Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 所属大学にて9月に1日で機械学習なんもわからん状態から生成モデルを組めるようになろうというワークショップをした。普通に考えて参加者側の視点に立ったら無理なんだが, まあとにかくそういうイベントをやった。やってみたところ, 「何話してるのかわからん」という感想が多く大絶賛だった(反省しています)。 ただワークショップ中にきた質問が結構自分も最初のころは躓いたところだな〜〜というものも多く, ワークショップ中にきた質問点をまとめていけば案外生成AIをフルスクラッチで作れる技術者になるためのTips集が作れるのではないかと思い, この記事を書

はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい

AIイラストでマンガを作る方法のマンガです。 ①～④まであります。総計64ページです。 全部読んでもらえると、うれしいです！ キャラに表情をつけていくプロンプトとは？ ②に続きます！

前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？

こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループ/AI・機械学習チームの大垣 (@Hi_king) です。 これは エムスリー Advent Calendar 2020 の14日目の記事です。 前日は id:juntaki による、Goのchannelとスケジューリングでした。 私達AI・機械学習チームの挑戦している課題としては、MLによるサービス体験の向上、MLを中心とする新規サービスなど諸々あるのですが、 今日は、なかでも、臨床現場で利用するためのAI開発について書いてみようと思います。 上記のスライドはこのテーマで45分ほど社内勉強会を行うために作ったもので、 このなかから、エッセンスをかいつまんでブログ記事にしてみました。 記事中で紹介しきれなかったそれぞれの研究などはスライドをあらためて眺めていただけると幸いです。 私自身は、もともとコンピュータビジョン分野が専門で、医療分野に本格

※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「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実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク

AI(人工知能)の著しい発展に大きく影響している技術のひとつである機械学習にも近年、注目が集まっています。そして、AI(人工知能)や機械学習の最新情報を知る手法の1つとして、論文を読むという選択があり、自分の目で見て実際の内容を理解することが出来るのです。ですが機械学習の論文と聞くと、専門機関や企業に所属していなければ目にすることが出来ないと考える人も多いですよね。 しかし、身の回りには必ずインターネットがある世の中。昔と違い知りたい情報や新しい情報はインターネット上で簡単に入手出来る時代になりました。 ですから今日は、機械学習の論文に限らず、論文を自分の目で読むべき理由や、探すのにおすすめなサイトや、自分で初めから読むのは厳しいと言った方におすすめなブログについて、お伝えしましょう。

【第40回AIセミナー】 「説明できるAI　〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。Read less

こんにちは、Deep Learningスタートアップでマーケターをしています、MARINA(@m__sb04)です。 前回今年最後の展示会レポートかも？といいつつ意外とまだまだ展示会が残っていました。笑 今回で展示会レポート、第5段です。 国際画像機器展は、画像処理などマシンビジョンがメインのイベントで全体の展示としてはFA向けの外観検査×AIといったデモやソリューションがたくさん（というよりほとんど・かつ似たようなもの ex.ベルトコンベアに流れている部品を分類とか紛れている異常を判定とか）展示してありました。 なので、今回はたくさん紹介するというよりは個人的に気になったものだけをピックアップしようかなと思います。ではサクッといきましょう。 ・・・・ ■ FLIR FLIR社のFirefly DLというディープラーニング推論カメラを使った人物検出のデモ展示。Firefly DLは、Int

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Courses: Practical Deep Learning for Coders; From Deep Learning Foundations to Stable Diffusion Software: fastai for PyTorch; nbdev Book: Practical Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch In the news: The Economist; The New York Times; MIT Tech Review Corporate partner program: Get help with fast.ai technologies & courses from the partner program Blog

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 読んで面白かったので勉強を兼ねて日本語化しました。ざっくりグーグル翻訳にかけてから、あまりにもヘンテコな日本語は直しました。（意訳も含む）（コメ印の注釈も入れています） 翻訳元記事はWILDMLが年の瀬12月31日に公開したものです。2017年に起こった人工知能・深層学習の素晴らしいまとめ記事です。 AI and Deep Learning in 2017 – A Year in Review - WILDML 元記事では本文中にも沢山リンクを貼ってくれてますが、そこまで完コピすると大変だったので興味あるところは元記事を参照してみてくだ

モデルフリー系の深層強化学習の手法を用いてスマブラDXのゲームAIを作ったという論文が出ていたので読んだ。以下はそのメモ。 概要 論文URL : https://arxiv.org/abs/1702.06230 著者のグループは github でコードを公開しており、そのデモ動画が twitch や youtube に上がっている。 www.youtube.com 上の動画はその一例。明記されていないが、動きからして 2P のキャプテン・ファルコンが強化学習 AI で、1P が人間だと思われる。スマブラの素人が見てもあまりピンと来ないのだが、人間側は世界ランキングでトップ50相当のプレイヤー(二人いて、途中で交代している)らしい。 reddit や hacker news でも活発に議論されている模様。 内容 環境の定義について Atari のゲーム環境などとは異なり、画像ではなくエミュレ

このような対話を通じて、レストランの検索に必要な情報をユーザから取得し、レストラン検索を行います。 今回、レストラン検索にはHotPepperグルメサーチAPIを利用させていただきました。ありがとうございます。 システムアーキテクチャ 対話システムは複数のモジュールから構成されています。今回は、各モジュールは独立に動作させず、前段階のモジュールの処理が終わった段階で駆動されるようにしています。 最終的なシステムアーキテクチャは以下の図のようになりました。 今回のアーキテクチャに沿って処理の流れを説明すると以下のようになります。 ユーザがテキストを入力すると、入力したテキストは言語理解部に入力されます。 言語理解部では入力されたテキストを解析して、対話行為と呼ばれる抽象的な意味表現に変換します。 言語理解部から出力された対話行為は、対話管理部に入力されます。対話管理部では入力された対話行為を

第4回 JustTechTalk の発表資料

松尾・岩澤研究室主催の公開講座「大規模言語モデル 2024」を開講します. 受講を希望される方は下記ページを参考にしてください. 大規模言語モデル 2024 申込締切│ more