オープンソースのAIボイスチェンジャー「Retrieval-based Voice Changer(RVC)」は、あらかじめ用意した音声から学習したモデルを作成し、リアルタイムで声質を変換することが可能です。このRVCで作成した音声変換モデルを手軽に実行できるボイスチェンジャーソフト「Koemake RVC player」を電々メイさんが無償でリリースしたので、実際に使ってみました。 Koemake Project https://koemake.com/ Koemake RVC Playerを動かすための推奨スペックは「VRAM4GB以上、NVIDIA製GPU搭載、Windows 10以上」となっているので注意が必要です。 Koemake RVC Playerをダウンロードするには、上記の配布サイトでユーザー登録をする必要があります。配布サイトにアクセスしたら、右上の「ログイン」をクリッ

Stable DiffusionをWindowsのDocker Desktopで比較的簡単にはじめる手順をまとめました。ほぼ、自分の覚書です。 確認した環境は、Windows 10 Pro、21H2、build 19044.2846＋16GB RAM+NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER＋WSL2(Ubuntu)+Docker Desktop 4.18.0(104112) です。 どうして Stable Diffusion のために Docker Desktop を使うのか？ 楽してセットアップしたいからです。AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui というウェブ用 UI は既にありますが、動かすためには環境構築等いくつかの手順が必要です。ですが、この面倒な作業を省略してできる Stable Diffusion WebUI Docker

僕が社内でずっと言い続けていることがあります。 それは「思考と作業は分けましょう」ということです。 よく、プレゼン資料を作るためパワーポイントを開いてフリーズしている人がいます。もしくは、文章を書くためワードを開いてフリーズしている人もいます。それは「思考と作業を同時にやろうとしている」からです。 ではなぜ、思考と作業を同時にやると効率が悪くなるのか？ それは「脳サボっちゃう問題」が起こるからだと思っています。 脳というのは考えることをめんどくさがるもの。作業をやりながら思考しようとしても、脳は作業のほうにリソースを使ってしまい、思考のほうになかなか行かないのです。 パワーポイントで図を作成しているときや、ワードで文章を打ち込んでいるときは、「思考」しているように思えますが、実は脳の多くが「作業」に使われている、ということも少なくありません。 だから、なるべく脳を作業から解放してあげること

ブルームバーグが報じたところによると、AIの安全性と研究を行うAnthropicは現在｢プロンプト・エンジニア兼ライブラリアン（文献管理責任者）｣を募集しており、給与は17万5000ドル（約2300万円）から33万5000ドルを提示している。 同社の採用ページによると、このポジションは｢さまざまなタスクを達成するための高品質なプロンプトまたはプロンプトチェーンのライブラリーを構築し、そこからユーザーがニーズに合ったものを検索できるような簡単なガイドをつけること｣や｢プロンプト・エンジニアの技術を顧客に教えるチュートリアルやインタラクティブツール一式を構築すること｣が求められている。 基本的なプログラミングスキルがあり、大規模言語モデルに｢高度に｣精通した求職者が適任ではあるものの、｢すべての条件を満たしているとは思えない場合｣でも応募してほしいと同社は述べている。 ChatGPTを開発した

マイクロソフトはローコードでスマートフォン用の業務アプリケーションを開発する「Power Apps」と、CRMなどの既存の業務アプリケーションを組み合わせて新たな業務アプリケーションを開発できる「Power Automate」にChatGPTベースのAIを組み込んだ「Copilot in Power Apps」および「Copilot in Power Automate」を発表しました。 いずれも自然言語でCopilotに作りたいアプリケーションの内容を伝えると自動的にアプリケーションが生成される機能を備えており、プログラマだけでなく、あらゆるビジネスマンがアプリケーションを開発できるようになると期待されます。 続きはソース元で マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」

* 2019/12の記事になります. この記事を読む前の注意事項など この記事は自分が統計検定2級に合格するまでに行なったプロセスを記事にしています。自分のための備忘録＆行なったことをまとめることと、同じような境遇の人の参考になって欲しいという理由からこの記事を書いています。 正直このタイトルは嫌い(合格すること自体が目的になっており、統計学を学ぶことが目的になっていないような気がするので)ですが、自分と同じく検定合格を目指す人に多くでも目に触れてもらえればと思いこのタイトルをつけさせてもらいました。 初めに まず全体の流れとして 1. 合格するまでの期間や結果、前提条件などの話 2. 合格するまでにどのように勉強したか、参考書など 3. 試験についての話、CBTとPBTの違いなど という流れで記事を書いていきます。 合格するまで 期間や結果 まず結論から書くと自分は約一ヶ月の勉強期間を経

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? [追記]統計検定2級、おかげさまで合格しました。(僕の受験した回は得点率65%で合格できました) この記事の概要(目次) はじめに: 事前の筆者のステータス 勉強方法: どんな勉強をしたか そのメリットとデメリット 思ったこと・分かったこと: 勉強をしてみて思ったこと 勉強してみないとわからなかった もう一度やるとしたらこんな方法でやる: 現状で思う、オススメの進め方 今から勉強する皆さんに向けて事前に知っておいてほしいこと 結果: 試験の結果( 発表されたら追記します(6/18) ) はじめに 目的 自分の中でのスキルを増やすこと Q

昨年11月24日に配信開始後、世界中で大きな反響を呼んでいるNetflixシリーズ「First Love 初恋」。満島ひかりさん、佐藤健さん演じるふたりの主人公が、宇多田ヒカルさんの同名曲に合わせて紡ぐ究極のラブストーリーには、フィガロジャポン4月号にも登場する八木莉可子さん、木戸大聖さんも出演しています。 ドラマの元となった「First Love」は、1999年に発売された宇多田ヒカルさんのファーストアルバムのタイトル曲でもあります。発売されたアルバムは、日本国内のセールス歴代1位を記録する社会現象に。この曲を彼女が作り上げたのはなんと15歳の時！ デビュー当時の鮮烈な思い出を、音楽ジャーナリストの伊藤なつみさんに思い返していただきました。 ---fadeinpager--- 宇多田ヒカルさんのデビュー時の印象は？と聞かれて、ふと当時の取材ノートを開いてみた。初インタビューは1998年1

賢いチャットAIとして話題のChatGPT。筆者も試しに課金をして、あれこれチャットを楽しんでいます。それで、ここまでの結論としては表題の通り、ChatGPTは質問をするよりも、作業を依頼する方が良さげだなと思いました。 知識が古くて、質問には使えない なぜかというと、ChatGPTは現状では学習データが若干古く、例えば2023年2月時点で「日本の総理大臣は誰？」と質問をすると、菅義偉氏であると回答されます。（実際には岸田文雄氏） また、情報をまとめて管理している訳ではなく、例えば「店名」と「住所」など関連しているはずの情報がバラバラに管理されているのか、例えば「新宿駅近くのイタリアンのお店は？」といった検索サイトの代わりに使おうと思っても、実在しないお店などが表示されてしまって、現状では使い物になりませんでした。 一番上の「イルポンテ」というお店は、該当の住所はなさそうです（上石神井には

皆さんこんにちは。健康診断の結果がちょっと気になる年齢になってきたSsk1029Takashiです。 GPT-3を扱ってチャットボット作ってみる記事の第2弾になります。 第1弾のこちらもぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は質問応答システムとしてGPT-3を活用しましたが、今回はAIアシスタントとしてGPT-3を活用してみます。 AIアシスタントとは何かというと、Google Homeのように命令を入力すると、それに沿った処理を実行してくれるシステムを指します。 ChatGPTとの違いは命令の結果は必ずしも文章生成だけではないということです。 ChatGPTでは文字列を入れて、要求に沿った文字列を返します。 対して、AIアシスタントでは、カレンダーに予定を入力したり、アラームを設定したりなど、具体的なタスクを実行します。 この記事では、前回に続

※こちらの記事がはてブの総合人気エントリに入りました！ こんにちは。くるしばです。 元々コンサルタントの仕事をしていましたが、独学でプログラミングを学習し、Webサービスを作って起業しました。 その後個人で開発したサービスを売却したり、また別のIT系の会社を創業したりしています。 去年の8月から下記のTwitterにてプログラミング学習に関して発信し始め、ありがたいことに8000人の方々にフォローして頂きました。 プログラミング初心者に絶対覚えてほしい、ググる時の効率が10倍上がるコツ pic.twitter.com/hK1ZhNavwh — 苦しんでプログラミングを学んだ柴犬（くるしば） (@shiba_program) September 13, 2022 僕は普段はいわゆるPMやエンジニアとして仕事をすることが多いのですが、業務でも個人プロジェクトを作っている時でも 「最低限の見栄え

こんにちは、タイミーのデータ統括部でデータサイエンティストを担当している小栗です。 データ統括部は、組織内におけるデータ利活用を促進するため、データ分析、予測モデル構築、データ基盤構築などの業務に日々取り組んでいます。 今回、部署内で「心理的安全性」に関する勉強会を開催しました。 この記事では、勉強会の内容をもとにして「心理的安全性」について解説したいと思います。 心理的安全性とはなにか 「心理的安全性」とは「アイデア・質問・懸念・間違いを話すことで、罰せられたり、辱められたりしないという信条のこと」を指します。 もう少し噛み砕くと「アイデアや意見を言っても受け入れられ、評価される環境」と表現できます。 この概念を提唱したのはハーバード大学の組織行動学者であるエイミー・エドモンドソン博士です。 彼女が行なった病院の医療ミスに関する研究が、心理的安全性の概念のベースになりました [1]。 研

こんにちは、CTOの山岡（@hiro_y）です。ここ数年「心理的安全性」という言葉を目にすることが増えました。Web上の記事でも、書店に並ぶ書籍でも。 自分も何度か「心理的安全性」って大事だよね〜と話した記憶があるのですが、実際のところ「心理的安全性」とは何でしょう。大切なのは誰もが同意するでしょうが、皆が思い描く「心理的安全性」が達成された状態は少しずつ違っていたりしないでしょうか。 ちなみに似たような感じで扱われる言葉に「コミュニケーション」があると思っていて、大切なことは否定できないけど具体的に何を指しているかは人それぞれ、という…。最近はなるべく「コミュニケーション」という言葉を使わないようにしてみています。 さて、話を戻します。「心理的安全性」とはそもそも何なのでしょうか。自分なりに考えた結果としては、「状態を指す言葉ではあるけれど直接は作れないもの」です。どのような状態かという

虚業クンッ @FakedBusiness みなさん、TOEFL学習に合わせてChatGPTとDeepLを使ってネットの英文記事をこんな風に活用してみました。 単語翻訳など改良の余地はありそうですが多読用に参考書を買うモチベーションがどんどん無くなって来てきます。 pic.twitter.com/q8YREk6Bg5 2023-01-18 00:07:48 市川 衛 @医療の「翻訳家」 @mam1kawa DeepLに文章校正サービスが追加。 もはやChatGPTに文献やデータを教えてもらいつつ文章を日本語で作り、DeepLに整えてもらえば英語の記事や論文が手間なく書ける時代だなあ それを前提に、どう価値を発揮できるかを考えないとですね～ pic.twitter.com/5qj52SSKp7 2023-01-18 10:13:18

あけましておめでとうございます。今年もよろしくお願いいたします。 2022年はChatGPTやAI画像生成など面白いサービスが出てきてすごく興味深い1年でした。 こういったAI系は引用元など色々問題提起あったりしますが、世の中の技術がまた一歩進んだ感じがしてわくわくしています！ 本題 話は変わるのですが、ドイツで生活してそれなりに経つのに未だにドイツ語の電話が苦手です。 長く住んでる友達ですら「電話は苦手！」と言うので、私は一生成長できないのでは？と感じています。 結局言語なんて伝わればいいんですが、「本当にこのドイツ語文章であってる？もっと良い言い方はないのか？」という日々細かい疑問があり、それを気軽に相談できる人がほしいと考えてました。 そこで見つけたんです…… ChatGPT様だ！ https://chat.openai.com/ ChatGPTはOpenAIがリリースした対話型のA

ハイクラス求人TOPIT記事一覧BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 Googleの高度な技術を利用できるGoogle Cloudにおいて、BigQueryは大規模データをスケーラブルに分析できるフルマネージドなデータウェアハウスとして提供されています。株式会社タイミーでデータエンジニアを務める土川稔生さんが、初心者向けのハンズオンとともにBigQueryの基本を解説します。 はじめまして。株式会社タイミーでデータエンジニアをしている土川（@tvtg_24）です。 タイミーでは、Google Cloudのデータ分析サービスであるBigQueryを中心に、データ基盤を構築しています。BigQu

モバイルバッテリーとは呼べない。「ほぼポタ電」なコレ1台で有事の時もアウトドアも大活躍!【AmazonスマイルSALE】