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AIのパイオニア、フェイ・フェイ・リー：AIの現在と未来を航海する

導入フェイフェイ・リーと出会ってください。彼女は人工知能（AI）の先駆者であり、この分野で画期的な発展をもたらす原動力です。彼女はスタンフォード大学のコンピュータ科学の教授として、コンピュータビジョンの微妙な点に深入りしてきました。また、スタンフォード大学人間中心の人工知能研究所（HAI）の共同所長として、AI研究、教育、政策の向上に情熱を注いでいます。この魅力的な記事では、フェイフェイ・リーの素晴らしい旅路、彼女の現代のAIの課題に対する考え、そしてAIの未来に対する彼女のビジョンを明らかにします。詳しくはこちら：生成的AI：定義、ツール、モデル、利点などパイオニアのフェイフェイ・リー 2010年代初頭、AIはフェイフェイ・リーのビッグデータにおける先駆的な仕事により、大きな変革を経験しました。彼女の貴重な貢献は、AIの風景を変革したディープラーニングの突破口において重要な役割を果たしました。しかし、フェイフェイ・リーの影響力は彼女の研究を超えて広がっています。彼女はスタンフォード大学とAI4ALLでの役割を通じて、AIの未来を積極的に形作っています。AI4ALLは、AIの労働力の多様性を追求する非営利団体です。「私が見る世界」：フェイフェイ・リーの回顧録最近発売されたフェイフェイ・リーの回顧録「私が見る世界」では、彼女の人生、AI革命への献身、そして分野内での経験を魅力的な旅路として紹介しています。この本は、AIの急速な進化に対するユニークな視点を提供し、その最前線に立つビジョナリーの心の内を垣間見ることができます。 AIの約束と責任フェイフェイ・リーは重要な点を強調しています：AIが約束するのではなく、人々が約束するのです。彼女は、AIの開発、展開、統治に焦点を当てるべきだと考えています。彼女の言葉によれば、AIはツールであり、どんなツールでも、その影響は有益と有害の両方になり得ます。このセクションでは、彼女の倫理的なAIの使用に対する見解と責任ある統治の必要性について探求します。詳しくはこちら：倫理的AIの統治：倫理的でないAIを防ぐルールと規制即時の懸念：AIのリスクへの対応フェイフェイ・リーは、AIに関する存在論的な懸念を認識しながらも、既に私たちの社会に影響を及ぼしているリスクに対処する緊急性を強調しています。彼女は政策立案者やAIコミュニティに対して、規制とイノベーションについて熟考した議論を促しています。AIが社会に利益をもたらす一方、害をもたらさないバランスを確保することが重要です。リーが提起する重要な問いの一つは、規制とイノベーションの間で正しいバランスを取る方法です。AIのコードの作成を規制すべきか、それとも実世界のシナリオでの適用を規制するべきか。これらは慎重な考慮を必要とする問いです。 AIアプリケーションの微妙さフェイフェイ・リーは、AIアプリケーションへのアプローチに微妙さを求めています。彼女は、顔認識技術が法執行の業務を補完する潜在能力を強調しつつも、人種的な偏見の問題を解決する重要性を強調しています。このセクションでは、ディスインフォメーション（虚偽情報の拡散）という複雑な問題と、AIがその解決に一役買うことについても探求しています。ディスインフォメーションはデジタル時代における困難な課題であり、フェイフェイ・リーはAIが解決の一部になり得ると考えています。AIは、動画や画像、書面などのデジタルコンテンツの真正性を認証し、ディスインフォメーションの拡散に対抗するのに重要な役割を果たすことができます。詳しくはこちら：業界全体でのAIの影響力を持つトップ10の有益な応用 AIの未来：具現化AIと言語モデル Liの情熱は具現化AIにも及びます。これはロボット工学とAIを組み合わせて、物理世界と対話し学習するインテリジェントマシンを作成する分野です。LLMやChatGPTの医療分野での応用も彼女は構想しています。これにより、医師の時間を節約し、患者のケアを向上させることができます。この技術はまだ数年先ですが、彼女の研究室では積極的に探求されています。 Liにとって心の底からの問題は顔認識技術です。彼女はそれを法執行機関の業務を改善するために利用できると考えていますが、特に人種的偏見については痛切に認識しています。この技術の複雑さは、確かに多関係者の問題です。また、次の記事もおすすめです：医者がAIによる適切な医療アドバイスを提供することに苦労しています私たちの意見将来を見据えて、LiはChatGPTなどの大規模言語モデルの医療分野での潜在的な応用に興奮しています。例えば、そのような技術を使って医師が医療概要を作成する手助けをすることで、時間を節約し患者のケアを向上させることができます。…

Embedchainの紹介- LLM向けのデータプラットフォーム

イントロダクション LangChainやLangFlowのようなツールを紹介することで、Large Language Modelsを使ったアプリケーションの構築が容易になりました。さまざまなLarge Language Modelsを選択してアプリケーションを構築することが容易になった一方で、データのアップロード部分では、データがさまざまなソースから取得されるため、開発者にはデータをプレーンテキストに変換してベクトルストアに注入する必要があるため、依然として時間がかかることがあります。このような場合には、Embedchainが登場します。Embedchainを使用すると、さまざまなデータタイプのデータを簡単にアップロードしてLLMを瞬時にクエリできます。この記事では、embedchainの使い方について探っていきます。学習目標 Large Language Models（LLMs）のデータの管理とクエリに関して、embedchainの重要性を理解する。非構造化データを効果的に統合し、embedchainにアップロードする方法を学ぶ。これにより、さまざまなデータソースでシームレスに作業を行うことができる。 embedchainがサポートしているさまざまなLarge Language Modelsとベクトルストアについて知る。ウェブページやビデオなどのさまざまなデータソースをベクトルストアに追加し、データの取り込み方法を理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Embedchainとは何ですか？ EmbedchainはPython/JavaScriptライブラリであり、開発者はこれを使ってLarge Language Modelsと多くのデータソースをシームレスに接続することができます。Embedchainを使用すると、非構造化データをアップロード、インデックス化、検索することができます。非構造化データには、テキスト、ウェブサイト/YouTube動画へのURL、画像など、いかなるタイプのデータも含まれます。 Emdechainを使ってこれらの非構造化データをアップロードする場合、単一のコマンドでデータをアップロードし、それらに対してベクトル埋め込みを作成し、接続されたLLMと即座にクエリを開始することができます。内部では、embedchainがデータをソースからロードし、チャンキングし、ベクトル埋め込みを作成し、最終的にベクトルストアに格納する処理を行います。 Embedchainを使った最初のアプリの作成…

現代のデータエンジニアリング

現代のデータエコシステムは常に進化し、新しいデータツールが時折現れますこの記事では、データエンジニアに影響を与える重要な要素について話したいと思いますこの記事では、どのようにこれを活用するかについて議論します...

AIがフィンテックを向上させる方法：追跡すべき有望な7つのAIパワー産業

ウィリー・サットンはかつてアメリカで最も追われていた逃亡者の1人でしたが、彼がなぜ銀行を強盗したのか尋ねられたとき、彼の答えは非常にシンプルでした「お金があるから」とこれは、フィンテックセクターにおける規制の傾向が増していることについて尋ねる人々に与えられる同じ答えですそして、それが増加していると信じている人々も同じです

商務省は、「米国人工知能安全研究所」を設立し、AIの安全に関する取り組みを主導します

「米国人工知能安全研究所は、先週バイデン大統領が署名した大統領令で商務省に割り当てられた責任を支援します」

「AIの雇用展望：給与のトレンドと将来の予測」

「サイエンスフィクションが科学の事実となり、機械がますます『人間のよう』になる時代、無視することは不可能な一つのことがあります：AI（人工知能）が雇用の景色を劇的に変える可能性があるということですAI技術の出現は、雇用市場に変革の時代をもたらし、前例のない機会と課題をもたらします... AIの雇用見通し：給与の傾向と将来の予測続きを読む」

NEWS

ジェネラティブAIを活用したシフトレフトテストの推進

「ジェネラティブAIがシフトレフトテストを向上させ、優れたソフトウェア開発のためのテストケースの自動生成と予測的なバグ発見を行う方法を発見してください」

CI/CDパイプライン：Azure上のデータ処理アプリケーションのためのパート1：コンテナインスタンス

「手動でAzureや他のクラウドプロバイダにリソースを作成および展開することは比較的簡単であり、場合によっては十分であるかもしれませんしかし、ほとんどの場合、展開されたリソースは変更が必要になるでしょう...」

サイバー犯罪の推進者’ (Saibā hanzai no suishinsha)

イニシャルアクセスブローカーは、無許可のアクセスを販売します (Inisharu akusesu burōkā wa, mukyoka no akusesu o hanbai shimasu.)

マイクロソフトAzure Functionsとは何ですか？

イントロダクションマイクロソフト・アジュールの幅広いサービスは、独自のニッチを作り出すことに成功しています。アジュール・ファンクションは、優れたダイナミックで効果的なサーバーレス・コンピューティング・ソリューションです。この記事では、アジュール・ファンクションの機能や利用方法、実際の使用例をハンズオンで紹介します。アジュール・ファンクションとは何ですか？アジュール・ファンクションは、イベント駆動型のサーバーレス・コンピューティング・プラットフォームで、開発者がアプリケーション開発を効率化するためのツールです。ハードウェアの複雑さを抽象化し、コアのビジネスロジックに集中できます。開発者は複雑なオーケストレーションを簡素化し、クラウド上でスケーラブルなソリューションをローカルに開発・デプロイすることができます。トリガーとバインディングを介して、アジュール・ファンクションはシームレスにアジュールサービスと連携します。アジュール・ファンクションはどのように動作しますか？アジュール・ファンクションは、サーバーレス・コンピューティングの原則に基づいて動作し、イベントトリガーに基づくコードの実行をインフラストラクチャの管理なしで簡単かつ効率的に行う方法を提供しています。その動作の主な側面は以下の通りです：トリガー：アジュール・ファンクションは、HTTPリクエスト、データベースの更新、メッセージキューのメッセージ、タイマーなど、さまざまなイベントトリガーに応答します。各ファンクションは特定のトリガーと関連付けられます。自動スケーリング：トリガーがアクティブ化されると、必要なコンピューティングリソースを動的に割り当て、さまざまなワークロードに応じた効率的なスケーリングを実現します。リソースは自動的にプロビジョニングおよび解除され、実際のコンピュート時間のみが請求されます。実行環境：開発者は好みのプログラミング言語（C＃、JavaScript、Python、Javaなど）でコードを書き、ファンクションにランタイム環境を提供する「ファンクションアプリ」内で実行します。ステートレス：アジュール・ファンクションはステートレス設計されており、呼び出し間で永続的な状態を保持しません。必要な状態情報は通常、ストレージサービスやデータベースなど外部で管理されます。統合：アジュール・ファンクションはさまざまなアジュールサービスや外部システムとシームレスに統合し、強力なイベント駆動型アプリケーションを作成できます。データベースに接続したり、外部イベントに基づいてアクションをトリガーしたり、結果をデータストアに保存したり、通知を送信したりすることができます。アジュール・ファンクションを使用するのは誰ですか？アジュール・ファンクションはマイクロソフト・アジュールが提供する多目的なサーバーレス・コンピューティング・サービスであり、さまざまなユーザーや産業で利用されています。以下は、それぞれのユーザーグループについての簡単な紹介と共に、誰がそれを使用しているかをまとめた表です。ユーザーグループ利用例利点開発者クラウドネイティブアプリケーション：開発者はアジュール・ファンクションを使用してクラウドネイティブアプリケーションを構築し、デプロイします。 – インフラストラクチャ管理ではなく、コードの記述に焦点を当てることができます。 – 負荷が増えるにつれて自動的にスケールします。イベント駆動型マイクロサービス：…

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