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機械学習とAIに関するwiz7のブックマーク (5)

  • DALL·E 3

    DALL·E 3 is now available to all ChatGPT Plus, Team and Enterprise users, as well as to developers through our API. Modern text-to-image systems have a tendency to ignore words or descriptions, forcing users to learn prompt engineering. DALL·E 3 represents a leap forward in our ability to generate images that exactly adhere to the text you provide.

    DALL·E 3

  • 自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム｜衆議院議員　塩崎彰久（あきひさ）


    GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に﹁AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム﹂︵座長‥平将明衆議院議員︶を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 2024年2月16日︵金︶8時〜9時  (＊25日英語版追加︶ テーマ‥責任あるAI推進基本法︵仮︶について 昨年4月のAIホワイトペーパー発表以降、半年以上にわたり生成AIの法的ガバナンスのあり方について国内外のローメーカー、学者、実務家の方などと議論を重ねてきました。こうした検討を踏まえ、﹁フロンティアAIモデル﹂と呼ばれる特に強力な生成AIに対する我が国の新たな法的ガバナンスの一つの私案として、﹁責任あるAI推進基本法︵仮︶﹂を本日公表しま
    自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム｜衆議院議員　塩崎彰久（あきひさ）

  • 機械学習プロジェクトのマネジメントの入り口 -『仕事ではじめる機械学習』を読んだ - - だいくしー(@daiksy)のはてなブログ


    仕事ではじめる機械学習 作者:有賀 康顕,中山 心太,西林 孝発売日: 2018/01/16メディア: 単行本︵ソフトカバー︶ ちょうど仕事で機械学習を用いた機能開発のプロジェクトの進行管理をしていて、目次をみたところ良さそうに思ったので読んでみました。 オライリーのEbookでPDF版を買ったのですが、まもなく紙版も出るようです。 まえがきには、CourseraのMachine Learningコースを受講するか、﹃ゼロからつくるディープラーニング﹄を読んでおくと良い、とありました。ぼくは直前に﹃ゼロからつくるディープラーニング﹄を読んだあとでしたが、いきなり1冊目に読んでも問題ないのではと思います。難しい数式などはあまり出てきません。とはいえ、ある程度の機械学習についての知識を持っているのが前提になっているので、少なくとも機械学習を取り扱う際によく出てくる用語の意味などはある程度知って
    機械学習プロジェクトのマネジメントの入り口 -『仕事ではじめる機械学習』を読んだ - - だいくしー(@daiksy)のはてなブログ
    wiz7
    wiz7 2018/01/04
    “コードを書かなくなったマネージャによってもたらされる最大の地獄は、「自分がコードを書いていた時代に経験したセオリーをいつまでも当てはめ続けること”／自分で書かなくなっても概要は理解し続けよう
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  • Applying deep learning to real-world problems

    The rise of artificial intelligence in recent years is grounded in the success of deep learning. Three major drivers caused the breakthrough of (deep) neural networks: the availability of huge amounts of training data, powerful computational infrastructure, and advances in academia. Thereby deep learning systems start to outperform not only classical methods, but also human benchmarks in various t

    Applying deep learning to real-world problems
    wiz7
    wiz7 2017/05/29
    ディープラーニングを適用する際のテクニック データに偏りがある場合など
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  • 東大のディープラーニング公開講座がヤバくていろいろ考えさせられた件｜加藤貞顕


    1カ月ほど前から、東京大学の松尾研のディープラーニング公開講座に行っている。 ネットで募集していたのであわてて申し込んだら、とんでもない数の人が集まっていて熱気がすごい。学部生、院生、社会人、あわせて300人以上が同時に授業を受けている。 初回こそ、人工知能概論のような話だったけれど、2回目以降はものすごい速度で授業が進む。そして宿題の量と質もすごい。2回と3回目の授業だけで、普通の学校の半年分くらいの内容になっている気がする。東大、ほんとにやべーよ。 毎回、授業の冒頭は﹁ふんふん、そうか﹂とはじまるのだけれど、終わり間近に大量のサンプルコードを見せられて、それをすごい勢いで説明され、最後にゴツイ宿題が出る。授業終了後は、ポカーンってなる︵授業中にぜんぶ理解しているひと、どれくらいいるんだろう︶。 友人の物書堂の社長の広瀬くん︵iPhone辞書アプリ開発の大御所！︶も、たまたまいっしょに講
    東大のディープラーニング公開講座がヤバくていろいろ考えさせられた件｜加藤貞顕
    wiz7
    wiz7 2017/05/01
    “高速化を意識すると、メモリの配置とかCPUの仕様まで意識してプログラミングをする感じになる。”／ノイマン型から変わらない以上、今存在する基礎のは不変なんだろうね
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