ChatGPTで中学1年生向けの数学プリントを自動生成してみた AIは正しい問題を作れるか：AIに相談だ！（1/2 ページ） どんな質問にも“それらしい答え”を返してくれるAIチャットサービス「ChatGPT」。3月には大規模言語モデル「GPT-4」を搭載するなど進化を続けている。では、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。 本連載では、ChatGPTにさまざまな問題を投げかけて、どんな答えを返すか試してみる。その反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 数学のプリント作るの面倒だな～～ 今回はChatGPTのPython実行機能「Code interpreter」を使って中学1年生向けの計算プリントを自動生成する。ネットを探せば数学の小テスト問題はたくさん配布されているので、それをダウ
みんなのAI講座は、誰に対しても開かれた人工知能、機械学習の講座です。プログラミングや数学の事前知識はほとんど必要ありません。 難解な数式やプログラミングが学習の妨げであった方でも、問題なく学習できます。 文系や非エンジニアの方にもお勧めです。 Udemyの受講生数が数万人に及ぶ経験豊富な講師が指導します。 本コースでは、人工知能技術全般の解説を行いますが、実際にを書くのは主に機械学習のコードです。 機械学習のコードは、人工知能の分野で最もメジャーなプログラミング言語、Pythonで記述します。 開発には、Google Colaboratoryという開発環境を使います。これにより、初心者の方が躓きやすい環境設定が大幅に楽になります。ターミナルなどのコマンドラインを開く必要はありません。 データの分類や、文字認識、株価分析などの実践も行います。 その他コースの特徴は、以下通りです。 - 理論
Rebellion / hololive English -Advent- covered by ReGLOSS 【歌ってみた / hololive DEV_I...
パフォーマンスチューニングとは、ゲームシステムのパフォーマンスを引き出せるよう、CPUやメモリなどを調整すること。モバイルゲーム開発において、重要な工程であるが必要な知識が幅広く、体系的な学習が難しいという問題があった。同社ではこれを解決するために同書籍を作成。社内のUnityエンジニアに配布したと7月に発表していた。 社外への公開を決めた理由について同社は「内容は十分に汎用的であらゆるモバイルゲーム開発で役立つ知識がまとまっている。モバイルゲーム業界全体としてよりオープンでより良いモノ作りができる環境づくりの一助となればと、無料で公開を決めた」と説明している。 オープンソース化の理由については「パフォーマンスチューニングは、端末の性能向上などにより、年単位の短いスパンで知識をアップデートする必要がある。オープンソース化することで、社内外問わず、古い内容を指摘し合い、新しい知識を教え合う動
Unityは、シネマティック技術デモ「Enemies」を公開した。高度な「血流や髪のシミュレーション」を採用し、「顔の産毛」、「シワ」などが表現された、リアルタイムCGのデモンストレーションとなる。 「Enemies」は、Unityが買収したWeta Digital社とZiva Dynamics社の技術を統合した「Unity 2022」による技術デモだ。 Weta Digital社は、映画『ロード・オブ・ザ・リング』や『猿の惑星：創世記』などで視覚効果を担当したVFX会社で、Ziva Dynamics社は映画『ゴジラvsコング』やゲーム『Marvel’s Spider-Man: Miles Morales』でツールが使われたソフトウェア会社である。 今回、発表された「Enemies」は、40代の女性がチェスをしているもので、一見すると実写にしか見えないがCGで作られているという。 （画像は
人間のように自然な受け答えができる高度な性能を備え、世界で急速に利用が広がる対話式AI「ChatGPT」。開発したアメリカのベンチャー企業のCEO・サム・アルトマン氏（37）が来日し、NHKの単独インタビューに応じました。 この中でアルトマン氏は「想像できない方法で、私たちの生活を向上させるものだ」と述べた上で、「リスクを軽減するための規制が必要で、政府と話し合うことが重要だ」という認識を示しました。 「私たちすべての生活の質を向上させる」 アメリカのベンチャー企業「オープンAI」のCEO、サム・アルトマン氏は、「ChatGPT」を去年11月に公開した後の初めての訪問国として日本を訪れ、10日NHKの単独インタビューに応じました。 アルトマン氏は『ChatGPT』が社会に与える影響について、「新しいテクノロジーが登場すると、今日では想像できない方法で、私たちすべての生活の質を向上させること
こんにちは。DeployGateの藤﨑です。 仕事をしていると、とにかく考えて答えを出さないといけないことが数多くあります。すぐ思いついてアウトプットできることならいいのですが、大事なものは大体、どこから考え始めればいいのか分からないことだったり、なんとなく浮かんでいるんだけどうまく言語化できないものだったりします。 そんなときに、どうやってその状況を抜け出して、話を深めていくか。今日は、最近自分がやってみて、とても効果を感じられた手法について紹介します。 これまでの手法自分が考え事をする上で、まずやるのはテキストで書き出すということでした。何らか課題について考えるときは、ひたすら箇条書きで考えを書き出していくということをします。だいたいNotionにページを作って箇条書きでひたすら書き出しています。 それ以外だと、やはり紙とペンです。長年適当なコピー用紙→ノート→コンパクトなメモ…と移り
イラストレーターのMika Pikazoさんが、アニメ・漫画やソフトウェアの海賊版を不正利用したという過去のツイートが物議を醸している件について、7月13日にTwitterで釈明した。 Mika Pikazoさんは、過去の海賊版利用を事実と認め、「他の著作者の権利を侵害してしまう、決してやってはならない行為だという事に、当時の自分は思い至ることができていませんでした」「この度は、本当に申し訳ございませんでした」と謝罪している。 Mika Pikazo、海賊版を不正利用した過去ツイートが物議に ブラジル帰りの鬼才「Mika Pikazo」インタビュー 極彩色に血を通わす極意 人気バーチャルYouTuber・輝夜月さんやピンキーポップヘップバーンさんのキャラクターデザインや、『Fate/Grand Order』清少納言サーヴァントデザイン、「マジカルミライ2018」のメインビジュアルをてがける
Ubuntu Weekly Topics Ubuntu 22.04 LTS向け“linux-nvidia-tegra-igx”カーネルフレーバー・23.10（mantic）の開発 / フォント構成のアップデートと6.5カーネルの採用 Ubuntu 22.04 LTS向け“linux-nvidia-tegra-igx”カーネルフレーバー Ubuntuのカーネルフレーバー[1]に、新しい仲間が加わりました。linux-nvidia-tegra-igxと名付けられたこの新しいフレーバーは、linux-nvidia-tegraフレーバーを元に、IGX Platform向けのパッチを加えたもので、いわゆる「エッジAI」[2]向け製品で動作するカスタムカーネルです。 一般的なUbuntuのユーザーが直接的に利用するものではないものの、CanonicalとNVIDIAの関係性が相応に安定したものであ
久しぶりにソーシャル(SNS)ログインを実装する機会があった。以前に対応方法を書いておいたのでそのままいけるかと思ったが、所々躓いたので2018年版として新たにメモ。尚、使用するSNSはFacebook / Twitter / Googleとする。 opauthをダウンロード 以下よりダウンロードする。 https://github.com/opauth/opauth ディレクトリとURLは以下と想定する。 /ドキュメントルート/user/login http://test.com/user/login ファイルの設置 example内のファイルとlibディレクトリをloginディレクトリに設置する。 login/ ├.htaccess ├callback.php ├index.php └lib/ /lib/Opauth/Strategyディレクトリ内に利用したいSNSのディレクトリを作
（語り手）JILIS副理事長 高木 浩光 （聞き手）JILIS出版部 編集長 小泉 真由子 （撮影）宇壽山 貴久子 この1年、過去の海外文献を調査していたという高木浩光さん。これまでの研究の一部は情報法制レポート創刊号の特集として掲載されましたが、高木さんに言わせると「あれはまだ序の口」とのこと。本日お伺いする内容は近々高木さん自身が論文にされる予定とのことですが、まだ時間がかかりそうということで、急ぎ、インタビューとしてお話しいただくことになりました。なお、このインタビューは大変長くなっております。ぜひ、最後までお付き合いいただければと思いますが、時間のない方は、目次を参照していただき、気になるトピックからお読みください。 —— 今日は、高木さんがどうしても今すぐみなさんに伝えたいことがあるとのことで、インタビューでお話を聞くことになりました。 高木： はい、よろしくお願いします。話はと
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
コラム53：迷惑はかけてもいい 日本人ならたいてい子どものころから、親や学校の先生などから、「他人に迷惑をかけてはいけません」と言われて育ってきたのではないだろうか。そのため、「他人に迷惑をかけてはいけない」というのは、普遍的な道徳律だと思っている人も多いのではないかと思う。私も数年前までそう思っていた一人だった。しかし、どうやらこの教えはそれほど普遍的な規範とは言えないようだ。日本語教師をしている私の知人によれば、中国ではこのような規範を子どもに教える親はほとんどいない代わりに、「困っている人を助けなさい」と教える親が多いという。私の友人の韓国人によれば、韓国でも「他人に迷惑をかけるな」という人はいるものの、日本ほど多くはないという。むろん、日本でも「困っている人を助けなさい」と教える親もいるだろうが、「他人様に迷惑をかけてはいけない」と教える親に比べると、圧倒的に少数派だろう。 新約聖
前回のブログから90日以上経ってしまったので広告が載ってしまったから短文でもアウトプットしておく。 プログラマとして仕事をしているとコードと向き合っている時間の9割以上は既存のコードを読んでいる、だから読みやすさは重要である、という言説は耳にタコができるほど誰もが言っている。 仕事で書かれるコードが誰のレビューも通ること無くマージされている現場は凄惨だが、自分より明らかに経験を積んだ人たちが何度もレビューを重ねたコードが読みやすいかというとそうとは限らない。良いコードが守るべきルールをすべて守っていても不可解なコードはあるし、どんなに読みやすいコードでも数千行の規模になってくるとやはり脳内からこぼれて一度に覚えておける範囲からはみ出る。 変数名や関数名をわかりやすくするとか不必要な技巧を凝らさないとかわかりやすい設計にするとか主観的な事を偉そうに語る本は山ほどあり、それらの本を崇める事は悪
二項分類モデルのトレーニング モデルをトレーニングするには、アルゴリズムを使用して、クラス ラベルが true (患者が糖尿病である) である "確率" を計算する関数にトレーニング データを渡します。 確率は 0.0 から 1.0 の値として測定され、考えられる "すべて" のクラスの "合計" 確率が 1.0 になります。 たとえば、患者が糖尿病である確率が 0.7 の場合、対応する (患者が糖尿病でない) 確率は 0.3 です。 二項分類に使用できるアルゴリズムは多数あります。たとえば "ロジスティック回帰" は、次のように、0.0 から 1.0 の値を持つ "シグモイド" 関数 (S 字型) を派生させます。 Note 機械学習における "ロジスティック回帰" は、その名前に反し、回帰ではなく分類に使用されます。 重要な点は、生成される関数の "ロジスティック" な性質です。これは
クラスタリング モデルのトレーニング クラスタリングには複数のアルゴリズムを使用できます。 最もよく使用されるアルゴリズムの 1 つは K-Means クラスタリングで、次の手順で構成されます。 特徴量 (x) の値はベクトル化されて、n 次元の座標が定義されます (ここで、n は特徴量の数です)。 花の例では、特徴量が 2 つあります。すなわち、葉の数 (x1) と花びらの数 (x2) です。 そのため、特徴量ベクトルには 2 つの座標があり、それを使用して 2 次元空間 ([x1,x2]) にデータ ポイントを概念的にプロットすることができます 花をグループ化するために使用するクラスターの数を決定します (この値を k とします)。 たとえば、3 つのクラスターを作成するには、k 値に 3 を使用します。 その後、k 個のポイントがランダムな座標にプロットされます。 これらのポイントは
回帰モデルは、特徴量と既知のラベルの両方を含むトレーニング データに基づいて数値ラベル値を予測するようにトレーニングされます。 回帰モデル (または、実際には任意の教師あり機械学習モデル) をトレーニングするプロセスには、適切なアルゴリズム (通常はパラメーター化された設定を伴う) を使用してモデルをトレーニングし、モデルの予測パフォーマンスを評価し、許容できるレベルの予測精度が得られるまでさまざまなアルゴリズムとパラメーターでトレーニング プロセスを繰り返してモデルを調整する、複数回のイテレーションが含まれます。 この図は、教師あり機械学習モデルのトレーニング プロセスを構成する 4 つの主要な要素を示しています。 トレーニング データを (ランダムに) 分割してデータセットを作成し、それを使用してモデルをトレーニングする一方で、トレーニング済みモデルの検証に使用するデータのサブセットを
クラウドは初めてですか? Microsoft Azure の基礎は 3 部構成で、クラウドの基本的な概念について説明し、多くの Azure サービスの概要を提供します。また、ハンズオン演習で、最初のサービスを無料でデプロイするための手順を指導します。 試験 AZ-900 の準備を行っている場合は、シリーズのラーニング パスのすべてを完了してください。Microsoft Azure の基礎。 これはシリーズ「Azure の基礎: Azure の管理とガバナンスについての説明」の 3 番目のラーニング パスです。 シリーズの他のラーニング パスは、「パート 1: クラウドの概念の説明」と「パート 2: Azure のアーキテクチャとサービスについての説明」です。
クラウドは初めてですか? Microsoft Azure の基礎は 3 部構成で、クラウドの基本的な概念について説明し、多くの Azure サービスの概要を提供します。また、ハンズオン演習で、最初のサービスを無料でデプロイするための手順を指導します。 試験 AZ-900 の準備を行っている場合は、シリーズのラーニング パスのすべてを完了してください。Microsoft Azure の基礎。 これはシリーズの 2 番目のラーニング パスである「Azure の基礎: Azure のアーキテクチャとサービスについて説明する」です。 シリーズの他のラーニング パスは、「パート 1: クラウドの概念について説明する」と「パート 3: Azure の管理とガバナンスについて説明する」です。
クラウドは初めてですか? Microsoft Azure の基礎は 3 部構成で、クラウドの基本的な概念について説明し、多くの Azure サービスの概要を提供します。また、ハンズオン演習で、最初のサービスを無料でデプロイするための手順を指導します。 試験 AZ-900 の準備を行っている場合は、シリーズのラーニング パスのすべてを完了してください。Microsoft Azure の基礎。 これは、シリーズの最初のラーニング パスである「Microsoft Azure の基礎: クラウドの概念について説明する」です。 シリーズの他のラーニング パスは、「パート 2: Azure のアーキテクチャとサービスについて説明する」と「パート 3: Azure の管理とガバナンスについて説明する」です。
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 Microsoft Learn へようこそ 自分のパスを確認する キャリアを始めたばかりの方でも経験豊富なプロフェッショナルでも、Microsoft の自己管理型アプローチにより、より早く、より自信を持って、ご自分のペースで目標に到達することができます。 対話型のモジュールやパスを通じてスキルを高めたり、講師から学んだりできます。 あなたの方法で学習し、成長しましょう。 ご自分のペースとスケジュールで重要な概念を習得できます。 空いた時間が 15 分でも 1 時間でも、インタラクティブなモジュールとラーニング パスを通じて実践的なスキルを身に付けられます。 登録して、講師から学ぶこともできます。 あなたの方法
Microsoft Applied Skills 実際のシナリオに基づく特定のスキルを検証できます。 ニーズの高い技術シナリオでスキルアップを実現し、特定のシナリオで必要なスキル セットの能力を示すことで、すべてのプロジェクト、自社、自分のキャリアに大きな影響を与えることができます。 自社が直面している重要なビジネス上の問題や課題に特化したスキル セットに取り組むことができます。 対話型ラボ エクスペリエンスで一連のタスクを完了する必要があるオンラインのオンデマンド評価に合格することで、認定資格を獲得できます。 プロフェッショナル ネットワークを通じて Microsoft が検証した資格とスキルを共有し、自分の価値と専門知識を明確に示すと、自分の存在価値を高めることができます。
Microsoft Power Automate ドキュメント 製品の機能や解説記事を網羅したオンライン トレーニング コース、ドキュメント、ビデオで、Power Automate を最大限に活用する方法をご覧ください。 よく使うアプリやサービスとの間に自動化されたワークフローをすばやく作成し、ファイルの同期、通知の取得、データの収集などを行う方法について説明します。
第16回何でもできるようになった1.2のデータバリデーション機能（1/2）：基本編 秋田真宏 2009-07-17
Excelの起動Excelの操作を行うためには、「Excelの起動」アクションを使用して、Excelを起動する必要があります。 新しいファイルを作成するExcelの起動を「空のドキュメントを使用」とすると新しいExcelを起動することが出来ます。 既存のファイルを開く既存のファイルを開く場合は「次のドキュメントを開く」を選択し、ドキュメントパスに開きたいファイルを設定します。 対象シートの選択Excelで読み込みや書き込みなど、操作を行う場合は、事前にシートを設定する必要があります。 例えば、以下のようなシートがあった場合、Sheet1から読み込み、Sheet2に書き込みたい場合は、「Sheet1を選択 → 読み込み → Sheet2を選択 → 書き込み」という順番で処理を行います。 シートの選択は「アクティブなExcelワークシートの設定」アクションで行うことが出来ます。 Sheet2を
マウスコンピューター ゲーミング @GTUNE_NEXTGEAR マウスコンピューター(@mouse_computer)のゲーミングブランド 「G TUNE」「NEXTGEAR」の公式アカウントです。 齋藤飛鳥さん出演の新CM公開中！ お問い合わせ：bit.ly/3J6iDOx SNS利用規約：https://t.co/igpSrW2yWy mouse-jp.co.jp/store/brand/g-… マウスコンピューター ゲーミング @GTUNE_NEXTGEAR ちょっとPCメーカーの中の人として言うの勇気いりますが、これはガチです 個人的にはRTX3060,RTX4070あたりが載ってるやつがアツいですね twitter.com/AVerMediaJapan… 2023-07-11 18:20:02 AVerMediaJP @AVerMediaJapan Q: PC買い時ですか？ A
コンサルタントをやっていた時、「この人、コンサルタント向いてないよなあ」という人が何人も中途で転職してきた記憶がある。 例えば「本を1か月に10冊読む」という課題をやらない人。 いつも時間ギリギリにしか行動せず、重要な会合に遅刻する人。 自社の「目標」の達成度合いを気にせず、お客さんの成果にも無関心な人。 別の仕事や、前の会社では許されたかもしれないが、たいてい「コンサルタント」としてはうまくいかない。 私が在籍していたコンサルティング会社は、上のような「問題行動」には非常に厳しく、該当者には「コンサルタントとしての活躍は難しい」と、はっきりと告げていた。 「勤勉さ」は身につかない こうした事例を何度も見るにつけ、私は 「勤勉さ」 「時間を守る」 「目標遵守」 などの行動特性は、たとえ厳しく注意をしても、ほとんど身につかないか、改善したとしても、結局一時的なものにとどまる、という事を知った
プロジェクトのキックオフ前後に作成する要件定義書。確認の抜け漏れを最小限に抑えるには、どのようなことを記載しておくべきか。そして、メンバーへのスムーズな共有と、その後の円滑なプロジェクト進行のための、良い要件定義書とはどのようなものだろう。自分たち用のメモも兼ねて「Webサイト制作プロジェクトの要件定義書」の確認項目をnoteに整理してみます。 1. プロジェクト概要1-1. 背景プロジェクトを発案するに至った背景です。現状の課題、ビジネス要件の変化、ユーザーの変化、社会的要請など、プロジェクトの存在意義や必要性を記載します。 1-2. ゴールゴールとは「完了条件」です。何を達成すれば終わるのか、どこに行けば終わるのかを記載します。通常は5W1Hのうち、WHATやWHEREをゴールとします。 1-3. 目的プロジェクトを何のために進めるのかという意図です。ゴールよりも広い視野で捉えます。5
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