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「AIの利点：NVIDIA Canvas、Blender、TikTok、およびCapCutにおける高度なクリエイティブワークフロー」

編集者の注：この投稿は、NVIDIA Studioシリーズの一部であり、注目されるアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを改善する方法を示しています。さらに、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて詳しく説明し、コンテンツ作成を劇的に高速化する方法について詳しく説明しています。アートの形態は美しく非凡であるだけでなく、創作の分野においてアーティストにとって提供されるシンプルな喜びと安らぎを忘れることは容易です。今週のIn the NVIDIA StudioシリーズのテーマであるJanice K. Lee、通称Janice.Journalは、AIを使用して創作プロセスを加速し、インスピレーションを見つけ、繰り返しの作業を自動化するTikTokのセンセーションです。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/08/week72-nvidia-bts-video-1280w-2.mp4 今週も、NVIDIA Studioテクノロジーは最も人気のあるモバイルアプリやデスクトップアプリをパワーアップしており、アスピリングアーティストやクリエイティブプロフェッショナルの創作ワークフローを推進しています。 TikTokとCapCut、NVIDIAとクラウドのパワー週ごとに、AIはコンテンツ作成においてますます普及しています。人気のあるソーシャルメディアアプリTikTokを例にとってみましょう。AI Green Screenを含むすべてのモバイルアプリの機能は、クラウド上のGeForce RTX GPUによって高速化されています。TikTokのクリエイターワークフローの他の部分も高速化されており、人気のある生成型AIパワードのビデオ編集アプリであるDescript AIは、最新のNVIDIA…

「欠損データの解明：データサイエンティストのための絶対初心者向け入門書」

「欠損データ、欠損データのメカニズム、そして欠損データプロファイリングをこれまでにないほど分かりやすく解説しますデータサイエンスのスキルを向上させるために必要なことをすべて学びましょう！」

ベクトルデータベース：初心者向けガイド！

ベクトルデータベースに入力すると、データの拡大する景色によって引き起こされる課題の解決策として現れた技術革新です

「Rを使った南アメリカのマッピング：ジオビジュアライゼーションの詳細解説」

「あなたは、子供の頃から地図と地理を楽しんでいたデータサイエンティストで、アマチュアのVoAGI作家ですねグラフを使った次の仕事のための良いテーマを探していますね、そして、最も…」

「マーク・A・レムリー教授による生成AIと法律について」

データサイエンス内で新しい分野が現れ、研究内容が理解しにくい場合は、専門家やパイオニアと話すことが最善です最近、私たちはスタンフォードロースクールのウィリアムH.ノイコム法学教授であり、ディレクターでもあるMark A. Lemley氏と話をしました...

Interview

生成AIにおけるプロンプトエンジニアリングの基本原則

導入この記事では、生成型AIにおけるChatGPTプロンプトエンジニアリングについて説明します。ChatGPTは2022年11月以来、技術者や非技術者の間で最も話題となっているトピックの一つです。これは知的な会話の一形態であり、知的な会話の時代の幕開けを示しています。科学、芸術、商業、スポーツなど、ほぼ何でも尋ねることができ、それらの質問に答えを得ることができます。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 ChatGPT Chat Generative Pre-trained Transformer、通常はChatGPTとして知られているものは、ユーザープロンプトに基づいて新しいテキストを生成する役割を示すChat Generative Pre-trained Transformerの頭字語です。この会話フレームワークは、オリジナルのコンテンツを作成するために広範なデータセットでのトレーニングを行います。Sam AltmanのOpenAIは、ChatGPTによって示されるように、最も重要な言語モデルの一つを開発したとされています。この素晴らしいツールは、テキスト生成、翻訳、要約のタスクを容易に実行することができます。これはGPTの3番目のバージョンです。ChatGPTの使い方はほとんどの人が知っているため、インターフェースや操作方法などについては議論しません。しかし、LLMについては議論します。プロンプトエンジニアリングとは何ですか？生成型AIにおけるプロンプトエンジニアリングは、AI言語モデルの能力を活用する高度なツールです。これにより、モデルに明確で具体的な指示が与えられ、言語モデルのパフォーマンスが最適化されます。指示を与える例は以下の通りです。モデルに明示的な指示を与えることは、回答を正確にするために有益です。例 – 99 * 555は何ですか？「回答が正確であることを確認してください」という指示は、「99 * 555は何ですか？」よりも良いです。大規模言語モデル（LLM） LLMは、自己教師あり学習技術を用いて、大量のデータに対してニューラルネットワークの技術を適用して、人間らしいテキストを生成するAIベースのアルゴリズムです。OpenAIのChat GPTやGoogleのBERTなどがLLMの例です。LLMには2つのタイプがあります。…

「研究によると、YouTube広告が子どもたちのオンライン追跡を引き起こした可能性がある」と言われています

「アダリティクスは、GoogleのYouTubeが子供向けの約100本のYouTube動画で300以上のブランドの成人向け製品を広告しており、いくつかの広告は暴力的なコンテンツを表示している」と報告しました

『見て学ぶ小さなロボット：このAIアプローチは、人間のビデオデモンストレーションを使用して、ロボットに汎用的な操作方法を教える』

ロボットは常にテックの世界で注目の的となってきました。彼らは常にSF映画、子供向け番組、書籍、ディストピアの小説などで場所を見つけました。それほど昔ではなく、彼らはただのSFの夢でしたが、今ではどこにでもいて、産業を再構築し、未来の一端を見せてくれています。工場から宇宙空間まで、ロボットが主役になり、今までにない精度と適応性を披露しています。ロボティクスの風景では、常に同じ目標がありました：人間の器用さを反映することです。人間の操作能力を反映するための改善の探求は、興奮するような進展をもたらしました。アイインハンドカメラの統合により、従来の静止型の第三者カメラの補完または代替として、大きな進歩がなされています。アイインハンドカメラは大きな可能性を秘めていますが、エラーフリーな結果を保証するわけではありません。ビジョンベースのモデルは、変動する背景、可変光、物体の外観の変化など、現実世界の変動に苦労することがよくあり、脆弱性を引き起こします。この課題に取り組むために、最近新しい一連の一般化技術が登場しました。ビジョンデータに頼る代わりに、多様なロボットデモデータセットを使用してロボットに特定のアクションポリシーを教えるという方法です。ある程度は機能しますが、大きな問題があります。それは高価です、本当に高価です。実際のロボットセットアップでこのようなデータを収集することは、キネステティックな教育やVRヘッドセットやジョイスティックを介したロボットのテレオペレーションなど、時間のかかる作業を意味します。この高価なデータセットに頼る必要があるのでしょうか？ロボットの主な目標は人間を模倣することですから、なぜ人間のデモンストレーションビデオを使わないのでしょうか？これらのタスクを行う人間のビデオは、人間の機敏さのため、より費用対効果の高い解決策を提供します。これにより、ロボットをリセットしたり、ハードウェアのデバッグを行ったり、困難な再配置を行ったりする必要がなくなります。これにより、ビジョン中心のロボットマニピュレーターの一般化能力を大幅に向上させるための人間のビデオデモンストレーションを活用するという興味深い可能性が生まれます。ただし、人間とロボットの領域間のギャップを埋めることは容易なことではありません。人間とロボットの外観の相違は、慎重な考慮が必要な分布シフトを導入します。このギャップを埋める新しい研究、「Giving Robots a Hand」について見てみましょう。既存の方法では、第三者のカメラ視点を使用して、画像の変換、ドメイン間の不変な視覚表現、および人間とロボットの状態に関するキーポイント情報を活用するドメイン適応戦略を使用して、この課題に取り組んできました。 Giving Robots a Handの概要。出典: https://arxiv.org/pdf/2307.05959.pdf それに対して、「Giving Robots a Hand」は、確固たるルートを取ります。各画像の一貫した部分をマスキングし、人間の手やロボットのエンドエフェクターを効果的に隠すことです。このシンプルな方法は、緻密なドメイン適応技術の必要性を回避し、ロボットが直接人間のビデオから操作ポリシーを学ぶことを可能にします。その結果、人間からロボットへの画像変換に伴う顕著な視覚的な不整合から生じる問題を解決します。提案された手法は、さまざまなタスクを実行するためにロボットを訓練することができます。出典: https://giving-robots-a-hand.github.io/ 「Giving Robots a…

「研究者が深層学習と物理学を組み合わせてMRIスキャンを修正する」

医療画像の領域において、MRIはX線やCTスキャンの能力を上回る、ソフト組織の優れた可視化能力で注目されていますしかし、MRIのアキレス腱は、最小の動きでも画像の品質を損なう動きに対する感受性にありますMRIのコスト...

「Transformerの簡略化：あなたが理解する言葉を使った最先端のNLP — part 3 — アテンション」

「トランスフォーマーは、AIの分野で、おそらく世界中で重大な影響を与えていますこのアーキテクチャはいくつかのコンポーネントで構成されていますが、元の論文は「Attention is All You...」という名前です」

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