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アーティストやクリエイターにとって最高のAIツール（2023年）

Otter.AI Otter.aiは、効率的なミーティングや会話の録音と記述を行うためのAIパワードプラットフォームです。自動音声認識を使用して、リアルタイムで暗号化され、簡単にアクセス可能で共有可能なノートを任意の議論から書き留めます。Otterは、Zoom、Microsoft Teams、Google Meetなどの一般的なプラットフォームで即座にミーティングに出席して録音することができます。私たちは、簡単に共有でき、重要なトピックを強調し、責任を割り当てる要約を作成します。Otterは、ビジネス、教育、個人の文脈で使用されているiOS、Android、Chromeの時間節約アプリです。精度、適応性（異なるスピーカーからの転写が可能）、時間節約の自動スライドキャプチャ機能に高い評価を受けています。 Runway 人工知能（A.I.）がRunwayを駆動する、コンテンツ作成プラットフォームで、人々がコンテンツを公開、編集、協力できるようにします。無制限の写真、テキストから画像の生成、消去と置換、テキストからカラーグレーディング、スーパースローモーション、A.I.トレーニングなど、AIが駆使された革新的な機能があります。グリーンスクリーン、インペインティング、モーショントラッキングは、ビデオ編集の機能の一部です。Runwayは、コンテンツ作成とビデオ編集の骨の折れる作業を効率化し、ユーザーが最終製品に完全に決定権を持つようにします。ソフトウェアには、安全に作曲、リソース、プロジェクトデータを共有するためのツールも含まれています。さらに、Runwayは、数分で変更できる専門的にデザインされたテンプレートの大規模なライブラリにアクセスできるようにしています。 DreamStudio DreamStudioは、テキストに基づいて画像を生成するために人工知能を使用するコンピュータプログラムです。プラットフォームは、高品質の画像を作成する能力でよく知られているStable Diffusionと呼ばれる生成対抗ネットワーク（GAN）技術を使用しています。DreamStudioの多くの有用な機能は、アーティストやデザイナーにとって優れたリソースとなっています。テキストの説明から画像を作成する、インスピレーションとしての画像のインポート、スタイルバリアントの探索などが利用可能です。組み込みのアーカイブにより、ユーザーは以前の貢献を振り返ることができます。DreamStudioは、まだ開発初期の段階ではありますが、クリエイティブなタイプの間で人気が急速に高まっています。このプラットフォームは、画像作成プロセスを根本的に変える可能性があるため、注目されています。 Synthesia Synthesiaは、A.I.ビデオを生成するためのプラットフォームで、A.I.ビデオを簡単かつ低コストで作成することができます。編集プログラムに触れることなく、誰でも本物の人物が主演のプロフェッショナルなビデオを作成できるブラウザ拡張機能です。 Synthesiaには、85種類以上の異なるタイプのA.I.アバター、120種類の異なる言語と方言、55種類の事前設計されたテンプレート、独自のA.I.アバターの作成が可能です。このプラットフォームには、カスタマーサポートや製品マーケティング映像から新しい従業員向けの内部トレーニング映像まで、さまざまな用途があります。 Synthesiaは、ビデオ制作コストを最大80％削減できる能力を持つため、様々な規模の30,000以上の企業が信頼しています。 Raw Shorts Raw Shortsは、テキストからビデオを作成するクリエイターや、Webやソーシャルメディア向けの説明映像、アニメーション、プロモーション映像を作成するためのテキスト-to-videoクリエーターと人工知能によるビデオエディターを提供することで、組織が作成を支援します。機械学習技術を使用して、脚本を読み取り、プロットポイントを抽出して適切なメディアを見つけます。任意のWebブラウザからアクセスできるプラットフォームには、テキストtoスピーチ、ダイナミックグラフィック、100万以上のメディアファイルなどの高度なツールが備わっています。A.I.があなたの映画の初期カットを生成し、ドラッグアンドドロップエディターで細かく調整して、望むように見せることができます。Capital One、American Airlines、Coca-Cola、IBM、Ocean Spray、Nielsen、Sony、Pfizerなどの有名企業が、Raw Shortsを信頼しています。 Murf AI Murf…

バーディーンChatGPTプラグインの使い方

この記事では、Bardeen ChatGPTプラグインを使って嫌な仕事を自動化する方法を紹介します

ChatGPT プラグイン：知っておく必要があるすべて

OpenAIが展開したサードパーティのプラグインについて学び、ChatGPTsの実際の使用を理解しましょう

Artificial Intelligence

グラフの復活：グラフの年ニュースレター2023年春

今日のナレッジグラフ、グラフデータベース、グラフアナリティクス、グラフAIの現在地と今後の方向性に関するニュースと分析を見つける

PythonとRにおける機械学習アルゴリズムの比較

PythonとRで最も一般的に使用される機械学習アルゴリズムのリストは、初心者エンジニアや愛好家が最もよく使用されるアルゴリズムに慣れるのを支援することを目的としています

Programming

公共関係（PR）における10以上のAIツール（2023年）

ChatGPT 簡単に説明すると、ChatGPTは、AIによる会話型ユーザーインターフェースです。ユーザーからの入力を受け取り、分析して回答を生成します。OpenAIテクノロジーにより、マシンは書かれた言語と口頭言語の両方を理解できます。決められた回答をすることも、ユーザーに空欄を埋めるように要求することもできます。機械学習と自然言語処理を採用しているため、このテクノロジーは消費者と意味のある対話をする可能性があります。システムの柔軟性により、顧客サービス、バーチャルエージェント、チャットボットなど、さまざまな設定に適用できます。ChatGPTは、OpenAIテクノロジーを活用して、ユーザーが要求を理解し、実現するための会話型AIシステムを提供しています。 Midjourney Midjourneyは強力な機能と迅速な画像合成のため、最高の人工知能画像生成ツールの1つです。MidjourneyにSMSコマンドを送信するだけで、あとはMidjourneyが処理します。多くのクリエイティブプロフェッショナルが、Midjourneyを使用して、自分たちの仕事にインスピレーションを与える画像を生成しています。Midjourneyで作成された人工知能作品「Théâtre d’Opéra Spatial」は、20人の他の画家を抑えて、コロラド州の博覧会の美術部門で1位を獲得しました。ただし、現在のMidjourneyのホームはDiscordサーバーです。MidJourney Discordサーバーに参加し、ボットのコマンドを利用して画像を作成する必要があります。ただし、すぐに始めることができます。 Brandwatch メディアモニタリングがクライアントの優先事項である場合、Brandwatchはあなたの人工知能ソーシャルリスニングソリューションです。Brandwatchは、あなたの会社に関する書かれた言及と、ロゴや製品の視覚的表現をモニターするためにAIを使用しています。彼らの洗練されたテキスト分析ツールは、ユーザーがあなたのブランドに関するコメントが好意的、悪い、または中立的かどうかを判断することもでき、これらすべての指標を追跡することが容易になっています。 Cleanup.pictures Cleanup.picturesは、AIを搭載した写真編集アプリケーションで、写真から望ましくないオブジェクト、人、テキスト、欠陥を削除することができます。簡単に学習でき、品質を損なうことなく数秒で写真を修正することができます。写真家、広告会社、不動産業者、オンライン小売業者、テキスト、ロゴ、またはウォーターマークを取り除く必要がある人など、さまざまな人々がこのツールを利用できます。Adobe Photoshopのクローンツールとは異なり、このプログラムは、不要なテキスト、人物、オブジェクトの背後に何があるかを正確に特定することができます。任意の解像度の画像をインポートして編集することができます。無料版ではエクスポート解像度が720pxに制限されていますが、Pro版にはそのような制限はありません。 Looka Lookaは、AIによるブランドアイデンティティプラットフォームを使用して、努力を最小限に抑えて洗練されたロゴとブランドアイデンティティを作成できます。ロゴジョイの再ブランド版であるLookaは、無料で利用できます。プロセスは、人工知能を利用して素早く数百の潜在的なロゴデザインを生成するロゴメーカーから始まります。ユーザーは、レイアウトを自分好みに変更することができます。ブランドキットでは、ロゴ、色、フォントを活用して、数十、場合によっては数百の統一されたプロモーション用品を簡単かつ迅速に作成することができます。名刺、ソーシャルメディアプロファイル、メール署名、その他のサンプルドキュメントがブランドキットに含まれています。人工知能によって動作するプラットフォームであるLookaのユーザーは、YouTube、Twitter、Facebookなど、多くのソーシャルメディアプラットフォーム上のプロフィール画像とカバー画像を変更することができます。 Canva Canvaの無料画像作成ツールを使用することで、製品マネージャーがどのように利益を得ることができるかが簡単に理解できます。ステークホルダーミーティング、製品発売などでプレゼンテーションやデッキ用の関連画像を入手することは常に難しい課題でした。時には、望んでいるものの完璧なビジョンがあるにもかかわらず、作業中のストック画像を修正する必要があります。CanvaのAIによるエディターを使用すると、コンテンツを事前に計画し、アイデアを生成し、入力に応じて完璧なグラフィックを見つけるために検索結果を調整することができます。 TLDR この最新のAI搭載Webツールは、記事、文書、エッセイ、論文などの長文を簡潔で情報量の多い段落に自動的に要約することができます。試験勉強をする学生、素早く記事を要約したい作家、生徒に長いドキュメントや章を要約する必要がある教師、新聞や雑誌の長い記事を要約する必要があるジャーナリストなど、すべての人々がこのツールを利用できます。TLDRは、広告、ポップアップ、グラフィックなどのオンライン上の邪魔な要素を取り除き、テキストの主要なアイデアを選択し、弱い議論、未サポートの推測、派手なフレーズ、無駄な注意をそらすものなど、不要な材料を除去することによって、きれいで焦点の合った読書体験を提供します。ヒントヒントは人工知能（A.I.）を活用した生産性ツールで、他のアプリと同期して、やるべきこと、ノート、取引、スケジュールを管理するのに役立ちます。Notion、Obsidian、Trello、ClickUp、Hubspot、Pipedrive、Google Calendar、Jiraなどのサービスが統合できます。Telegram、WhatsApp、SMSなどのお気に入りのメッセージングアプリでヒントを見つけることができます。また、ボイスメールを残すこともできます。様々なサービスに接続することで、飛行中にデータを作成、更新、引き出す能力が可能になり、ビジネスと個人の生活をシングルインターフェイスで効率的に管理することができます。ヒントの多くの潜在的な応用例は、プロジェクト管理、販売、CRM管理、ノート取り、情報管理、個人の整理などです。ヒントは、他の人気のあるサービスと統合し、A.I.を利用して、日常的なタスクの効率を改善することで、時間と労力を節約することを目的としています。 DeepL 信頼性の高い翻訳者が必要な場合は、AIを搭載したDeepL翻訳を利用してください。PDF、Word文書、PowerPointプレゼンテーションなど、31の他の言語にテキストやファイル全体を翻訳することができます。技術が言語を迅速かつ自動的に認識できるため、翻訳プロセスは短く、結果は信頼できます。DeepLには、クイック定義用の辞書や用語集もあります。DeepLは、デスクトップコンピュータ、モバイルデバイス、またはChrome拡張機能からアクセスできるため、外出先の消費者にとっては優れたツールです。DeepLは、毎日何百万人もの人々によって最も広く使用されている翻訳ツールの一つです。 Otter.AI…

ウィンブルドンがAIによる実況を導入

テニス愛好家にとって素晴らしいニュースです！世界で最も権威のあるテニストーナメントの一つであるウィンブルドンは、最新のテクノロジーを取り入れて、視聴体験を向上させることを決定しました。テックジャイアントのIBMと協力し、今年の大会から人工知能による解説を導入する予定です。この革新的なアプローチは、AIによるオーディオ解説とキャプションを提供することで、試合の新しい視点を提供し、テニス愛好家に没入感のある体験を提供することを目的としています。AIによるスポーツ解説の詳細とその産業への影響を見ていきましょう。また読む：AIが複数言語のYouTubeの吹き替えを開始 AIによる解説がウィンブルドンのカバレッジを向上ウィンブルドンは、技術革新のリーダーであるIBMと協力して、ファンがトーナメントとの関わり方を革新することを目指しています。IBMのWatson AIプラットフォームを利用することで、複雑なテニスの言語に特化したAIによるオーディオ解説とキャプションをオンラインハイライトビデオで提供します。この新しいオファリングは、ウィンブルドンのアプリとウェブサイトで利用可能であり、従来のカバレッジを超えた没入感と情報提供を提供します。テニス分析におけるAIの力を明らかにする IBMの人工知能は、すでにウィンブルドンの運営の重要な部分を担っており、選手パワー指数のような機能に貢献しています。この基盤を構築することで、トーナメントのカバレッジはAIによるシングルスドロー分析を取り入れます。選手の最終的なポイントまでの道のりを調べることによって、この革新的な機能は、ランキングだけでは明らかにならない潜在的なサプライズや異常性をファンが発見するのを助けます。IBMの人工知能の機能は、包括的なテニス分析の可能性を開くことができます。また読む：人工知能によるスポーツ：AIで試合のハイライトを生成するウィンブルドンのAI解説の魔法 AIのスポーツ解説を実現するためには、コート上から様々なソースからデータを収集する必要があります。これには、ボールトラッキングデータ、プレーヤートラッキングデータ、および異なるコートエリアからのショットの分析が含まれます。収集されたデータは、テニスの言語とウィンブルドンの独自の体験に特化した自然言語解説を生成するIBMのAIモデルを通じて処理されます。この解説は、ほぼリアルタイムのオーディオ解説にシームレスに変換され、ファンをアクションに没入させます。未来の先駆的な可能性ウィンブルドンがAI解説を導入することで、試合全体のAI駆動の解説を生成する道のりにおいて重要なマイルストーンを達成しました。この先見性を持ったアプローチは、スポーツエンターテインメントのイノベーションの新しい時代を切り開くことになります。今月早々、欧州放送連合も、ヨーロッパ陸上選手権の解説にクローンされた音声技術を利用することを発表しました。これは、スポーツ放送の世界で人工知能の普及がますます進んでいることを示しています。また読む：AIがスポーツの未来を牽引する方法は？ Watsonのレガシーと人工知能の進化 IBMのWatson AIプラットフォームは、10年以上前にゲームショーJeopardy!を勝利したという驚異的な偉業で認知されるようになりました。その後もWatsonは進化し続け、複雑なクエリを理解し、リアルタイムで返答する能力を発揮しています。Watsonの統合により、人工知能は限界を押し広げ、スポーツの体験の再定義を続けています。また読む：IBMのWatsonxプラットフォームが企業のAIを革新する私たちの見解ウィンブルドンがIBMと協力してAIによる解説を導入することは、世界中のテニスファンの視聴体験を向上させるというエキサイティングな発展を約束しています。人工知能を活用することで、ウィンブルドンはファンが試合に深く入り込めるようにし、ユニークなインサイトを提供し、エンゲージメントを向上させることができます。人工知能が進化し続ける中で、より没入感のあるインタラクティブなスポーツカバレッジが期待され、スポーツエンターテインメントのイノベーションの新しい時代が到来することでしょう。

データエンジニアが本当にやっていること？

データ主導の世界では、データエンジニアのような裏方のヒーローたちは、スムーズなデータフローを確保するために重要な役割を果たしています。突然不適切なおすすめを受け取ったオンラインショッパーを想像してみてください。データエンジニアは問題を調査し、電子商取引プラットフォームのデータファンネルに欠陥があることを特定し、スムーズなデータパイプラインを迅速に実装します。データサイエンティストやアナリストに注目が集まる一方で、データエンジニアの執念深い努力によって、組織内の情報に基づく意思決定に必要なアクセスしやすく、よく準備されたデータが保証されています。データエンジニアは具体的に何をするのでしょうか？彼らはどのようにビジネスの成功に貢献しているのでしょうか？彼らの世界に飛び込んで、データエンジニアの職務内容、役割、責任、そしてあなたの燃えるような疑問に答えましょう。データエンジニアの職務内容データエンジニアは、生データを貴重な洞察に変換し、ビジネスアナリストやデータサイエンティストが活用できるように、データを収集、管理、変換することで重要な役割を果たします。彼らの主な目的は、データのアクセシビリティを確保し、企業がパフォーマンスを最適化し、情報に基づいた意思決定を行うことを可能にすることです。彼らはアルゴリズムを設計し、統計を分析し、ビジネス目標に応じてデータシステムを整合させ、効率を最大化します。データエンジニアには強力な分析スキル、多様なソースからデータを統合する能力、プログラミング言語の熟練度、および機械学習技術の知識が必要です。データエンジニアの職務内容は広範であり、組織のデータ主導の成功に貢献する多くの役割と責任を包括しています。データエンジニアの役割と責任データエンジニアの役割と責任は、要件に基づいて会社によって異なる場合があります。ただし、一般的なデータエンジニアの責任には、以下が含まれます：完璧なデータパイプライン設計の開発および維持。手動操作の自動化、データ配信の改善、スケーラビリティの向上のためのインフラ再設計など、内部プロセスの改善を特定し、計画し、実行する。 SQLおよびAWSビッグデータ技術を利用して、幅広いデータソースからの効果的なデータ抽出、変換、およびロードに必要なインフラの作成。機能的および非機能的なビジネス目標を満たす膨大で複雑なデータセットの作成。データファンネルを利用した分析ソリューションの構築により、新しい顧客獲得、業務効率改善、およびその他の重要な企業パフォーマンス指標に対する具体的な洞察を提供する。エグゼクティブ、プロダクト、データ、およびデザインチームなどのステークホルダーがデータインフラ関連の課題に直面した場合に、彼らのデータインフラ要件を満たすために支援する。複数のデータセンターやAWSリージョンを利用することで、国際境界を越えたデータのプライバシーとセキュリティを維持する。データおよび分析プロフェッショナルと協力して、データシステムの運用を改善する。さらに読む：ジョブ比較-データサイエンティストvsデータエンジニアvs統計学者データエンジニアに必要なスキルデータエンジニアになりたい場合、ある程度の技術的およびソフトスキルに精通している必要があります。技術的スキル自分たちの役割で優れた成果を出すために、データエンジニアは以下の技術的スキルを持っている必要があります。コーディング Python、Java、SQL、NoSQL、Ruby、Perl、MatLab、R、SAS、C and C++、Scala、Golangなどのプログラミング言語の熟練度は、ほとんどの企業で高く評価されます。コーディングの堅牢な基盤は、データエンジニアのポジションにおいて不可欠です。オペレーティングシステムの理解データエンジニアは、Microsoft…

次回のデータプロジェクトで興味深いデータセットを取得する5つの方法（Kaggle以外）

素晴らしいデータサイエンスプロジェクトの鍵は素晴らしいデータセットですが、素晴らしいデータを見つけることは言うほど簡単ではありません私がデータサイエンス修士課程を勉強していた頃を覚えていますが、それはちょうど...

私の博士号入学への道 – 人工知能

大学の出願書類を取り組んで、日々をカウントダウンして過ごした6ヶ月間の後、2023年秋に人工知能の博士号を取得することになりました以下の内容をまとめてみました…

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