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あなたの次の夢の役割(2023年)を見つけるのに役立つ、最高のAIツール15選

Resumaker.ai Resumaker.aiは、数分で履歴書を作成するのを支援するウェブサイトです。ポータルは、いくつかのカスタマイズ可能なデザイナー製履歴書テンプレートと直感的なツールを提供して、夢の仕事に就くのを手助けします。他の履歴書ビルダーとは異なり、Resumaker.aiの人工知能（AI）エンジンは、ユーザーのためにデータを自動的に完了・入力することで、履歴書作成プロセスを簡素化します。Resumaker.aiは、SSL暗号化などの対策を講じて、ユーザーデータを不正アクセスから保護します。ツールのライティングガイドとレコメンデーションを使用して、競合から目立つ履歴書をデザインすることができます。ユーザーは、投稿されたポジションの要件を反映させ、自己紹介を行い、自分の資格に関する主張を裏付けるために数字を活用することができます。 Interviewsby.ai 人工知能によって駆動されるプラットフォームであるInterviewsby.aiを使用することで、求職者はインタビューに備えることができます。ユーザーに合わせた模擬面接中に、人間の言葉を認識・解釈することができる言語モデルであるChatGPTがリアルタイムのフィードバックを提供します。希望する雇用に関する情報を入力することにより、アプリケーションはユーザーに適切で現実的なインタビューの質問を生成することができます。質問を作成する機能により、ユーザーが古くなったり関係のない素材でトレーニングする可能性がなくなります。Interviewsby.aiを使用することで、ユーザーはコントロールされた環境で面接スキルを磨き、自分の強みと弱みに注目した具体的なフィードバックを即座に受けることができます。 Existential ユーザーの興味、才能、価値観を評価することで、AIにより駆動される職業探索ツールであるExistentialは、ユーザーのプロフェッショナルな道筋について具体的な提言を行います。目的は、ユーザーにとって刺激的で挑戦的で満足のいく職業を示唆することです。アプリケーションには簡単な発見プロセスがあり、理想的な仕事に関する特定の質問に答えた後、プログラムはユーザーの興味に最も合った推奨事項を提供します。コミットする前に、ユーザーはこれらの選択肢について詳しく学び、自分の目的に合うかどうかを確認することができます。Existentialは、個人が自分の運命を形作り、仕事に意味を見出すことを目指しています。 Jobscan 求職者は、人工知能（AI）によって駆動されるJobscan ATS Resume CheckerおよびJob Search Toolsを使用することで、面接を受ける可能性を高めることができます。プログラムは、求人情報と応募者の履歴書を分析し、関連する資格を分離するための独自の人工知能アルゴリズムを使用します。応募者の履歴書を分析した後、プログラムは、応募者の強みと改善の余地がある部分を詳細に説明したマッチ率レポートを生成します。Jobscan ATS Resume Checkerの助けを借りて、あなたの履歴書をApplicant Tracking Systems（ATS）に最適化し、注目される可能性を高めることができます。 Aragon 人工知能（AI）によって駆動されるプログラムであるAragon Professional Headshotsは、写真家に行かずに、ヘアメイクに時間をかけずに、修正を待たずに、洗練されたヘッドショットを撮影できるようにするツールです。ユーザーは10枚のセルフィーをアップロードし、ツールは瞬時に40枚の高精細写真を返します。さらに、アプリケーションは、AES256でデータを暗号化し、SOC 2およびISO 27001の認定を取得したサービスプロバイダーにのみデータを保存することにより、ユーザーのプライバシーを保護します。ただし、18歳未満の人は利用しないでください。これは利用規約の違反となります。…

Amazon SageMaker Data WranglerのSnowflakeへの直接接続でビジネスインサイトまでの時間を短縮してください

Amazon SageMaker Data Wranglerは、1つのビジュアルインターフェイスで、コードを書くことなく機械学習（ML）ワークフローでデータの選択とクリーニング、特徴量エンジニアリングの実行に必要な時間を週から分単位に短縮することができ、データの準備を自動化することができますSageMaker Data Wranglerは、人気のあるSnowflakeをサポートしています

Btech卒業後に何をすべきですか？

Btechの後に何をすべきですか？このよくある質問は、最終学年や最近卒業した学生にとって悩みの種です。多くの人々が従来のキャリアパスを選ぶ一方、一部の人々は新しい分野でのキャリアを研究し探求することを決めます。より多くの選択肢を探索し、スキル開発に重点を置き、継続的な学習、進化する技術について常に最新情報を得ることにより、個人は速いペースのBtechの後の旅で成功することができます。この記事では、Btechの後の最良のキャリアオプションについて説明しています。 Btech卒業生の従来のキャリアパスエンジニアの仕事ソフトウェアエンジニア/開発者：コンピューターサイエンスのBTechを持つソフトウェアエンジニアは、オンラインやモバイルアプリ、データベース管理、ソフトウェアアーキテクチャの開発に参加します。ハードウェアエンジニア：ハードウェアエンジニアは、コンピューターハードウェアコンポーネントを作成、開発、テストし、最適な動作を確保します。機械エンジニア：製品設計、ロボット、産業機械など多様な産業で機械システムを開発、分析、構築します。電気エンジニア：電力発電、エレクトロニクス、通信、再生可能エネルギーシステムを計画、開発、維持します。土木エンジニア：建設、構造の安全性、環境持続性を維持しながら、インフラプロジェクトの計画、設計、構築、維持を行います。宇宙航空エンジニア：航空機、宇宙船、関連技術の設計、開発、テストの責任を担います。化学エンジニア：石油化学、医薬品、環境工学、材料科学など、幅広い産業でプロセスを作成、管理します。環境エンジニア：環境保護、持続可能性、廃棄物管理のソリューションを提供し、規制に適合します。大学院研究と研究 MTechまたはME： BTech卒業生は、MTechまたはMEなどの大学院課程を追求することができます。これらには研究の可能性、高度なコースワーク、エンジニアリングの専門分野が含まれます。 MS： BTech卒業生は、研究、コースワーク、協力、論文の達成に焦点を当てた工学のMaster…

チャットボットの台頭

ボットがますます巧妙な嘘つきになっているときに、真実を追跡するにはどうすればよいですか？

ジョン・イサザ弁護士、FAI氏によるAIとChatGPTの法的な土壌を航行する方法

私たちは、Rimon LawのパートナーであるJohn Isaza, Esq., FAIに感謝しています彼は、法的な景観の変化、プライバシー保護とイノベーションの微妙なバランス、そしてAIツールを統合する際に生じる独特の法的な意義など、多岐にわたる側面で自身の物語と貴重な洞察を共有してくれましたJohnは、AIに関連する課題や考慮事項について貴重な観点を提供しています...John Isaza, Esq., FAI がAIとChatGPTの法的景観を航海するための記事を読む»

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現代のデータエンジニアリングにおいてMAGE：効率的なデータ処理を可能にする

イントロダクション今日のデータ駆動型の世界では、あらゆる業界の組織が膨大なデータ、複雑なパイプライン、そして効率的なデータ処理の必要性に直面しています。Apache Airflowなどの従来のデータエンジニアリングソリューションは、これらの困難に対処するためにデータ操作をオーケストレーションし、制御することで重要な役割を果たしてきました。しかし、技術の急速な進化により、データエンジニアリングの景観を再構築するMageという新しい競合者が登場しました。学習目標第3者のデータをシームレスに統合および同期化すること変換のためのPython、SQL、およびRによるリアルタイムおよびバッチパイプラインの構築データ検証で再利用可能かつテスト可能なモジュラーコード寝ている間に複数のパイプラインを実行、監視、およびオーケストレーションすることクラウド上で協働し、Gitとバージョン管理を行い、利用可能な共有ステージング環境を待つことなくパイプラインをテストすること Terraformテンプレートを介してAWS、GCP、およびAzureなどのクラウドプロバイダーでの高速な展開データウェアハウスで非常に大きなデータセットを直接変換するか、Sparkとのネイティブ統合を介して変換すること直感的なUIを介して組み込みの監視、アラート、および観測性まるで腕木式に簡単でしょうか？それならMageを絶対に試してみるべきです！この記事では、Mageの機能と機能性について説明し、これまでに学んだことやそれを使用して構築した最初のパイプラインを強調します。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Mageとは何ですか？ Mageは、AIによって駆動され、機械学習モデル上に構築された現代的なデータオーケストレーションツールであり、かつてないほどのデータエンジニアリングプロセスを効率化し最適化することを目的としています。これは、データ変換と統合のための効果的でありながら簡単なオープンソースデータパイプラインツールであり、Airflowのような確立されたツールに対して強力な代替手段となる可能性があります。自動化と知能の力を組み合わせることで、Mageはデータ処理ワークフローを革新し、データの取り扱いと処理の方法を変革しています。Mageは、その無比の機能と使いやすいインターフェイスにより、これまでにないデータエンジニアリングプロセスの簡素化と最適化を目指しています。ステップ1：クイックインストール Mageは、Docker、pip、およびcondaコマンドを使用してインストールでき、またはクラウドサービス上で仮想マシンとしてホストできます。 Dockerを使用する #Dockerを使用してMageをインストールするコマンドライン >docker…

Natural language processing

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あなたの次の夢の役割(2023年)を見つけるのに役立つ、最高のAIツール15選

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あなたのデータが適切にモデル化されていない5つの兆候

フロントエンド開発のトレンド

ChatGPT：ウェブデザイナーの視点

Gorillaに会ってください：UCバークレーとMicrosoftのAPI拡張LLMは、GPT-4、Chat-GPT、およびClaudeを上回ります

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