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ChatDev ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント

ソフトウェア開発業界は、しばしば相談と直感に頼る領域であり、入り組んだ意思決定戦略に特徴付けられていますさらに、ソフトウェアの開発、保守、および運用には、厳格で方法論的なアプローチが必要です問題の複雑さに応じて、ソフトウェア開発者は相談ではなく直感に基づいて意思決定をすることが一般的です

ChatDev

(Shōrai no toppu 10 de-ta saiensu no kyūjin purofīru)

紹介データサイエンスのキャリアには、どのような未来が待っているのか、考えたことはありますか？はい、正しい予想です – 無限の可能性。データサイエンスは、テクノロジーの世界で最も急成長している分野になりました。データサイエンスの分野では、熟練したデータ愛好家への需要が増しています。キャリアへのポテンシャルな報酬や利点は見逃したくないでしょう。この記事では、素晴らしいキャリア投資と明るい未来のための最高のデータサイエンスの求人プロフィールについてご紹介します。トップ10のデータサイエンスの求人プロフィール新人の場合、適切な分野を選ぶことは重要であり、同時に困難な課題になります。しかし、あなたは将来の努力に最も適したデータサイエンスの求人プロフィールを見つけるための正しい場所にいます。 1. データサイエンティストデータサイエンティストは、膨大で複雑なデータを収集し、観察し、解釈します。データサイエンティストは、数学者、コンピューターエキスパート、科学者、統計学者の融合体です。データ解析に関心がある人は、この分野を選んで将来を輝かせることができます。データサイエンティストの主な責任データソースの発見データ収集手順の自動化トレンドやパターンに基づいて情報を分析する非構造化データや構造化データの前処理に取り組む予測モデルの生成機械学習アルゴリズムの開発…

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃71

今週、ジョー・バイデン大統領は人工知能の規制を再び注目させるために、人工知能の監督を目的とする行政命令に署名しましたこの指令は様々な政府機関に要請し、…

電動車向けのZenML：データから効率予測へ

はじめに電気自動車の効率を予測し、ユーザーがそのシステムを簡単に使用できるシステムがあると思ったことはありますか？電気自動車の世界では、電気自動車の効率を非常に高い精度で予測することができます。このコンセプトは現実の世界にも導入され、私たちはZenmlとMLflowに非常に感謝しています。このプロジェクトでは、技術的な深いダイブを探求し、データサイエンス、機械学習、およびMLOpsの組み合わせがこのテクノロジーを美しく作り上げる方法を見ていきます。また、電気自動車にどのようにZenMLを使用するかも見ていきます。学習目標この記事では、以下のことを学びます。 Zenmlとは何か、エンドツーエンドの機械学習パイプラインでの使用方法を学ぶ。 MLFlowの役割を理解し、機械学習モデルの実験トラッカーを作成する。機械学習モデルの展開プロセスと予測サービスの設定方法を探索する。機械学習モデルの予測との対話に使用するユーザーフレンドリーなStreamlitアプリの作成方法を発見する。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。電気自動車の効率を理解する電気自動車（EV）の効率は、バッテリーからの電気エネルギーを走行距離にどれだけ効率よく変換できるかを示します。通常、kWh（キロワット時）あたりのマイルで測定されます。モーター効率、バッテリー効率、重量、空力、および補助負荷などの要素がEVの効率に影響を与えます。したがって、これらの領域を最適化すると、EVの効率を改善することができます。消費者にとっては、より効率の高いEVを選ぶことで、より良い運転体験が得られます。このプロジェクトでは、実際のEVデータを使用して電気自動車の効率を予測するエンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築します。効率を正確に予測することで、EVメーカーは設計を最適化することができます。 ZenMLというMLOpsフレームワークを使用して、機械学習モデルのトレーニング、評価、展開のワークフローを自動化します。ZenMLは、MLライフサイクルの各ステージでのメタデータの追跡、アーティファクトの管理、モデルの再現性の機能を提供します。データ収集このプロジェクトでは、Kaggleからデータを収集します。かわいいは、データサイエンスや機械学習プロジェクトのための多くのデータセットを提供するオンラインプラットフォームです。必要な場所からデータを収集することができます。このデータセットを収集することで、モデルへの予測を行うことができます。以下は、すべてのファイルやテンプレートが含まれている私のGitHubリポジトリです： https://github.com/Dhrubaraj-Roy/Predicting-Electric-Vehicle-Efficiency.git 問題の設定効率的な電気自動車は未来ですが、その走行範囲を正確に予測することは非常に困難です。解決策私たちのプロジェクトは、データサイエンスとMLOpsを組み合わせて、電気自動車の効率予測のための正確なモデルを作成し、消費者とメーカーの両方に利益をもたらします。仮想環境の設定なぜ仮想環境を設定したいのでしょうか？プロジェクトを他のプロジェクトとの競合せずに目立たせるためです。…

シリコンボレー：デザイナーがチップ支援のために生成AIを活用

今日公開された研究論文によれば、生成AIは、最も複雑なエンジニアリングプロジェクトの1つである半導体設計を支援できる方法を示しています。この研究では、高度な専門分野の企業が、内部データを使用して大規模な言語モデル（LLM）を訓練し、生産性を向上させるアシスタントを作成することができることが示されています。半導体設計は非常に困難な職業の一つです。最先端のチップであるNVIDIA H100 Tensor Core GPU（上記）は、人間の髪の毛の1万分の1の幅の通りよりも10,000倍細いストリート上に接続された数百億のトランジスタで構成された計画された都市のように見えます。数多くのエンジニアリングチームが2年以上にわたり協力し、これらのデジタルメガシティを構築しています。一部のグループはチップの全体的なアーキテクチャを定義し、他のグループはさまざまな超小型回路を作成・配置し、さらに別のグループはその作業をテストします。それぞれの作業には専門的な方法、ソフトウェアプログラム、コンピュータ言語が必要です。 LLMに向けた広範なビジョン「私は大規模な言語モデルが時間の経過とともに、あらゆるプロセスを支援することになると考えています」と、筆頭著者であるNVIDIA ResearchのディレクターであるMark Ren氏は述べています。 NVIDIAの最高科学責任者であるBill Dally氏は、この論文をサンフランシスコで開催された年次の電子設計自動化（EDA）に関する国際会議で発表しました。「この取り組みは、特に高度な専門分野でも、内部データを使用して有用な生成AIモデルを訓練することができることを示しています。これは、半導体設計の複雑な作業にLLMsを適用するための重要な一歩です」とDally氏は述べました。 ChipNeMoの登場この論文では、NVIDIAのエンジニアが、社内データを使用して会社の内部データを生成し最適化するためのカスタムLLMであるChipNeMoを作成した方法について詳しく説明されています。長期的には、エンジニアはチップ設計の各段階に生成AIを適用し、全体的な生産性を大幅に向上させることを期待しています。Ren氏はEDA分野で20年以上のキャリアを持つエンジニアの一人です。 NVIDIAのエンジニアによる可能なユースケースの調査の結果、研究チームは3つのユースケースを開始することを選びました：チャットボット、コード生成器、および分析ツールです。初期のユースケース後者は、既知のバグの維持に関連する時間のかかるタスクを自動化するツールであり、これまでで最も好評を得ています。 GPUアーキテクチャとデザインに関する質問に回答するプロトタイプチャットボットは、早期のテストで多くのエンジニアが技術文書を迅速に見つけるのに役立ちました。コード生成ツールは、チップ設計のソフトウェアの一部を書くのに役立ちます。…

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…

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ChatDev ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント

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このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃71

電動車向けのZenML：データから効率予測へ

シリコンボレー：デザイナーがチップ支援のために生成AIを活用

トップ10のコードなしAIアプリビルダー

「Pythonを使用した最も近いバーを見つけるための近接解析」

「安全で安心なAIに対する取り組みに基づいて行動する」

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「ウェブポータル開発を加速させる8つの戦略」

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