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「生成AIをめぐる旅」

私の豊富な経験に深く踏み込んで、全力でGenerative AIを受け入れ、あなたが利益を得るために活用できる貴重な洞察と知識を得てください

「きらめく」星の音はどのようなものですか？

研究チームは、星の見かけのきらめきに寄与するガスの波紋を3次元的にシミュレートし、それらを音の波として描写しました

「無料ハーバード講座：PythonでのAI入門」

「Pythonを使った人工知能の学びに最適なコースを探していますか？ハーバード大学の無料コースをチェックしてみてください！」

Python

「Satya Mallickと一緒にコンピュータビジョンの問題を解決する」

Leading with Dataのこのエピソードでは、OpenCV.orgのCEOであり、Big Vision LLCの創設者でもあるSatya Mallickさんとお話しします。Satyaは、コンピュータビジョンの興味深い旅を共有し、画像処理とコンピュータビジョンの重要な違いについて強調しています。AIコンサルティングにおける透明性から戦略的成長戦略、ジェネレーティブAIの変革的な影響まで、Satyaは専門家や愛好家にとって貴重な視点を提供しています。ダイナミックなAIとデータサイエンスの分野で成功の秘密を解き明かす準備をしてください。 Spotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームでLeading with Dataのエピソードを聴くことができます。お気に入りを選んで、洞察に富んだ内容をお楽しみください！ Satya Mallickさんとの会話からの主要なインサイト画像処理とコンピュータビジョンの違いは重要です – 画像の強化だけでなく、情報を抽出することに関わっています。透明性と返金保証は、AIコンサルティングにおいて信頼性と信用性を構築することができます。戦略的パートナーシップと機会の把握は、コンサルティングビジネスの成長に不可欠です。ジェネレーティブAIは生産性を大幅に向上させ、複雑なタスクの自動化を可能にします。態度と学習意欲を求める採用は、経験豊富なプロフェッショナルと競争するよりも、より有益になる場合があります。 AI業界は大きなブレイクスルーの目前にあり、今参加する人々にとって非常に大きな機会を提供しています。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちたディスカッションのため、今後のLeading with Dataのセッションに参加しましょう！…

「プロンプトチューニングとは何ですか？」

即興チューニングでは、注意深く設計された「プロンプト」と呼ばれるテキストを大規模言語モデル（LLM）に作成・入力しますこのプロンプトは、モデルの応答を本質的にガイドし、希望の出力スタイル、トーン、または内容に向かって誘導します従来のモデルのトレーニングとは異なり、大規模なデータセットでモデルを再トレーニングする必要があるのに対し、プロンプトのチューニングはわずかなセットのみが必要です

「ゼロから始めるLoRAの実装」

「LoRA（ローラ）は、既存の言語モデルを微調整するための効率的で軽量な方法を提供する、Low-Rank AdaptationまたはLow-Rank Adaptorsの頭字語ですこれには、BERTのようなマスクされた言語モデルも含まれます...」

ボーダフォンは、AWS DeepRacerとアクセンチュアを活用して機械学習のスキルを向上させています

「ボーダフォンは、2025年までに、イノベーションを加速し、コストを削減し、セキュリティを向上させ、業務を簡素化するという目標を持ち、通信会社（テルコ）からテクノロジー企業（テックコー）への転換を行っていますこの変革に貢献するために、数千人のエンジニアが採用されていますまた、2025年までに、ボーダフォンは、グローバルな労働力の50％がソフトウェア開発に積極的に関与することを計画しています」

人間に戻る：AIの道：コードからぬいぐるみまでの旅

人工知能（AI）の急速に進化する風景の中で、私たちはアプローチの転換を求める分岐点に立っています。特にシリコンバレーを中心に、テック業界では既存の製品にAIを統合し、増分のイノベーションを生み出す傾向があります。この戦略は、AIに対する一般の人々の理解を深め、抵抗を減らすという点で重要な役割を果たしてきました。しかし、このアプローチは頭打ちになりつつあります。AIの革命的な可能性を実現するためには、人間の根本的なニーズと行動に戻り、AIアプリケーションのための新しい革新的な「チャネル」を築かなければなりません。AIは感性的にならなければなりません！その重要性を強調するため、著名な作家でありデザイン思考家であるドン・ノーマンは、彼の画期的な著書「日常のデザイン」で、製品デザインを人間の本能と反応に整合させることの重要性を強調しています。この原則は、AIアプリケーションにおいても重要です。既存の製品にAIを埋め込むだけではなく、基本的な人間の経験とニーズを理解し、活用することが重要です。これらの人間中心のデザインを発見するための効果的な手法の一つは、「デザインフィクション」です。この手法は、未来に自分自身を投影して、SF要素や弱いシグナルを活用して新たな使い方を概念化することを意味します。将来のシナリオを想像し、逆算して現在の製品に至るロードマップを作成することで、革新的な使い方を見つけることができます。 AIの変革的な性質を持つためには、持続可能な統合のための新たなパラダイムが必要です。そのためには、ある程度の科学的な洞察力が必要です。DeepMind、Google Research、FAIR、OpenAI、およびNvidiaなどの組織は、科学的な進歩によってこれに足場を築いています。ChatGPTなどの初期のプロトタイプは驚きと可能性を提供しました。次のステップでは、AIを現行の製品に埋め込んで利用性を向上させることが求められます。しかし、真に革新的な使い方を見つけるためには、技術の可能性に合ったものを特定することが重要です。 iPhoneのタッチスクリーンやApp Storeによってもたらされた革命を考えてみてください。スティーブ・ジョブズは、ブラックベリーのキーボードではなくタッチスクリーンを提唱したのは単なる姿勢ではなく、ユーザーの好みとニーズを深く理解していたからです。このアプローチは、最近OpenAIとの議論で示唆されたJony Iveの考え方に似ています。AIにおける同様の画期的な開発を暗示しています。これらの革新的な使い方を特定するために、私たちは現行の製品にとどまるのではなく、SFや映画の世界に飛び込んでみるべきです。作家たちはそこで未来を予見しています。その一つの良い例は映画やテレビシリーズ「リミットレス」です。NZTという薬を通して人間の能力を高めるという中心テーマは、AIの増強パラダイムと共鳴します。主人公のエディ・モラやブライアン・フィンチは、注意を分散させず、後で細部を思い出すことを示しています。このコンセプトは、深い人類学的なニーズと増強パラダイムに合致します。WhatsAppの会話に集中していたとき、チームメイトが今朝コーヒーマシンであなたに話したことを思い出せたら、それはどんなに素晴らしいことでしょうか。 Rewind AIなどの企業も同様のコンセプトを探求しています。Rewind AIは、基本的なフォトエディティングやチャットボットを超える革命的な技術です。ユーザーは、生活の瞬間を卓越した明瞭さと詳細さで再訪・思い出すことができます。それを物語的な「リミットレス」の薬のようなデジタル版と考えてください。Rewind AIを使用すると、ユーザーは写真アルバムをめくるように、過去の経験を手軽にアクセスして再生することができます。さらに、Rewind AIは、スクリーンから離れているときでも、日常生活を記憶する力を与えるウェアラブル技術の開発も模索しています。最近リリースされたGemini Nanoのような軽量AIモデルのポテンシャルも強調されています。このAI技術の最新進歩は、コンパクトで効率的かつ驚くべきパワフルさを備えた、機械学習の未来を具現化しています。このような軽量でありながら強力なAIモデルを受け入れることで、AIが単なる臨時のアシスタントでなく、私たちの日常生活の一部として完全かつなめらかに統合された世界に一歩近づくのです。結論として、AIの未来は既存の製品を単に強化するだけでなく、私たちの最も深い人間の本能とニーズと共感する新しい製品を作り出すことにあります。デザインフィクションからインスピレーションを得て、人間の行動の本質を理解することにより、革新的でありながら自然な傾向と欲望と深い共鳴を持つAIアプリケーションを開発することができます。私たちがこの旅に乗り出すにあたり、先見の明のあるデザイナーとAIの専門家との協力は、この変革的なテクノロジーの真の可能性を引き出し、AIが単なるツールではなく、私たちの人間の体験の拡張となる未来への道を開きます。この記事は「人間に戻る：AIの旅、コードから愛撫へ」がMarkTechPostで最初に掲載されました。

「Pythonで座標からサイトの距離行列を計算する」

現在の記事は、スプリント3が終わったところから旅を続けますここで、スプリント4ではモデリングから少し逸れて、ジオスペーシャル機能を持つクラスを開発しますそれは非常に...

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