの性能向上を図るべく、各地で公道実証が繰り返されている。 近年、こうした実証で取得したデータを無料開放する動きが顕著に増加している。何万何十万にも及ぶ画像データなどを収集・加工する労力は膨大で、この作業が自動運転開発における1つの壁となっているが、こうしたデータセットを広く公開することで、業界全体の開発スピードを加速する狙いがある。 今回は、データセットの公開に乗り出している主な企業と実際に公開されている各企業のデータセットについて紹介していく。 ■Waymo：Waymo Open Dataset自動運転分野で先頭を走る米グーグル系ウェイモは2019年8月、自動運転技術の進歩を目的に「Waymo Open Dataset」を研究者向けに無料開放した。 ▼Open Dataset – Waymo https://w
BERTとGANを使った株価予測
3つの要点 ✔️ GANを使った株価予測へのアプローチ ✔️ finBERTを使って金融市場の感情分析結果をインプット ✔️ これまでのモデルより優れた結果を出すことに成功 Stock price prediction using BERT and GAN written by Priyank Sonkiya, Vikas Bajpai, Anukriti Bansal (Submitted on 18 Jun 2021) Comments: Published on arxiv. Subjects: Statistical Finance (q-fin.ST); Computation and Language (cs.CL); Machine Learning (cs.LG) Computing (cs.NE) code： 本記事で使用している画像は論文中のもの、またはそれを参考に作
ESGに対するデータドリブンアプローチ - Qiita
How to Take a Data-driven Approach to ESG investing with Apache Spark, Delta Lake, and MLflow - The Databricks Blogの翻訳です。 経済の未来は、社会的責任、環境への義務、企業の倫理と切っても切り離せない関係にあります。競争力を維持するために、金融サービス機関(FSI)は、積極的に自身の環境、社会、ガバナンス(ESG)に関するパフォーマンスの情報を公開しています。企業におけるあらゆる投資の社会的インパクト、持続性を理解し、定量化することで、FSIは風評リスクを軽減し、顧客、株主との信頼関係を維持することができます。Databricksにおいては、多くのお客様の経営層においてESGが優先事項になっていると聞いています。これは単に利他主義によるものではなく、経済的な動機によっても引き
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
「これはヤバい」「写真を何百枚も撮る必要がなくなる」 ドラッグするだけで自由自在に画像編集できるAIツール「DragGAN」|ガジェット通信 GetNews
5月18日、ドイツのマックス・プランク研究所やアメリカのMITコンピュータ科学・人工知能研究所などの学者グループが、画像の任意の点をドラッグするだけでAIが画像を編集してくれるツール「DragGAN」の論文やデモ動画を公開しました。 Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifoldpaper page: https://t.co/Gjcm1smqfl pic.twitter.com/XHQIiMdYOA— AK (@_akhaliq) May 19, 2023 https://twitter.com/_akhaliq/status/1659424744490377217 動物、車、人物、風景といったオブジェクトの形、表情、サイズなどを自由自在に編集することが可能となってい
時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」を公開します - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2022 24日目の記事です。 はじめに イノベーションセンターの木村と申します。初めてのアドベントカレンダー&Engineers’blog投稿です。普段の業務は、機械学習をもちいた時系列データ分析の研究開発やお客様データ分析案件支援を主として行っています。プライベートでは自転車にお熱でZwiftでバーチャルライドをしたり、最近ではテクニック向上のためバニーホップの練習に励んでいます（なかなか上達しません…）。 今日はクリスマスイブということで、時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」 をプレゼント（？）します！年末休みのお供にぜひご照覧ください。 サマリー 時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」を公開しました （余談として）基盤やデプロイ方法を紹介します What is 「ごちきか」？ 私たちのチームでは、
Increasing number of attempts ver. 2021
試行回数の増やし方 2021年度版です
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
News 2025.2.26 コンソーシアムの ニュースレターvol. 23 を掲載しました。 2025.2.11 理工系標準教材を特定分野会議（自然科学系）ページで公開しました。奮ってご活用ください。 2024.10.3 コンソーシアムの ニュースレターvol. 22 を掲載しました。 2024.8.20 金沢大学 数理・データサイエンス・AI教育センター センター長 谷内 通 教授／前センター長 山本 茂 教授 のインタビュー記事を掲載しました． 2024.6.3 コンソーシアムの ニュースレターvol. 21 を掲載しました。 2024.5.27 九州経済産業局及び沖縄総合事務局は、大学の授業での活用を想定した社会におけるデータ・AIの利活用をテーマとした企業等の事例動画 「社会のデータ・AI等活用事例動画」 を公開しました。 2024.5.20 筑波大学 数理・データサイエンス・A
リテラシーレベルeラーニング教材・講義動画配信 | 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
リテラシーレベルモデルカリキュラム対応教材 利用条件とアンケート 東京大学と記載のあるスライド教材の利用についてはこちら（一部スライドは冒頭の利用条件をご参照ください）。 東京大学と記載のある講義動画の利用条件は、各動画の冒頭をご参照ください。 滋賀大学と記載のある教材の利用条件はCC BY-NC-SAです。 九州大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 *印のスライドのppt版が必要な方は、九州大学 数理・データサイエンス教育センター mds-lecture-slides@human.ait.kyushu-u.ac.jp にご連絡ください。 筑波大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 北海道医療大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 東京都市大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 大阪大学と記載のある教材の利用条件はCC BY-NC-SAです。 名古屋大
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
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Top 50 Machine Learning Projects for Beginners in 2025
誰でもわかる強化学習
kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter
じゅじゅ on Twitter: "ネット上にある、完全無料で勉強になる有益なコンテンツまとめました。 （お金/資産形成、Excel、仕事術、資料作成、英語、ファイナンス、統計・データ分析、プログラミング、ITなど） GWでなにか勉強したいな～、と思っていた方はぜ… https://t.co/wHbkKFUnFM"
