Search Results OPT

ChatGPTと高度なプロンプトエンジニアリング：AIの進化を推進する

「高度なプロンプト工学について学び、テクノロジーとのコミュニケーションにおける役割、ChatGPTなどのツールの応用について学ぶ」

PIDコントローラの最適化：勾配降下法のアプローチ

「機械学習ディープラーニングAIこれらの技術を日々利用する人々がますます増えていますこれは、ChatGPTやBardなどによって展開された大規模言語モデルの台頭によって大いに推進されています...」

CDPとAIの交差点：人工知能が顧客データプラットフォームを革新する方法

「顧客データプラットフォーム（CDP）内のAI駆動の洞察が、パーソナライズされた顧客体験を革新する方法」

「愛らしい3Dクリーチャーが、今週「NVIDIA Studio」で父子コラボレーションによって生み出されました」

エディター注：この投稿は、私たちの週刊「NVIDIA Studio」シリーズの一部であり、注目の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向上させる方法を示しています。 NVIDIAの主要なアーティストであり、3Dの専門家であるマイケル・ジョンソンは、技術的に印象的で感情的に共鳴する高度に詳細なアートを作り出しています。彼の最新作である「父と息子のコラボレーション」では、彼の息子の鮮やかな想像力からインスピレーションを受けており、今週はNVIDIA Studioでハイライトされています。「私はアートが他の人々に喜びや素晴らしい思い出をもたらすことができるということが大好きです。素晴らしい作品は私が人間とアーティストであることを特別に感じさせてくれます」とジョンソンは述べています。「アートは人々の視点を変え、まったく異なる感情を抱かせることができます。」若い心がアーティストの世代をインスパイアします。「この作品の背後にあるストーリーは、私が単に息子をインスパイアし、物事がどのように認識されるか、他の人々のアートにインスピレーションを受けることができるかを教えたかったということです」とジョンソンは語ります。彼の息子自身もドゥードルをしているが、自分の作品は十分に良くないと考えていたとジョンソンは気づいていました。「私は彼のアートで私が見たものと、それが私にどのようにインスピレーションを与えたかを彼に見せたかった」とジョンソンは言います。このプロジェクトを通じて、ジョンソンは世界中のアートスタジオやコンセプトアーティストのNVIDIA Studioパワードワークフローも紹介しました。この生物は最高の人生を送っています。 NVIDIAのRTX GPUテクノロジーは、ジョンソンの創造力を加速する重要な役割を果たしています。「アーティストとして、私は迅速なフィードバックと安定性を重視しています」と彼は言います。「私のNVIDIA A6000 RTXグラフィックスカードはレンダリングプロセスを高速化し、迅速に反復することができます。」「父と息子のコラボレーション」では、ジョンソンはまずAutodesk Mayaを開いてキャラクターの基本的な3D形状をモデル化しました。彼のGPUアクセラレーションビューポートにより、迅速でインタラクティブな3Dモデリングが可能になりました。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/07/week68-mj-maya-recording-1280w-sm.mp4 次に、彼はモデルをさらに彫刻、フリースタイル、ディテールのためにZBrushにインポートしました。「最終的な彫刻が完成した後、モデルをRizom-Lab IVソフトウェアに取り込んでUVをレイアウトしました」とジョンソンは語ります。UVマッピングは、3Dモデルの表面をテクスチャマッピングのための2D画像に投影するプロセスです。これにより、モデルをテクスチャリングやシェーディングする際に扱いやすくなります。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/07/week68-mj-zbrush-recording-1280w-sm.mp4 …

「Pythia 詳細な研究のための16個のLLMスイート」

Pythiaは、Eleuther AIによる16の大規模言語モデルのスイートですトレーニングとスケーリング中に自己回帰的な大規模言語モデルを理解し、分析するのに役立ちます

Artificial Intelligence

「UNETアーキテクチャの包括的なガイド | 画像セグメンテーションのマスタリング」

イントロダクションコンピュータビジョンという興奮する分野では、画像には多くの秘密と情報が含まれており、アイテムを区別し強調することが重要です。画像セグメンテーションは、画像を意味のある領域やオブジェクトに分割するプロセスであり、医療画像から自動運転や物体認識までさまざまなアプリケーションで必要です。正確で自動的なセグメンテーションは長い間課題であり、従来の手法では精度と効率が不足することがよくありました。そこで登場するのがUNETアーキテクチャです。UNETは画像セグメンテーションを革新した知能的な手法であり、そのシンプルな設計と独創的な技術により、より正確で堅牢なセグメンテーション結果を実現しました。コンピュータビジョンのエキサイティングな分野に初めて足を踏み入れる方でも、セグメンテーションの能力を向上させたい経験豊富なプラクティショナーでも、この詳細なブログ記事はUNETの複雑さを解き明かし、そのアーキテクチャ、コンポーネント、有用性を完全に理解することができます。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。畳み込みニューラルネットワークの理解 CNNはコンピュータビジョンのタスクで頻繁に使用されるディープラーニングモデルであり、画像分類、物体認識、画像セグメンテーションなどに非常に役立ちます。CNNは主に画像から関連する情報を学習し抽出するため、視覚データ分析に非常に有用です。 CNNの重要なコンポーネント畳み込み層： CNNは学習可能なフィルタ（カーネル）の集合で構成されており、入力画像または特徴マップに畳み込まれます。各フィルタは要素ごとの乗算と合計を適用し、特定のパターンやローカルな特徴を強調した特徴マップを生成します。これらのフィルタはエッジ、コーナー、テクスチャなど、多くの視覚要素を捉えることができます。プーリング層：畳み込み層によって生成された特徴マップをプーリング層を使用してダウンサンプリングします。プーリングは特徴マップの空間的な次元を削減しながら、最も重要な情報を保持し、後続の層の計算量を減らし、モデルを入力の変動に対してより抵抗力のあるものにします。最も一般的なプーリング操作は、与えられた近傍内の最大値を取るマックスプーリングです。活性化関数：活性化関数を使用して、CNNモデルに非線形性を導入します。畳み込み層やプーリング層の出力に要素ごとに適用し、ネットワークが複雑な関連性を理解し非線形の決定を行うことができるようにします。勾配消失問題を解決するためのシンプルさと効率性から、ReLU（Rectified Linear Unit）活性化関数がCNNでよく使用されます。全結合層：全結合層、または密結合層とも呼ばれるものは、取得した特徴を使用して最終的な分類または回帰操作を行います。これにより、1つの層のすべてのニューロンが次の層のすべてのニューロンに接続され、ネットワークは前の層の組み合わせ入力に基づいてグローバルな表現を学習し、高レベルの判断を行うことができます。ネットワークは、低レベルの特徴を捉えるために畳み込み層のスタックから始まり、その後プーリング層が続きます。より深い畳み込み層はネットワークが進化するにつれてより高レベルの特徴を学習します。最後に、1つまたは複数の全結合層を使用して分類または回帰操作を行います。全結合ネットワークの必要性従来のCNNは通常、単一のラベルが入力画像全体に割り当てられる画像分類のジョブに適しています。一方、従来のCNNアーキテクチャは、各ピクセルをさまざまなクラスや領域に分類するセマンティックセグメンテーションのようなより詳細なタスクには問題があります。ここでFully Convolutional Networks（FCN）が活躍します。セグメンテーションタスクにおける従来のCNNアーキテクチャの制約…

Artificial Intelligence

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「Amazon SageMakerを使用して、薬剤探索を加速するためのタンパク質折り畳みワークフローを構築する」

SEER：セルフスーパーバイズドコンピュータビジョンモデルの突破口？

ChatGPTにおけるCSVファイルのクエリパフォーマンス向上

「OpenLLMの紹介：LLMのためのオープンソースライブラリ」

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