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6つのGenAIポッドキャスト、聴くべきです

はじめに急速に進化する人工知能（AI）の世界において、生成AI（GenAI）の領域は魅力的でダイナミックな分野として注目されています。技術の進歩に伴い、この分野の微妙なニュアンスを理解することは重要ですが、最新情報を把握することは難しいかもしれません。GenAIは新しいコンテンツやデータを作成する能力で知られていますが、まだ比較的新しい分野ですので、最新の動向については多くの人が興味を持ちながらも情報を得ていません。この知識のギャップを埋めるために、GenAIの専門家がホストするポッドキャストは貴重な情報源となります。これらのポッドキャストは、最先端のテクノロジーの領域を探求したい学習者にとって、第一級の信頼できる情報を提供してくれます。以下に、生成AIの愛好家が聞くべきおすすめのポッドキャスト6つを紹介します。聴くべきトップ6のGenAIポッドキャスト 1. Leading With Data by Analytics Vidhya Analytics VidhyaはデータサイエンスとAIコミュニティで有名なプラットフォームであり、彼らのポッドキャスト「Leading With Data」ではデータサイエンス、機械学習、そしてなんと言っても生成AIについてさまざまな側面を探求しています。業界のリーダーや専門家、実践者との洞察に満ちた議論を期待してください。彼らは自らの経験、課題、そしてGenAIの未来へのビジョンを共有しています。コンテンツ形式：Leading With Dataでは業界リーダーや専門家、実践者との議論を取り上げ、GenAI、データサイエンス、機械学習などさまざまなトピックをカバーしています。対象読者：データサイエンス愛好者、専門家、生成AIの応用に関する洞察を得たい人々。このGenAIポッドキャストはSpotify、Apple Podcasts、Google Podcasts、YouTube、および彼らのコミュニティプラットフォームでご覧いただけます。 2. The…

あなたのリスニングプレイリストに追加するためのトップ8のAIポッドキャスト

機械学習と人工知能の急速な進展する世界では、専門家や愛好家にとって最新の開発や見解にアップデートされることは重要です。ポッドキャストは、知識を豊かにし、専門家の視点を得るための便利でアクセスしやすい手段を提供します。聴くべきトップ8の機械学習とAIのポッドキャストを紹介することで、あなたのリスニングキューに目立つ場所を与えましょう。 Lex Fridmanの「人工知能」「人工知能」は、AIの複雑な世界に興味を持つ個人にとって必聴のポッドキャストとして特に際立っています。AI研究者でエンジニアでもあるLex Fridmanがホストを務めるこのポッドキャストは、その魅力的でハイインテンシティな対話で知られています。 Fridmanのポッドキャストは表面を超え、AIの複雑さ、難しい状況、そして社会への潜在的な影響についての深い議論に踏み込んでいます。カバーされるトピックの多様性は、ポッドキャストの強度を示しており、AI倫理、機械学習のブレイクスルー、ロボット技術の進歩、AIがさまざまな産業に与える影響など、様々な分野を網羅しています。リスナーは、AIの専門家、研究者、ビジョンを持つ人々の思考と経験から洞察を期待し、得ることができます。これらの人々は、AIのトレンドについて最新情報を得たいAIの専門家であるか、AIの微妙なニュアンスを理解したい愛好家であるかに関係なく、Lex Fridmanの「人工知能」は、迅速に進化するこの分野の知識を拡大する考えを刺激する議論との貴重な接点を提供します。技術的な複雑さとAIの広範な社会的影響を重視することで、このポッドキャストは、さまざまなバックグラウンドを持つリスナーに共鳴するAI領域の幅広い探求を約束します。このAIポッドキャストは、Spotify、Apple Music、YouTube、Google Podcastで聴くことができます。 TWiML & AI – 今週の機械学習と人工知能 TWiML & AI – 今週の機械学習と人工知能は、機械学習とAIの知識と洞察の灯台です。このAIポッドキャストは、情報量と包括的なアプローチで知られており、機械学習とAIの多面的な世界を深く探求しています。 Sam Charringtonがホストを務めるTWiML &…

「2023年のトップAIポッドキャスト」

「私たちのトップAIポッドキャストリストでは、AIの最新のトレンドや影響についての深い洞察と魅力的な話を提供しています詳細はこちらでご確認ください！」

「AV 2.0、自動運転車における次のビッグウェイブ」

自律型車載技術の新たな時代であるAV2.0は、知覚、計画、制御など多くの要素を制御できる統合型のAIモデルによって特徴付けられています。ロンドンを拠点とする自律走行技術企業のWayveがリードしています。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストのKatie Burke Washabaughが同社の共同創設者でCEOのAlex Kendall氏と対談し、AV 2.0が自動運転車の将来にどのような意味を持つのかについて話しました。 AV 1.0のように車両の知覚能力を高めるために複数のディープニューラルネットワークを使用することに焦点を当てるのではなく、AV 2.0では現実世界のダイナミックな環境で意思決定を行うために包括的な車載インテリジェンスが必要とされています。 The AI PodcastWayve CEO Alex Kendall on Making a Splash in Autonomous Vehicles –…

AI（人工知能）の謎を解明：フォローすべきブロガーやライター

この記事では、注目すべき影響力のあるAIインフルエンサーや研究者、執筆者を紹介しています彼らの経歴、業績、AIの進歩に関する重要な洞察について学びましょう

Tech

ハリソン.aiのCEOであるエンガス・トラン博士による、健康チェックにAIをスペルチェックとして使用することについての記事

臨床家主導の医療AI企業 Harrison.ai は、放射線科医にとって「スペルチェッカー」として機能するAIシステムを開発しました。このシステムは臨床画像の分析において重要な所見を示し、放射線学のイメージ分析のスピードと精度を向上させ、誤診を減らす効果があります。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードで、ホストのノア・クラビッツはHarrison.aiの共同創業者兼CEOのAengus Tran氏と、同社が自律型AIシステムによって世界の医療能力を拡大させる使命について話しました。 Harrison.aiの初期製品であるAnnalise.aiは、放射線学のイメージ分析を自動化するAIツールであり、より迅速で正確な診断を可能にします。Annalise.aiは124-130種類の異なる診断を行い、重要な所見を示して放射線科医の最終診断の支援を行います。現在、Annalise.aiは胸部X線と脳のCTスキャンに対応しており、今後もさらなる対応が進められています。 The AI PodcastHarrison.ai CEO Aengus Tran on Using AI as a Spell Check for Health Checks – Ep.…

このAIニュースレターはあなたが必要なすべてです #72

今週、AIニュースはOpenAIのDevdayと多くの新しいモデルや機能の発売で主導権を握り、それによってエロン・マスクがLLMレースに初参入したxAIのGrok GPT-3クラスモデルはかき消されてしまった...

「言語の力を解き放つ：NVIDIAのアナマライ・チョッカリンガムがLLMの台頭について語る」

生成型AIおよび大規模言語モデルは、産業全体に変革をもたらしていますが、NVIDIAのシニアプロダクトマネージャーであるアナマライ・チョッカリンガム氏によれば、「私たちはまだ序盤です」とのことです。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストのノア・クラビッツ氏がチョッカリンガム氏とLLM（大規模言語モデル）について話しました。具体的には、LLMとは何か、現在の状況、そして将来の可能性についてです。チョッカリンガム氏はLLMを「より大きな生成型AI運動の一部」と表現し、言語に関して5つのことができると述べました。それは、生成、要約、翻訳、指示、またはチャットです。「これらのモダリティとアクションを組み合わせることで、任意の問題を解決するためのアプリケーションを構築できます」と彼は述べています。彼女によれば、企業はLLMを利用して革新を推進し、新たな顧客体験を開発し、競争上の優位性を得ています。彼らはまた、これらのモデルの安全なデプロイメントについても検討しており、責任ある開発、信頼性、繰り返し性を実現しようとしています。検索補完生成などの新しいテクニックにより、LLMの開発が向上する可能性があります。検索補完生成では、モデルに最新のデータソースやサードパーティのAPIを与えることで、「より適切な応答」を実現することができるとチョッカリンガム氏は述べています。これにより、モデルは現在のコンテキストを把握し、より良い回答を生成することができます。チョッカリンガム氏は、LLMに興味を持つ人々に対して、「手を汚して始める」ことを奨励しています。これには、ChatGPTなどの人気のあるアプリケーションを使用するか、NVIDIA NGCカタログで事前学習済みモデルを使って遊ぶなど、様々な方法があります。NVIDIAは、LLMを実験する開発者や企業向けにフルスタックの計算プラットフォームを提供しており、400万人以上の開発者と1600以上の生成型AI組織からなるエコシステムを持っています。詳細については、11月17日に開催されるLLM Developer Dayに参加して、NVIDIAの専門家からアプリケーションの開発方法について学びましょう。 AIポッドキャストを購読：Amazon Musicで利用可能 AIポッドキャストは、Amazon Musicを通じて利用できるようになりました。さらに、AIポッドキャストは、iTunes、Google Podcasts、Google Play、Castbox、DoggCatcher、Overcast、PlayerFM、Pocket Casts、Podbay、PodBean、PodCruncher、PodKicker、Soundcloud、Spotify、Stitcher、およびTuneInを通じても聴くことができます。 AIポッドキャストをより良くするために、数分のお時間をいただけますか？このリスナー調査にご協力いただければ幸いです。

The AI Podcast

「マシンに思いやりを持たせる：NYU教授が責任あるAIについて語る」

人工知能は今や一般的な用語です。責任あるAIはそれに続いて注目を浴びています。ニューヨーク大学のコンピュータサイエンスおよびエンジニアリング学の准教授であり、大学の責任あるAIセンターのディレクターであるジュリア・ストヤノビッチ氏は、「AI」と「責任あるAI」という用語を同義とすることを望んでいます。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストであるノア・クラビッツ氏がストヤノビッチ氏と責任あるAIについて、彼女の提唱活動や人々がどのように助けることができるかについて話しました。ストヤノビッチ氏は、責任あるAIセンターでの基礎研究を始めました。彼女はすぐに、より良いガードレールではなく、単により多くのアルゴリズムが必要であることに気付きました。 AIの潜在能力が向上し、それに伴う倫理的な懸念が高まっている中、ストヤノビッチ氏は「責任」はAIではなく人々にあると明確に述べています。「責任とは、個々や集合によるAIシステムを構築するかどうか、どのように構築して、テストして、展開し、チェックするかについての決定において人々が責任を負うことを指します」と彼女は述べました。 AI倫理は関連する懸念であり、彼女は「倫理的な価値観と原則をAIの設計、開発、使用に組み込むこと」と説明しました。立法者たちは注意を払っています。例えば、ニューヨークでは最近、就職候補者の選考をより透明化するための法律を施行しました。ストヤノビッチ氏によれば「法律は完璧ではありませんが」、「何かを規制しようとするだけで規制する方法を学ぶことができる」し、「影響を受ける人々とオープンに対話することができる」と述べています。ストヤノビッチ氏は2つのことを望んでいます。人々がAIが人間の選択を予測することはできないことを認識し、AIシステムが透明で責任を負うこと、つまり「栄養価ラベル」を持つことです。このプロセスには、AIツールの使用者が誰であるか、意思決定にどのように使用されるか、そしてそれらの意思決定の対象となる人々が誰であるかを考慮に入れるべきだと彼女は述べました。ストヤノビッチ氏は人々に対して、「AIの使用方法を理解するために行動と説明を要求し始める」ことを促しています。それは地方、州、連邦レベルでAIがどのように使用されているかを理解するためです。「AIが何であり、なぜ私たちが気にする必要があるかについて他の人に学ぶのを助けるために、自分自身を教育する必要があります」と彼女は述べています。「私たちは民主主義社会で生きているので、自己管理に関与する必要があります。私たちは立ち上がる必要があります。」 The AI PodcastMaking Machines Mindful: NYU Professor Talks Responsible AI –…

このAIニュースレターはあなたが必要なものです #68

今週は、マルチモーダルの能力を持つ GPT-4 に対抗する候補として、新しいオープンソースのマルチモーダルモデルである LLaVA v1.5 の登場を目撃しましたそれはシンプルな...

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