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「マインドのための宇宙船」：フロリダ大学がマラコフスキーホールを開設、AIおよびデータサイエンスのエピセンターに

人工知能（AI）と学界の融合を具現化するため、フロリダ大学は金曜日にデータサイエンス＆情報技術のマラチョウスキーホールを創設しました。この洗練された7階建ての建物は、AIの革新的な力を活用するためのUFの取り組みに重要な役割を果たし、全米有数の公立大学としての地位を再確認しています。 Appleの共同創設者であるスティーブ・ジョブズがパーソナルコンピュータについての象徴的な表現をしたように、NVIDIAの創設者兼CEOのジェンセン・ファンは、NVIDIAの共同創設者であるクリス・マラチョウスキーにちなんだマラチョウスキーホールと、その中にあるHiPerGator AIスーパーコンピュータを「知識発見のための宇宙船」と形容しました。ファンは言いました。「スティーブ・ジョブズは（PCを）『心の自転車』と呼んでいました。私たちの思考をさらに前進させ、より高速にし、私たちの知性を未知の領域に連れて行くデバイスです。」「クリス・マラチョウスキーがこの大学に贈ったものは、まさに『知識の宇宙船』です。これは私たちの知性を未知の領域に連れて行くという約束を持つ乗り物です。」ファンは言いました。この260,000平方フィートの建物の落成式は、UF卒業生であるマラチョウスキー、NVIDIA、およびフロリダ州との協力関係の一つの節目を示しています。この協力関係は、UFをAIイノベーションの最前線に押し上げたものです。マラチョウスキーとNVIDIAは、それぞれ建設に大きな貢献をし、フロリダ州からの1億1000万ドルの投資を受けています。フロリダ大学の学長ベン・サッセとNVIDIAのCEOジェンセン・ファンがマラチョウスキーホールの開業で話す様子開業後、ファンとUFの新学長であるベン・サッセは、AIとデータサイエンスがUFとその先に及ぼす影響について話し合いました。これはまさにキャリアを始めたばかりの学生たちに向けたものです。サッセは急速に変化する世界において適応性の重要性を強調し、聴衆に伝えました。「様々な組織で働くこと…生涯一つの組織ではなく、ファームだけでなく、どんな業界でも、私たちの人生は終わります。最終的には、30歳、35歳、40歳、45歳で自分自身を再発明する方法を見つけなければなりません。」ファンは学生たちに非常に異なるアドバイスをしました。彼は、自分の妻であるロリーと出会った方法を思い出して、「いいセリフを言えるようにしてください…セリフを教えましょうか？」と尋ね、一瞬の間を置いて「宿題を見たいですか？」と言いました。サッセとファンの柔軟なキャリアと個人の発展への精神は、マラチョウスキーホールに具現化されており、学界と産業、研究と政府の人々を一堂に集める設計になっています。革新的な協力スペースとラボで溢れるこのホールには、広々とした400席の講堂、高性能コンピューティングのための専用スペース、そしてパノラマキャンパスの景色を一望できる屋上テラスがあります。エネルギー効率のシステムや雨水利用設備など、サステナビリティを重視した設計も取り入れられています。マラチョウスキーホールは、キャンパス内でのAIの進歩をフロリダの繁栄する経済にも還元するための通路として機能します。フロリダは雇用とGDP成長において全国を上回っています。 NVIDIAの創設者であり、UFの卒業生であるクリス・マラチョウスキーとNVIDIAは、フロリダ大学のHiPerGator AIスーパーコンピュータへの5000万ドルの寄付を合わせて行いました。マラチョウスキーとNVIDIAの支援によって、UFがAIと学界を結びつける取り組みは、マラチョウスキーホールを超えて広がっています。 2020年、UFはマラチョウスキーとNVIDIAが共同で5,000万ドルを寄付して、国内でも最も強力なAIスーパーコンピュータの一つであるHiPerGatorを導入することを発表しました。さらにフロリダ州の支援を受けて、UFは既存の300人以上のAI教員と研究者に110人以上のAI教員を追加しました。その結果、UFはAIに特化したコース、ワークショップ、プロジェクトを大学全体に展開し、55,000人の学生がAIとその学際的な応用に没頭できるようにしました。金曜日のリボンカットは、大学、学生、およびフロリダ州がAIイノベーションの潜在能力を実現するための興奮する新たな機会を提供します。黄氏はAIを通じて知識を追求することを「宇宙船に乗り込む」に喩えました。「できるだけ遠くへ行かなければいけない」と彼は学生たちに促しました。…

アップル M2 Max GPU vs Nvidia V100、P100、およびT4

「Apple Silicon M2 MaxのGPU性能を、TensorFlowを使用して、MLP、CNN、およびLSTMモデルのトレーニングにおいて、Nvidia V100、P100、およびT4と比較します」

(sekai no toppu 10 no sōsei AI sutātappu)

はじめに生成AIは現在、世界中の人々の好奇心を引きつけています。私たちのソーシャルネットワーキングフィード内の仮想キャラクター、テキストから画像へのリソースの優位性、そしてChatGPTの成功は、そのハイプの理由のほんの一部です。より高速な処理速度と低コストにより、生成AIは人間の創造性に追いつきつつあります。生成AIに精通した熱狂的な愛好家の中には、このソフトウェアの助けを借りて優れた生成AIソリューションを作り上げた人々もいます。では、このソフトウェアの助けを借りて世界に優れた体験を提供してきたトップ10の生成AIスタートアップをご紹介しましょう。トップ10の生成AIスタートアップ名前設立年評価 OpenAI 2015 $28 million Hugging Face 2016 $15 million Anthropic 2021 $100 million　（年間売上高） Inflection AI 2022 $1.3 billion　（調達資金）…

トップ10のコードなしAIアプリビルダー

あなたは、「コーディングを知っていたら、夢のソフトウェアを作れるのになあ」と思ったことはありませんか？それが現実になるかもしれません。AIアプリビルダーはあなたのビジョンを現実の解決策に変えることができます。ノーコードのAIアプリビルダーは、コーディングの経験や知識なしにソフトウェアアプリケーションや繰り返しのタスクを自動化する解決策、ウェブサイトのインターフェースなどを作成できる革命的なツールです。ゼロのコーディング知識で効率的なソフトウェアアプリケーションを開発するためのトップ10の強力なAIアプリビルディングツールを探求しましょう。詳しくはこちら：2023年になぜノーコード機械学習を学ぶべきか？ ClickUp ClickUpは、大規模なプロジェクトを管理し、チームのコラボレーションを処理する最も効率的なAIアプリビルダーの一つです。35以上のClickAppsを利用して、タスクを作成と自動化、ワークフローを最適化し、ワークスペースを好みにカスタマイズすることができます。ドラッグアンドドロップ機能により、設定プロセスを簡単にアクセスできます。コーディングの経験なしに、アプリを構築して統合し、進捗を追跡および監視し、高度なツールを使用することができます。利点無限の創造性のための事前構築テンプレート 1000以上の外部統合をシームレスに実現フリーランサー、ソロプレナー、起業家に利用可能ドラッグアンドドロップオプションで50以上のアクションポイントエディタ内にリンクされた自動化機能制約ワークスペースの配置に時間がかかるプラットフォームにはより多くの自動化機能が必要 Make（Integromat） Make（旧Integromat）は、実現可能なデザインインターフェースで高品質なビジネスソリューションを作成し、複雑な組織のタスクを自動化する完璧なツールです。ノーコードのアプローチを用いてアプリケーションを開発できる最もシンプルなAIアプリビルダーの一つです。ITやマーケティングから人事まで、すべての部門とチームのワークフローを向上させることができます。利点使いやすいドラッグアンドドロップ機能部門間のワークフローの効率化タスクの自動化に適応可能なテンプレート複雑なタスクを簡単なプロセスに分解制約すべての機能をマスターするには時間がかかる可能性がある Quixy…

「アプリストア–車向け–そう遠くないかもしれない」

自動車メーカージェネラルモーターズは、オープンソースのアプリケーションプログラミングインターフェースのセットをリリースしましたこれにより、ソフトウェア開発者が接続された車両ハードウェアと統合するアプリをビルドできます

『Retrieval-Augmented GenerationとSelf-Hosted LLMsから期待されること』

この記事では、自己ホストされたLLMsとRAG技術を組み合わせてAIアプリケーションを開発する方法について学びます

FineShare Review 2023年の最高の人工知能仮想カメラは？

「FineShareのレビューを通じて、最高のAI仮想カメラをご紹介しますその特徴、メリット、デメリットを詳しく分析します」

fineshare

Aaron Lee、Smith.aiの共同設立者兼CEO – インタビューシリーズ

アーロン・リーさんは、Smith.aiの共同創業者兼CEOであり、AIと人間の知性を組み合わせて、24時間365日の顧客エンゲージメントを提供し、北米を拠点とするライブエージェントによるリードの獲得とコンバージョンを実現していますアーロンさんはまた、The Home Depotの元CTOであり、Redbeaconの共同創設者でもあり、2012年にホームデポによって買収されました彼は[…]

PyTorchEdgeはExecuTorchを発表しました：モバイルおよびエッジデバイス向けのオンデバイスでの推論をエンパワーメント

画期的な取り組みとして、PyTorch Edgeは新しいコンポーネント、ExecuTorchを導入しました。これはモバイルおよびエッジデバイスのオンデバイス推論能力を革新する革新的なソリューションであり、Arm、Apple、およびQualcomm Innovation Centerを含む業界の重鎮からの支持を集め、ExecuTorchはオンデバイスAIの分野で先駆的な力となっています。 ExecuTorchはオンデバイスAIエコシステム内の断片化に対処するための重要な一歩です。緻密に設計されたデザインは、シームレスなサードパーティ統合のための拡張ポイントを提供し、この革新により、機械学習（ML）モデルの専門ハードウェア上での実行を加速します。著名なパートナーは、それぞれのハードウェアプラットフォームでモデルの推論実行を最適化するために独自のデリゲート実装を提供しており、ExecuTorchの効果をさらに高めています。 ExecuTorchの作者は以下を用意しています: 詳細なドキュメント。アーキテクチャの詳細な洞察。ハイレベルコンポーネント。プラットフォーム上で実行される模範的なMLモデル。さらに、包括的なエンドツーエンドのチュートリアルが利用でき、さまざまなハードウェアデバイス上でモデルのエクスポートと実行のプロセスをユーザーがガイドします。 PyTorch Edgeコミュニティは、独創的なExecuTorchの応用が確実に現れることを熱望しています。 ExecuTorchのコアは、軽量なオペレータレジストリを特徴とするコンパクトなランタイムで構成されています。このランタイムは、モバイル電話から組み込みハードウェアまでのさまざまなエッジデバイス上でPyTorchプログラムを実行するための効率的なパスを提供します。 ExecuTorchには、ML開発者向けのソフトウェア開発キット（SDK）とツールチェーンが付属しており、ML開発者にとって直感的なユーザーエクスペリエンスを提供します。このシームレスなワークフローにより、開発者はモデルの作成からトレーニング、そしてデバイスデリゲーションまで、一つのPyTorch環境内でシームレスに移行することができます。ツールスイートはまた、オンデバイスモデルのプロファイリングを可能にし、元のPyTorchモデルのデバッグ方法を改善します。 ExecuTorchは、組み合わせ可能なアーキテクチャから構築されており、ML開発者は利用するコンポーネントに関する確信を持つための情報を提供し、必要に応じて拡張のためのエントリーポイントを提供します。この設計は、ポータビリティの向上、生産性の向上、優れたパフォーマンスなど、MLコミュニティにいくつかの利益をもたらします。このプラットフォームは、ハイエンドのモバイル電話からリソース制約のある組み込みシステムやマイクロコントローラまで、さまざまなコンピューティングプラットフォームで互換性があります。 PyTorch Edgeは、研究とプロダクション環境のギャップを埋めることを目指しています。PyTorchの能力を活用することで、MLエンジニアはサーバ、モバイルデバイス、組み込みハードウェアなどのダイナミックかつ進化する環境にわたってモデルを作成および展開することが可能となります。この包括的なアプローチは、拡張現実（AR）、仮想現実（VR）、ミックスドリアリティ（MR）、モバイル、IoTなどのドメインでのオンデバイスソリューションへの需要の増加に対応しています。 PyTorch Edgeは、多様なエッジデバイスに対応する能力を備えた多様なMLモデルのデプロイメントを可能にする繁栄するエコシステムの道を切り開きます。プラットフォームのコアコンポーネントは、様々なハードウェア構成とパフォーマンス能力を持つデバイス間での互換性を確保しています。PyTorch Edgeは、明確なエントリーポイントと表現を開発者に提供することで、オンデバイスAIの領域での成長するエコシステムへの道を切り開きます。結論として、ExecuTorchはPyTorch EdgeがオンデバイスAIの推進に取り組んでいることを物語っています。業界のリーダーの支援と先見の明あるアプローチを持つこのプラットフォームは、モバイルおよびエッジデバイスのオンデバイス推論能力の新たな時代を告げ、AIの分野での革新的なブレイクスルーを約束します。

業界の内部人がビッグテックのA.I.に対するオープンな代替案を推進しています

「Appleに自身の会社を売却した尊敬されるコンピューターサイエンティストに率いられる非営利団体のAllen Institute for AIは、最先端の研究を民主化しようとしています」

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