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なぜ便利なソフトウェアを書くのはいつも難しいのか

「歴史は、長く有益なソフトウェアを書くことがいかに困難かを教えてくれますそれはコードとはほとんど関係がありませんので、AIはそれを修正することはできません」

スピーチファイのレビュー：2023年の究極のテキスト音声アプリは？

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Speechify

次世代のコンピューティング：NVIDIAとAMDがAI、レンダリング、シミュレーションを加速する強力なワークステーションを提供します

プロフェッショナルがデスクトップからAIアプリケーションの構築と実行をできるようにするために、NVIDIAとAMDは新しいワークステーションを開発しています。このワークステーションは、NVIDIA RTX Ada Generation GPU と AMD Ryzen Threadripper PRO 7000 WX-Series CPU で搭載されています。これらの新しいプラットフォームは、AIコンピューティング、レンダリング、シミュレーションの能力を最高水準で結集し、プロフェッショナルが最もリソースを消費する大規模なAIワークフローを効率的に処理できるようにします。 AIイノベーションをデスクトップに高度なAIタスクには通常、データセンターレベルのパフォーマンスが必要です。例えば、1兆パラメータを持つ大規模な言語モデルをトレーニングするには、数週間にわたって数千のGPUが実行される必要があります。しかし、モデルのサイズを減らして高いAIモデルの精度を維持したまま、より小さなシステムでモデルのトレーニングを可能にするための研究も進行中です。新しいNVIDIA RTX GPUとAMD CPUのワークステーションは、このような小さなモデルのトレーニングだけでなく、ローカルでの微調整やデータセンターやクラウドリソースのオフロードを支援することで、パワーとパフォーマンスを提供します。これらのデバイスは、ユーザーがワークロードに応じて単一のGPU構成またはマルチGPU構成を選択できるようにします。小さなトレーニング済みのAIモデルは、ワークステーションをローカルインファレンスに使用する機会も提供します。RTX GPUとAMD CPUのワークステーションは、小規模のワークグループや部門向けのインファレンスサービングにこれらの小さなAIモデルを実行するように構成できます。…

「生成AIの未来はエッジです」

「ChatGPTとジェネレーティブAIの登場は、技術史における画期的な瞬間であり、インターネットやスマートフォンの誕生と同様に評価されていますジェネレーティブAIは知的な対話を展開でき、試験に合格でき、複雑なプログラムやコードを生成でき、目を引く画像やビデオを作成する能力により、無限の可能性を示しています」

「セグミンドの生成AIによるエンパワーリングなロゴデザイン」

イントロダクションブランドの世界では、ロゴがブランドの本質を象徴しています。従来、ロゴの作成にはデザイナーの才能と修正が必要でしたが、セグマインドが登場し、生成的な人工知能（AI）によってロゴデザインを変革しました。セグマインドのAI駆動アプローチはデザインプロセスを簡素化し、創造性を引き出し、制限のないロゴの創造を可能にします。変革の概念である「生成的AI」はデザインデータを学習し、効率的にロゴを自律的に作成することで、人間の創造性を補完し、費用効果の高いソリューションを提供します。本記事では、技術的な優位性から実世界の応用まで、セグマインドの生成的AIがロゴデザインに与える影響について詳しく解説します。技術とデザインの融合がロゴ作成を革新する方法を発見してください。出典：Adweek 学習目標ロゴデザインがブランディングにおいて重要である理由やデザインとマーケティングにおいてなぜ重要なのかについて理解する。主に生成的AIのような人工知能の変革的な役割をロゴデザインにおいて発見し、創造プロセスをどのように向上させるかについて知る。セグマインドの革新的なプラットフォームについて学び、AIを人間の創造性と組み合わせてロゴデザインを再定義する方法について理解する。セグマインドの生成的AIの技術的側面に深く入り、ディープラーニングと大規模なデザインデータセットを活用する方法を理解する。ビジネス、スタートアップ、個人ブランディング、教育などの分野でのAI生成ロゴの実際的な用途を探索し、異なる産業にどのような利益をもたらすかを知る。ロゴデザインにおける最新トレンド、ミニマリズム、ロゴを通じたストーリーテリング、AIがロゴ作成の未来を形作る役割などについての洞察を得る。本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。強力なセグマインドの生成的AI 人工知能とデザインの素晴らしい世界において、セグマインドは真のパワーハウスとして進化し、ロゴデザインのための革新的なソリューションを先駆的に提供しています。セグマインドの生成的人工知能は革新、精度、芸術的な才能の証です。セグマインドのロゴデザインへの取り組みは、堅牢で緻密に作り込まれたプラットフォームから始まります。最先端の生成的AIモデルに基づくこのプラットフォームは、ロゴデザインの限界を再定義する創造の触媒です。AIの技術的な優位性をデザイナーの芸術的感性とシームレスに統合し、視覚的に優れただけでなくブランドのアイデンティティと深く共鳴するロゴを生み出します。セグマインドのAIアルゴリズムの技術的な驚異セグマインドが他と異なる点は、技術の卓越性に対する献身です。生成的AIのアルゴリズムの基盤となるのは、デザイン原則、美学、ブランドアイデンティティに関する広範なデータに基づいて訓練されたニューラルネットワークです。これらのアルゴリズムはロゴデザインの複雑さを解剖し、カラーパレット、タイポグラフィ、視覚的なモチーフを解読することができます。セグマインドのAIモデルの核心は、学習と適応の能力にあり、継続的にその創造的な結果を改善します。ディープラーニングを活用してパターンを見つけ出し、生成されるロゴが各ブランドのユニークな本質とシームレスに調和することを保証します。さらに、セグマインドのAIは豊富なデザインの歴史に基づいて訓練され、多様な視覚要素や芸術的スタイルからインスピレーションを得ます。この知識の深さにより、プラットフォームは普通ではないロゴを創り上げ、クライアントに幅広い創造的可能性を提供します。セグマインドの生成的AIは芸術的な共同創作者であり、デザインのマスターです。創造プロセスを補完し、ロゴデザインを新たな高みに押し上げますが、ブランドの本質と個性を守ります。セグマインドの生成的AIを用いたロゴデザインは、もはや手作業に限定されないものです。これは人間の直感と人工知能が調和する場であり、創造性には制約がありません。このパワーハウスはロゴデザインを革新し、創造的美学の中で見逃せない存在です。出典：Segmind ロゴデザインにジェネレーティブAIを使用する利点効率性：ジェネレーティブ人工知能は、従来の複数の修正や長いデザインサイクルを必要とするロゴデザインプロセスを大幅に加速させます。 AIは迅速にロゴのコンセプトを生成でき、時間とリソースの両方を節約します。費用対効果：特にスタートアップや中小企業の場合、AIはプロのデザイナーやデザインエージェンシーを雇う手頃な代替手段を提供します。高品質のロゴを手に入れるための予算にやさしい方法です。インスピレーションとアイデア：人工知能はデザイナーやビジネスオーナーのインスピレーションの源です。新鮮なアイデアやデザイン要素を生成し、創造性を引き出し、革新的なロゴのコンセプトを探求するのに役立ちます。カスタマイズ：ジェネレーティブAIにより、ロゴのカスタマイズが可能になります。ユーザーは色の好み、タイポグラフィ、スタイルを提供し、ロゴを特定のニーズに合わせることができます。…

NVIDIA RTXビデオスーパーレゾリューションのアップデートがビデオ品質や詳細の保全を向上させ、GeForce RTX 20シリーズのGPUへの拡張も行われました

今日、NVIDIAはRTXビデオスーパーレゾリューション（VSR）のアップデートを発表しました。このアップデートにより、全体的なグラフィカルな忠実度が向上し、詳細が保持され、ネイティブのビデオのアップスケーリングとGeForce RTX 20シリーズのデスクトップおよびノートPCのGPUのサポートが可能になります。 RTX VSRなどのAIアシストで、より向上した創造性や生産性から、爆速のゲームまで、詳細はAI向けのRTXページをご覧ください。また、今週の「NVIDIA Studio」では、TwitchパーソナリティのRunebeeさんが自身のインスピレーション、ストリーミングのヒント、およびAIとRTX GPUの加速をどのように活用しているかについて共有しています。そして、10月にはお化けのハロウィンテーマのアート、11月には収穫と秋をテーマにした作品を投稿してくださることをお忘れなく。インスピレーションの源として、iryna.blender3dさんなどのアーティストの作品をTwitterでご覧ください。 The #SeasonalArtChallenge continues on with an incredible render from iryna.blender3d (IG). 🎃 Share your spooky/Halloween-themed…

QA-LoRA：GPUで量子化された大規模言語モデルを微調整する

最新鋭の大規模言語モデル（LLM）は、数十億のパラメータで事前トレーニングされます事前トレーニングされたLLMは多くのタスクをこなせますが、ファイントゥーンが行われるとより優れた性能を発揮しますLoRAのおかげで…

検索で創発的AIにインスピレーションを受ける新たな方法

「私たちは、アイデアを具現化するイメージを作るための新しい方法や、出発点となる文章の下書きのようなものを作成するための新しい方法をテストしています」

マイクロソフトファブリックの紹介

今日の急速に変化するデジタルの世界では、データ、アプリケーション、デバイスのシームレスな統合がますます重要になっています。それに応えるのが、革新的なソリューションであるMicrosoft Fabricです。この記事では、主な機能と利点を探求し、このソリューションの理想的なユーザーを特定し、いつ、どのように始めるかをご案内します。その能力を示すために、データレイクの作成をデモでご紹介します。学習目標: Microsoft Fabricの主な機能と利点を理解する。 Microsoft Fabricの理想的なユーザーとシナリオを特定する。 Microsoft Fabricを活用してデータ統合、分析、レポーティングを開始する方法を学ぶ。 Microsoft Fabricとは何ですか？ Microsoft Fabricは、データのプロフェッショナルの変化するニーズに対応する多目的で将来に対応したプラットフォームです。経験豊富なデータの専門家であるか、まだデータの旅を始めたばかりであっても、データ統合、分析、レポーティングの取り組みを効率化するための包括的なツールと機能のエコシステムを提供します。このガイドに従って、ライセンスをアクティベートし、ツールを探索し、すぐにデータの旅に出ることができます。主な機能と利点 Microsoft Fabricは、ビジネスや個人にとって魅力的な選択肢となる多くの機能と利点を提供する画期的な存在です。データエンジニア、データサイエンティスト、またはビジネスアナリストであっても、Microsoft Fabricは次のようなものを提供しています：統合されたデータストレージ：重複なくすべてのデータが存在できる集中型のデータレイクを提供します。これによりデータの一貫性が確保され、データ管理が簡素化されます。統合機能：Data FactoryやAzure DataBricksなどを含む150以上のコネクタのサポートにより、データソースモデルの統合をよりシームレスに行うことができます。データ分析ツール：SQL、Databricksノートブック、Power BIのいずれかに対応しており、さまざまなデータ分析ツールに対応しているため、データのプロフェッショナルにとって多機能なプラットフォームとなっています。スケーラビリティと容量管理：プロジェクトのニーズに合わせてデータ容量や計算リソースを簡単に調整することができます。この柔軟性により、コスト効率と最適なパフォーマンスが実現されます。…

「12年生終了後、データサイエンティストになる方法」

イントロダクションデータサイエンスは、グローバルのITやビジネスセクターで急速に成長している産業であり、多くの若者がそのキャリアを追求したいと考えています。データサイエンスという言葉は1970年代に生まれましたが、2008年になってからブームとなり、若いプロフェッショナルの心を魅了し続けています。データサイエンスは長い年月をかけて特別なニッチを確立しました。ハーバード・ビジネス・レビューはデータサイエンティストの役割を「21世紀で最もセクシーな仕事」と称しています。現在、インドでのデータサイエンティストの需要は2026年までに100万人を超えると予想されています。こちらのリンクをクリックして、12年生の後にデータサイエンティストになる方法やその他関連情報を発見しましょう。なぜ12年生の後にデータサイエンティストになるのか？データサイエンティストは、企業や社会の将来に影響を与えることができるダイナミックかつ魅力的なキャリアオプションです。高校卒業後、データサイエンスのキャリアを追求することは、重要な影響を与えるだけでなく、他にも魅力的な報酬をもたらす可能性があります。影響力のある貢献データサイエンティストの影響力は、組織内およびグローバルな規模で大きなポテンシャルを持っています。彼らは気候モデリング、ヘルスケア、環境の持続可能性など、重要なグローバル課題に取り組むプロジェクトに従事する一方で、手間のかかるプロセスを自動化し、時間とリソースを節約することができます。需要の増加米国BLSの調査によると、データサイエンスの職業は2016年から2026年までに約27.9％成長する見込みです。Amazon、Google、Appleなどの市場リーダーによるデータに基づく意思決定に依存するため、専門的なデータサイエンティストの需要は常に高まっています。魅力的な給与 Glassdoorによると、データサイエンティストは公平な給与を得ています。2023年9月時点でインドのデータサイエンティストの平均収入は年間14,00,000ルピーであり、関連する分野のデータアナリストやソフトウェアエンジニアよりも高い収入です。リモートで働く機会は追加の特典であり、魅力を高めています。インドでは、データサイエンティストの平均キャッシュボーナスや報酬は1,00,000ルピーから3,00,000ルピーの範囲であり、平均は2,00,000ルピーです。進化するフィールドデータサイエンスは今日の技術イノベーションを支えています。石油以上に価値のあるデータは、現在世界で最も貴重な資源と見なされています。データサイエンスの進化により、AI、機械学習、ビッグデータ分析などの新しい能力を学び、活用する機会が提供されています。職業の進歩データサイエンスの教育はさまざまな仕事の選択肢を提供します。データサイエンティストのマスターになるだけでなく、リーダーシップのポジションに進むことや、セクター内のさまざまな職業を追求することも可能です。データサイエンスはあなたに適したキャリアですか？ 12年生を終えた後にデータサイエンスで働きたい場合、データサイエンスは適切なキャリア選択肢かもしれません。企業計画、データ分析、プログラミングを統合したダイナミックで実りあるキャリアパスを提供します。データと問題解決に情熱を持つ人にとって理想的なキャリアであり、スキルを学び続け、データサイエンスにおいて最新の情報についていくというコミットメントが必要です。データサイエンティストになるための資格データサイエンティストになるための資格基準は非常に明確です。ステップ説明 1. 学士号を取得する IT、コンピュータサイエンス、数学、ビジネスなどの専攻で学士号を取得できます。…

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