気まぐれ屋

【楽天ブックスならいつでも送料無料】深層学習 改訂第2版 （機械学習プロフェッショナルシリーズ） [ 岡谷 貴之 ]

機械学習プロフェッショナルシリーズ 岡谷 貴之 講談社シンソウガクシュウカイテイダイニハン オカタニ タカユキ 発行年月：2022年01月19日 予約締切日：2022年01月18日 ページ数：384p サイズ：全集・双書 ISBN：9784065133323 岡谷貴之（オカタニタカユキ） 博士（工学）。1999年東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻博士課程修了。現在、東北大学大学院情報科学研究科教授。理化学研究所革新知能統合研究センターチームリーダー（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） はじめに／ネットワークの基本構造／確率的勾配降下法／誤差逆伝播法／畳み込みニューラルネットワーク／系列データのためのネットワーク／集合・グラフのためのネットワークと注意機構／推論の信頼性／説明と可視化／いろいろな学習方法／データが少ない場合の学習／生成モデル 最高最強のバイブルがパワーアップ！！「トランスフォーマー」「グラフニューラルネットワーク」「生成モデル」など、読み応え十分の全12章。 本 パソコン・システム開発 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】深層学習 生成AIの基礎 [ 岡留 剛 ]

岡留 剛 共立出版シンソウガクシュウ セイセイエーアイノキソ オカドメ タケシ 発行年月：2024年03月28日 予約締切日：2024年03月27日 ページ数：266p サイズ：単行本 ISBN：9784320125759 岡留剛（オカドメタケシ） 1988年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻博士後期課程修了。現在、関西学院大学工学部教授（人工知能研究センター長）。博士（理学）。専門、情報科学（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1部 基盤（深層学習をささえる要素技術／RNN：recurrent neural network／単語埋めこみ／トランスフォーマー／強化学習）／第2部 生成モデル（言語の生成／拡散モデル／GAN：生成的敵対ネットワーク）／第3部 深層学習アラカルト（取りあつかい注意のデータ／多様な学習の枠組み／微分可能演算機構） 本 パソコン・システム開発 その他

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】図解即戦力 ChatGPTのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書【電子書籍】[ 中谷秀洋 ]

＜p＞＜strong＞※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※PDF版をご希望の方は＜a href="gihyo.jp/mk/dp/ebook/2023/978-4-297-14352-7"＞Gihyo Digital Publishing＜/a＞も併せてご覧ください。＜/strong＞＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞◆ChatGPTのしくみがよくわかる◆＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞ChatGPTの登場によってAIが身近に感じられるようになりました。AIを使いこなすことによって生活が豊かになる、そんな未来がすぐそこまできています。本書では、「大規模言語モデル」の基本から「トランスフォーマー」や「APIを使ったAI開発」まで、ChatGPTを支える技術を図を交えながら詳しく解説しています。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞・ChatGPTや大規模言語処理について知りたい人＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞●1章 ChatGPT＜/strong＞＜br /＞ 01 ChatGPTとは＜br /＞ 02 ChatGPTの便利な機能＜br /＞ 03 プロンプトエンジニアリング＜br /＞ 04 ChatGPTのエンジン（大規模言語モデル）＜br /＞ 05 GPTs（AIのカスタマイズ機能）＜br /＞ 06 ChatGPT以外のAIチャットサービス＜br /＞ 07 AIチャットの利用における注意点＜br /＞ ＜strong＞●2章 人工知能＜/strong＞＜br /＞ 08 AI（人工知能）＜br /＞ 09 AIの歴史＜br /＞ 10 生成AIと汎用人工知能＜br /＞ ＜strong＞●3章 機械学習と深層学習＜/strong＞＜br /＞ 11 機械学習＜br /＞ 12 ニューラルネットワーク＜br /＞ 13 ニューラルネットワークの学習＜br /＞ 14 正則化＜br /＞ 15 コンピュータで数値を扱う方法＜br /＞ 16 量子化＜br /＞ 17 GPUを使った深層学習＜br /＞ ＜strong＞●4章 自然言語処理＜/strong＞＜br /＞ 18 自然言語処理＜br /＞ 19 文字と文字コード＜br /＞ 20 単語とトークン＜br /＞ 21 トークナイザー＜br /＞ 22 Word2Vec＜br /＞ 23 埋め込みベクトル＜br /＞ ＜strong＞●5章 大規模言語モデル＜/strong＞＜br /＞ 24 言語モデル＜br /＞ 25 大規模言語モデル＜br /＞ 26 ニューラルネットワークの汎用性と基盤モデル＜br /＞ 27 スケーリング則と創発性＜br /＞ 28 言語モデルによるテキスト生成の仕組み＜br /＞ 29 テキスト生成の戦略＜br /＞ 30 言語モデルによるAIチャット＜br /＞ 31 ローカルLLM＜br /＞ 32 大規模言語モデルのライセンス＜br /＞ 33 大規模言語モデルの評価＜br /＞ 34 大規模言語モデルの学習～事前学習～＜br /＞ 35 大規模言語モデルの学習～ファインチューニング～＜br /＞ 36 コンテキスト内学習＜br /＞ ＜strong＞●6章 トランスフォーマー＜/strong＞＜br /＞ 37 回帰型ニューラルネットワーク（RNN）＜br /＞ 38 注意機構（Attention）＜br /＞ 39 注意機構の計算＜br /＞ 40 トランスフォーマー（Transformer）＜br /＞ 41 BERT＜br /＞ 42 GPT（Generative Pretrained Transformer）＜br /＞ ＜strong＞●7章 APIを使ったAI開発＜/strong＞＜br /＞ 43 OpenAI APIの利用＜br /＞ 44 テキスト生成API（Completion API等）＜br /＞ 45 OpenAI APIの料金＜br /＞ 46 テキスト生成APIに指定するパラメータ＜br /＞ 47 テキスト生成APIと外部ツールの連携～Function Calling～＜br /＞ 48 埋め込みベクトル生成APIと規約違反チェックAPI＜br /＞ 49 OpenAI以外の大規模言語モデルAPIサービス＜br /＞ 50 Retrieval Augmented Generation（RAG）＜br /＞ ＜strong＞●8章 大規模言語モデルの影響＜/strong＞＜br /＞ 51 生成AIのリスクとセキュリティ＜br /＞ 52 AIの偏りとアライメント＜br /＞ 53 ハルシネーション（幻覚）＜br /＞ 54 AIの民主化＜br /＞ 55 大規模言語モデルの多言語対応＜br /＞ 56 AIと哲学＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞中谷秀洋＜/strong＞：サイボウズ・ラボ（株）所属。子供のころからプログラムと小説を書き、現在は機械学習や自然言語処理、LLMを中心とした研究開発に携わる。著書に『［プログラミング体感まんが］ぺたスクリプト ── もしもプログラミングできるシールがあったなら』『わけがわかる機械学習 ── 現実の問題を解くために、しくみを理解する』（ともに技術評論社）がある。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【楽天ブックスならいつでも送料無料】生成AI 「ChatGPT」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？ [ 小林 雅一 ]

「ChatGPT」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？ 小林 雅一 ダイヤモンド社セイセイエーアイ コバヤシマサカズ 発行年月：2023年07月06日 予約締切日：2023年05月02日 ページ数：376p サイズ：単行本 ISBN：9784478118184 小林雅一（コバヤシマサカズ） 1963年、群馬県生まれ。作家・ジャーナリスト、KDDI総合研究所・リサーチフェロー、情報セキュリティ大学院大学客員准教授。東京大学理学部物理学科卒業。同大学院理学系研究科を修了後、雑誌記者などを経てボストン大学に留学、マスコミ論を専攻。ニューヨークで新聞社勤務、慶應義塾大学メディア・コミュニケーション研究所などで教鞭を執った後、現職（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 ChatGPTの衝撃ー対話型AIが証明した「モラベックのパラドックス」／第2章 世界はChatGPTをどのように受け止めたかー揺らぐ教育とビジネス、広がる規制／第3章 生成AI以前のAI史ー二度の「冬」を越えて／第4章 トランスフォーマーの登場と大規模言語モデルへの道ー2017年のブレークスルー／第5章 苦悩するグーグル、躍進するOpenAIとマイクロソフトー生成AIはビジネスの勢力図をどう変えるか／第6章 画像生成AIがもたらすものーフェイク映像の拡散とクリエーター達の憂鬱／第7章 生成AIが突きつける「創造性」の本質ーAIの作品を私達は本当に愛せるのか？ 生成AIは、史上最速にして最大の変化を人類にもたらすと確信しているー。人工知能とそれを支えるクラウド技術などの進化を長年追い続けてきた著者による、今後10年の社会変革を理解するためのベーシック・レポート。 本 パソコン・システム開発 その他

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】まるわかりChatGPT & 生成AI【電子書籍】

＜p＞【本書の特徴】＜br /＞ ・話題のChatGPTと生成AIについて、その仕組みから活用の可能性までがわかる＜br /＞ ・技術に強くない読者にもわかるように、生成AIの何がすごいのかをやさしく説明＜br /＞ ・ビジネスでどのように活用できるのか、業種別／業界別で解説＜br /＞ ・グローバルな覇権争いについて読み解きながら、どのようなプレーヤーがいるのかをざっくり紹介＜br /＞ ・法規制、倫理的な問題を含めてどんな議論があるのか、ざっくりわかる＜br /＞ ・先端テクノロジーに強く、未来予測に定評のある野村総合研究所のコンサルタントたちが執筆＜/p＞ ＜p＞【主な内容】＜br /＞ ・従来のAIとの違いは？＜br /＞ ・なぜ今、生成AIが注目されているのか？＜br /＞ ・どんな業界で導入されている？＜br /＞ ・シンギュラリティはほんとうに来る？＜br /＞ ・オープンAIって、どんな会社？＜br /＞ ・ChatGPTが得意な業務とは？＜br /＞ ・ChatGPTには、どんな競合サービスがある？＜br /＞ ・トランスフォーマーって何？＜br /＞ ・ステーブルディフュージョンはどうやって生まれた？＜br /＞ ・人間との役割分担は？＜br /＞ ・プロンプトエンジニアリングとは？＜br /＞ ・独自技術による生成AIを提供する日本の企業は？＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

AI/Data Science実務選書ChatGPT 大規模言語モデルの進化と応用／シンアンドリュー／小川航平【1000円以上送料無料】

著者シンアンドリュー(共著) 小川航平(共著)出版社リックテレコム発売日2024年04月ISBN9784865944006ページ数195PキーワードちやつとじーぴーていーCHATGPTだいきぼげんご チヤツトジーピーテイーCHATGPTダイキボゲンゴ しん あんどりゆ- SHIN シン アンドリユ- SHIN9784865944006内容紹介◆◆データサイエンティスト、AIの研究者・開発者に◆◆◆◆役立つ実務情報を集約◆◆ChatGPTの話題は巷に溢れていますが、多くはプロンプトの例示だったり、断片的・揮発的な技術情報だったりします。一方、本書はデータサイエンティストをはじめ、AIの研究者や開発者を対象とし、大規模言語モデルの進化の過程を踏まえたうえで、ChatGPTの適用技術、応用の仕方、限界まで、重要ポイントを絞り込んで解説。さらにマイクロソフトの関連サービスや機能を詳解します。ChatGPTは大規模言語モデルの頂点にあり、進化の到達点に位置します。AIやNLPのパラダイムが転換しない限り、今後さらに大規模な言語モデルが登場しても、それはChatGPTの延長線上にあり、本書の内容は長く有効であり続けるでしょう。●想定読者本書は主に次のような方々に向けて書かれています。・データサイエンティストの方々・ChatGPTの仕組みや特徴を他のモデル作成に活かしたい方々・構文解析や感情分析などの伝統的なNLPタスクに携わる方々・深層学習による汎用大規模言語モデル、その応用先や評価に興味を持つAIの研究者●前提とする知識言語モデルの学習や推論、またコーパスから得られる単語や文のベクトル表現など、NLPの基本的な概念を理解していれば大丈夫です。数式に馴染みがあり、トランスフォーマーやBERTの知識や経験があれば一層結構ですが、本書の中でも説明しているので、必須ではありません。●本書の特徴と工夫本書は、理論と応用の両方を充実させました。ChatGPTの背景や原理は、最新の理論に基づき体系的に整理しました。ミニChatGPTのサンプル開発やチューニングでは実際のコードを示し、手を動かしながら理解を深めることができます。また、データサイエンティストの方々には文系出身者も多いので、難易度が高い理論や数式は図説や脚注で補足しています。応用面では、マイクロソフトのサービス実装など、実務に役立つ最新情報を提供。実際に直面する課題の解決や、応用先の拡大も図れるよう工夫しました。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 ChatGPTの概要/第2章 ChatGPTの動作原理/第3章 他の大規模言語モデル/第4章 ChatGPTのAPI/第5章 APIを用いたファインチューニング/第6章 HuggingFaceを用いたファインチューニング/第7章 プロンプトエンジニアリング/第8章 Microsoftのサービスで始めるLLMシステム/第9章 ChatGPTの限界を越えて/第10章 マルチモーダル大規模モデルの数々/第11章 今後の課題

【楽天ブックスならいつでも送料無料】基礎からのニューラルネット -人工知能の基盤技術ー （I/OBOOKS） [ 申 吉浩 ]

I/OBOOKS 申 吉浩 園田 隆史 工学社キソカラノニューラルネット ジンコウチノウノキバンギジュツ シン ヨシヒロ ソノダ タカシ 発行年月：2023年01月23日 予約締切日：2022年12月06日 ページ数：224p サイズ：単行本 ISBN：9784777522323 申吉浩（シンヨシヒロ） 1960年大韓民国ソウル生まれ。現在・学習院大学計算機センター教授・博士（工学） 園田隆史（ソノダタカシ） 1956年長崎生まれ。現在・学習院大学および大妻女子大学非常勤講師 甘利丈慈（アマリジョウジ） 1999年東京生まれ。現在・学習院大学大学院自然科学研究科2年 〓井絢之介（タカイジュンノスケ） 1998年茨城生まれ。現在・学習院大学大学院自然科学研究科2年 室田佳亮（ムロタケイスケ） 1998年東京生まれ。現在・東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修士2年（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 ニューラルネットの歴史ー「パーセプトロン」から「深層学習」まで（パーセプトロン／「線形非分離問題」と「深層化」 ほか）／第2章 階層型ニューラルネットモデル（脳神経網と「人工ニューラルネット」／「単層パーセプトロン」と「誤り訂正学習」 ほか）／第3章 非階層型ニューラルネットモデル（「深層学習」の基礎技術／「階層型」と「非階層型」 ほか）／第4章 「深層学習」への誘い（「深層学習」の幕開け／「深層学習」を支える技術 ほか） 本書は、「深層学習」の「仕組み」に興味をもつ人々のために、「深層学習」の基礎である「人工ニューラルネット」の原理を解説することを目的として編まれた書籍である。第1章では、人工知能研究の歴史を簡潔にまとめる。第2章は、最も基本的な「階層型ニューラルネット」（パーセプトロン）の仕組みを詳説。第3章では、物理学と人工知能研究の接点について述べる。第4章は、「深層学習」の発展の原動力となった「畳み込みネットワーク」「回帰ネットワーク」「長・短期記憶」「トランスフォーマ」の本質に焦点を絞った簡潔な説明を狙う。 本 パソコン・システム開発 その他

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】仕組みから学ぶ生成AI入門ーー基礎から応用まで徹底理解【電子書籍】[ 中井悦司 ]

＜p＞＜strong＞※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※PDF版をご希望の方は＜a href="gihyo.jp/mk/dp/ebook/2023/978-4-297-14973-4"＞Gihyo Digital Publishing＜/a＞も併せてご覧ください。＜/strong＞＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞◆生成AIを基本からしっかり理解し、次の段階へステップアップ！◆＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞近年続々と発表される実用レベルの生成モデル論文を深く理解するため、本書は変分オートエンコーダ（VAE）、LSTMといった基礎モデルから、VQ-VAE、拡散モデル、Transformerといった最先端モデルの先駆けとなったモデルの仕組みを、数学的な詳細に偏らず、シンプルなサンプルコードと演習を通して解説します。Kerasを用いた実装を通して、各モデルの主要機能と生成モデルとしての動作原理を、実際に手を動かしながら理解することを目的としています。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞・機械学習の基礎から生成AIを学びたい方、生成AIのしくみをしっかりと基本から学びたい方。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞●第1章 ディープラーニングの基礎知識＜/strong＞＜br /＞ 1.1 環境準備＜br /＞ 1.2 分類モデルの仕組みと実装＜br /＞ 1.3畳み込みニューラルネットワークによる画像分類＜br /＞ ＜strong＞●第2章 変分オートエンコーダによる画像生成＜/strong＞＜br /＞ 2.1 変分オートエンコーダの仕組み＜br /＞ 2.2 ラベルデータを活用した拡張＜br /＞ ＜strong＞●第3章 LSTMによる自然言語処理＜/strong＞＜br /＞ 3.1 LSTMによるテキスト分類＜br /＞ 3.2 LSTMによるテキスト生成＜br /＞ ＜strong＞●第4章 トランスフォーマーによる自然言語処理＜/strong＞＜br /＞ 4.1 トランスフォーマーによる自然言語処理＜br /＞ 4.2 トランスフォーマーによるテキスト分類＜br /＞ 4.3 トランスフォーマーによるテキスト生成＜br /＞ ＜strong＞●第5章 拡散モデルの仕組み＜/strong＞＜br /＞ 5.1 DCGANの仕組み＜br /＞ 5.2 拡散モデルの仕組み＜br /＞ 5.3 VQ-VAEの仕組み＜br /＞ ＜strong＞●第6章 マルチモーダルモデルの実現＜/strong＞＜br /＞ 6.1 自然言語テキストによる画像生成＜br /＞ 6.2 マルチモーダルモデルの実現＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞中井悦司＜/strong＞（なかいえつじ）： 1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のAI Solutions Architectとして活動。主な著書は、『［改訂新版］ITエンジニアのための機械学習理論入門』『Google Cloudで学ぶ生成AIアプリ開発入門ーーフロントエンドからバックエンドまでフルスタック開発を実践ハンズオン』（いずれも技術評論社）、『TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み』『JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み』（いずれもマイナビ出版）など。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】深層学習による自動作曲入門【電子書籍】[ シン・アンドリュー ]

＜p＞＜strong＞※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。＜/p＞ ＜p＞人工知能は作曲家の夢を見るか？＜br /＞ 【本書のポイント】＜br /＞ ・深層学習による自動作曲技術の全体像を知る＜br /＞ ・Colaboratoryを使った自動作曲のお試し＜br /＞ ・データセットを多数紹介＜/p＞ ＜p＞ 機械学習による自動作曲（AI作曲）技術を解説した専門書です。機械学習やメディアアート関係の研究者、学生、音楽産業の技術者を主な読者対象として、現在の自動作曲技術をまとめています。また、実践要素（Python/Colaboratoryを使った自動作曲の実践）を設けて、情報科学の知識のないクリエイターやアマチュア作曲者、動画制作者などが自動作曲にチャレンジできるようにしました。＜br /＞ 近年、画像生成を中心にAI（機械学習）によるメディア生成が注目を集めています。自動作曲はその名の通り、音楽を生成する技術で、近年では機械学習・深層学習による自動作曲・音楽分析が盛んに研究されています。＜br /＞ 本書では、言語・音声などの従来の時系列データと異なる音楽データの特徴に基づく分析や、音声の生成のような「それっぽい」にとどまらない美的な質の学習方法や評価といった、音楽に特化した機械学習のアプローチを解説します。＜br /＞ 読者は本書によって、現時点での深層学習による自動作曲の全体図を理解でき、またGoogleのMusic TransformerやOpenAIのJukeboxなど、最先端の重要モデルの仕組みや性能を学ぶことができます。自身のAI作曲の性能向上や実用性の改善を図ることが可能となります。＜/p＞ ＜p＞第 1 章 AI による自動作曲とは＜br /＞ 1.1 背景 ── AI と作曲＜br /＞ 1.2 自動作曲の歴史＜br /＞ 1.3 本書の目的と構成＜br /＞ 1.4 本章のまとめ＜/p＞ ＜p＞第 2 章 音楽の基礎知識＜br /＞ 2.1 音楽の存在形式＜br /＞ 2.2 平面的な要素＜br /＞ 2.3 立体的な要素＜br /＞ 2.4 音楽制作の流れ＜br /＞ 2.5 本章のまとめ＜/p＞ ＜p＞第3章 AI モデル＜br /＞ 3.1 時系列モデル＜br /＞ 3.1.1 RNN・LSTM・GRU＜br /＞ 3.2 畳み込みネットワークネット (CNN)＜br /＞ 3.3 生成モデル＜br /＞ 3.4 強化学習＜br /＞ 3.5 本章のまとめ＜/p＞ ＜p＞第4章 楽譜（MIDI）としての自動作曲 1：時系列学習による自動作曲＜br /＞ 4.1 RNN 基盤の自動作曲＜br /＞ 4.2 トランスフォーマー基盤の自動作曲＜br /＞ 4.3 本章のまとめ＜/p＞ ＜p＞第5章 楽譜（MIDI）としての自動作曲 2：生成モデルによる自動楽曲＜br /＞ 5.1 GAN 基盤の自動作曲＜br /＞ 5.2 VAE 基盤の自動作曲＜br /＞ 5.3 拡散モデルによる自動作曲＜br /＞ 5.4 本章のまとめ＜/p＞ ＜p＞第6章 楽譜（MIDI）としての自動作曲 3：強化学習による自動作曲＜br /＞ 6.1 報酬の設定＜br /＞ 6.2 他モデルとの融合＜br /＞ 6.3 強化学習の二つのアプローチ＜br /＞ 6.4 本章のまとめ＜/p＞ ＜p＞第7章 波形としての自動作曲＜br /＞ 7.1 なぜ難しいのか＜br /＞ 7.2 音声生成＜br /＞ 7.3 波形としての音楽生成＜br /＞ 7.4 本章のまとめ＜/p＞ ＜p＞第 8 章 データセットおよび評価指標＜br /＞ 8.1 データセット＜br /＞ 8.2 評価指標＜br /＞ 8.3 本章のまとめ＜/p＞ ＜p＞第 9 章 前処理とデータ拡張＜br /＞ 9.1 前処理＜br /＞ 9.2 データ拡張＜br /＞ 9.3 本章のまとめ＜/p＞ ＜p＞第 10 章 AIの他の音楽分野への応用＜br /＞ 10.1 音源推薦＜br /＞ 10.2 ジャンル識別＜br /＞ 10.3 音源分離＜br /＞ 10.4 自動ミックスダウンおよびマスタリング＜br /＞ 10.5 本章のまとめ＜/p＞ ＜p＞第 11 章 まとめと今後の課題＜br /＞ 11.1 今後の課題＜br /＞ 11.2 音楽への関わり方の変化と意義＜br /＞ 11.3 本章のまとめ＜/p＞ ＜p＞参考文献＜br /＞ 索引＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】ChatGPT 大規模言語モデルの進化と応用【電子書籍】[ シン アンドリュー ]

＜p＞●想定読者＜br /＞ 本書は主に次のような方々に向けて書かれています。＜br /＞ ・データサイエンティストの方々＜br /＞ ・ChatGPTの仕組みや特徴を他のモデル作成に活かしたい方々＜br /＞ ・構文解析や感情分析などの伝統的なNLPタスクに携わる方々＜br /＞ ・深層学習による汎用大規模言語モデル、その応用先や評価に興味を持つAIの研究者＜/p＞ ＜p＞●前提とする知識＜br /＞ 言語モデルの学習や推論、またコーパスから得られる単語や文のベクトル表現など、NLPの基本的な概念を理解していれば大丈夫です。数式に馴染みがあり、トランスフォーマーやBERTの知識や経験があれば一層結構ですが、本書の中でも説明しているので、必須ではありません。＜/p＞ ＜p＞●本書の特徴と工夫＜br /＞ 本書は、理論と応用の両方を充実させました。＜br /＞ ChatGPTの背景や原理は、最新の理論に基づき体系的に整理しました。ミニChatGPTのサンプル開発やチューニングでは実際のコードを示し、手を動かしながら理解を深めることができます。また、データサイエンティストの方々には文系出身者も多いので、難易度が高い理論や数式は図説や脚注で補足しています。＜br /＞ 応用面では、マイクロソフトのサービス実装など、実務に役立つ最新情報を提供。実際に直面する課題の解決や、応用先の拡大も図れるよう工夫しました。＜/p＞ ＜p＞●本書に期待できること＜br /＞ データサイエンティストの方々は、大規模言語モデルの作成方法が分かり、検索エンジンやチャットボットなど、ターゲットアプリに合わせたチューニングができるようになります。また、データ拡張を通じた改善や、プロンプトエンジニアリングの手法など、ChatGPTをサービスに利用するための必須知識が得られます。そして将来、未知の新しい応用先を開拓するための基本知識が身につきます。＜br /＞ 研究者の方々は、大規模言語モデルの現状と限界、応用事例や実用性がわかり、研究方向の探索に役立ちます。特にNLPの研究者は、ChatGPTの登場によって今後の研究テーマが鋭く問われているので、本書が重要な手掛かりになるでしょう。＜br /＞ いずれの方も、本書のミニChatGPTの実装や、学習から評価に至る言語モデルの構築を経験することで、他の類似モデルのファインチューニングや対策の工夫ができるようになるでしょう。＜/p＞ ＜p＞◆「AI/Data Science実務選書」とは…＜br /＞ 機械学習やAIの計算モデルは、システム開発のパラダイムを覆しつつあります。「AI/Data Science実務選書」は、AI開発とデータサイエンスのプラクティスを集め、実務家のスキル獲得／向上を力強く支援します。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【楽天ブックスならいつでも送料無料】生成AIの可能性と人類 人類のあり方や、仕事の仕方、生き方を、哲学的視点と工学的視点から考える （I/OBOOKS） [ 瀧本 往人 ]

人類のあり方や、仕事の仕方、生き方を、哲学的視点と工学的視点から考える I/OBOOKS 瀧本 往人 工学社セイセイエイアイノカノウセイトジンルイ タキモト ユキト 発行年月：2023年11月16日 予約締切日：2023年10月16日 ページ数：160p サイズ：単行本 ISBN：9784777522705 瀧本往人（タキモトユキト） 1963年北海道生まれ。信州大学大学院人文科学研究科修了（地域文化・比較哲学専攻）後、同大学院工学系研究科（博士課程後期）で地域社会論・環境哲学を専攻（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 「人工知能」の誕生（言語から記号（情報）へ／「音声言語」と「聴覚情報」／「形象への認識」と「視覚情報」／「人間の学習」と「機械の学習」）／第2章 「人工知能」の活用（「対戦型ゲーム」と「人工知能」／「音声認識エンジン」から「スマートスピーカー」へ／ヒューリスティック・エンジン（ウイルス対策）／スマートカー（自立走行車））／第3章 「生成AI」の仕組み（「生成モデル」と「トランスフォーマー」／視覚情報（画像・動画）の生成／言語情報（文章・対話）の生成／聴覚情報（音声・楽曲）の生成）／第4章 「生成AI」がもたらす未来と課題（現実社会への影響／「一般意志」と「シミュラークル」／「知の生成」から「生命の生成」へ／技術文明史と「生成AI」） これまで人間にしかできないと思われていたことを、人間よりも上手に、しかも、いともたやすくやりとげる、「生成AI」。本書は、今話題の「生成AI」（特に「ChatGPT」）について、どのような経緯で生まれてきたのか、どういった技術なのかを、哲学や言語学、情報科学の文脈から説明。「テキスト」「音声」「画像・映像」のそれぞれの技術に沿って、どのような可能性があるのかを考察します。さらに、こうした生成AIを通じて、人類のあり方や、仕事の仕方、生き方を、工学的視点と哲学的視点の両方から見つめます。 本 パソコン・システム開発 その他

仕組みから学ぶ生成AI入門 基礎から応用まで徹底理解／中井悦司【1000円以上送料無料】

著者中井悦司(著)出版社技術評論社発売日2025年07月ISBN9784297149727ページ数285Pキーワードしくみからまなぶせいせいえーあいにゆうもんしくみ／ シクミカラマナブセイセイエーアイニユウモンシクミ／ なかい えつじ ナカイ エツジ9784297149727内容紹介近年続々と発表される実用レベルの生成モデル論文を深く理解するため、本書は変分オートエンコーダ（VAE）、LSTMといった基礎モデルから、VQ-VAE、拡散モデル、Transformerといった最先端モデルの先駆けとなったモデルの仕組みを、数学的な詳細に偏らず、シンプルなサンプルコードと演習を通して解説します。Kerasを用いた実装を通して、各モデルの主要機能と生成モデルとしての動作原理を、実際に手を動かしながら理解することを目的としています。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 ディープラーニングの基礎知識/第2章 変分オートエンコーダによる画像生成/第3章 LSTMによる自然言語処理/第4章 トランスフォーマーによる自然言語処理/第5章 拡散モデルの仕組み/第6章 マルチモーダルモデルの実現

図解即戦力ChatGPTのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書／中谷秀洋【3000円以上送料無料】

著者中谷秀洋(著)出版社技術評論社発売日2024年10月ISBN9784297143510ページ数295Pキーワードちやつとじーぴーていーのしくみとぎじゆつが チヤツトジーピーテイーノシクミトギジユツガ なかたに しゆうよう ナカタニ シユウヨウ9784297143510内容紹介ChatGPTの登場によってAIが身近に感じられるようになりました。AIを使いこなすことによって生活が豊かになる、そんな未来がすぐそこまできています。本書では、「大規模言語モデル」の基本から「トランスフォーマー」や「APIを使ったAI開発」まで、ChatGPTを支える技術を図を交えながら詳しく解説しています。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】人工知能音楽 基礎と応用【電子書籍】[ Fouad Sabry ]

＜p＞＜strong＞人工知能音楽とは＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞国際コンピューター音楽会議、コンピューティング協会会議、人工知能に関する国際合同会議はすべて、人工知能と音楽について議論するために集まっています。 （AIM）とは、人工知能と音楽の頭文字をとったものです。 1974 年は、ミシガン州立大学が最初の国際コンピューター ミュージック カンファレンス (ICMC) を主催した年でした。 作曲、演奏、理論、デジタル サウンド処理における人工知能の使用は、現在活発に研究されているテーマです。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞どのようなメリットがあるか＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞(I) 次のトピックに関する洞察と検証:＜/p＞ ＜p＞第 1 章: 音楽と人工知能＜/p＞ ＜p＞第 2 章: デジタル アート＜/p＞ ＜p＞第 3 章: アルゴリズム作曲＜/p＞ ＜p＞第 4 章: 計算による創造性＜/p＞ ＜p＞第 5 章: ポップ ミュージックの自動化＜/p＞ ＜p＞第 6 章: AIVA＜/p＞ ＜p＞第 7 章: 人工知能 アート＜/p＞ ＜p＞第 8 章: 合成メディア＜/p＞ ＜p＞第 9 章: 事前トレーニング済み生成トランスフォーマー＜/p＞ ＜p＞第 10 章: 人工知能と著作権＜/p＞ ＜p＞( II) 人工知能音楽に関する一般のよくある質問に答える。＜/p＞ ＜p＞(III) 多くの分野で人工知能音楽が使用される実際の例。＜/p＞ ＜p＞(IV) 説明する 17 の付録 簡単に説明すると、人工知能音楽テクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーが紹介されています。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞本書の対象者＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞プロフェッショナル 大学生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の人工知能音楽に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

仕組みから学ぶ生成AI入門 基礎から応用まで徹底理解／中井悦司【3000円以上送料無料】

著者中井悦司(著)出版社技術評論社発売日2025年07月ISBN9784297149727ページ数285Pキーワードしくみからまなぶせいせいえーあいにゆうもんしくみ／ シクミカラマナブセイセイエーアイニユウモンシクミ／ なかい えつじ ナカイ エツジ9784297149727内容紹介近年続々と発表される実用レベルの生成モデル論文を深く理解するため、本書は変分オートエンコーダ（VAE）、LSTMといった基礎モデルから、VQ-VAE、拡散モデル、Transformerといった最先端モデルの先駆けとなったモデルの仕組みを、数学的な詳細に偏らず、シンプルなサンプルコードと演習を通して解説します。Kerasを用いた実装を通して、各モデルの主要機能と生成モデルとしての動作原理を、実際に手を動かしながら理解することを目的としています。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 ディープラーニングの基礎知識/第2章 変分オートエンコーダによる画像生成/第3章 LSTMによる自然言語処理/第4章 トランスフォーマーによる自然言語処理/第5章 拡散モデルの仕組み/第6章 マルチモーダルモデルの実現

【楽天ブックスならいつでも送料無料】仕組みから学ぶ生成AI入門ーー基礎から応用まで徹底理解 [ 中井 悦司 ]

中井 悦司 技術評論社シクミカラマナブセイセイエーアイニュウモン キソカラオウヨウマデテッテイリカイ ナカイ エツジ 発行年月：2025年06月27日 予約締切日：2025年06月26日 ページ数：304p サイズ：単行本 ISBN：9784297149727 中井悦司（ナカイエツジ） 1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix／Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のAI Solutions Architectとして活動（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 ディープラーニングの基礎知識／第2章 変分オートエンコーダによる画像生成／第3章 LSTMによる自然言語処理／第4章 トランスフォーマーによる自然言語処理／第5章 拡散モデルの仕組み／第6章 マルチモーダルモデルの実現 本書は、第1章から順番に読み進めることで、基礎的なモデルから、より高度なモデルへと段階的に理解を深めていきます。各章で提供するサンプルコードは、ディープラーニングに対応した機械学習ライブラリーであるKerasを用いて実装しています。Kerasは、ディープラーニングモデルを構成するパーツが事前にモジュールとして用意されており、これらのモジュールをブロックのように組み合わせてモデルを構成します。本文の解説を参考にして、サンプルコードの具体的な内容を理解しながら読み進めることで、それぞれのモデルの仕組みと動作原理がより明確に理解できるでしょう。 本 パソコン・システム開発 その他

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】深層ニューラルネットワークの高速化【電子書籍】[ 佐藤竜馬 ]

＜p＞＜strong＞※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※PDF版をご希望の方は＜a href="gihyo.jp/mk/dp/ebook/2023/978-4-297-14310-7"＞Gihyo Digital Publishing＜/a＞も併せてご覧ください。＜/strong＞＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞◆推論のしくみから紐解く高速化の原理◆＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞本書は深層ニューラルネットワークによる予測を高速化する技法を解説します。巨大なニューラルネットワークを用いた予測には多くの時間と計算コストがかかります。これにより、応答が遅くなりユーザー体験が悪くなるといった問題や、運用コストが大きくなるといった問題が生じます。本書はニューラルネットワークの予測性能を下げることなく高速化することでこれらの問題を解決する技法を解説します。紹介する技法は量子化・枝刈り・蒸留・低ランク近似・モデルマージなど多岐にわたり、幅広い局面に対応します。また、平坦解や宝くじ仮説など、深層ニューラルネットワークの理論を通して、これらの手法がうまくいく理由についても深く本質的な理論を解説します。深層ニューラルネットワークを活用するエンジニアや研究者は必読の一冊です。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞・ニューラルネットワークの計算や時間にかかるコストを削減したい人＜br /＞ ・Webサービスにニューラルネットワークを使っている方＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞●第1章 はじめに＜/strong＞＜br /＞ 1.1 高速化の意義＜br /＞ 1.2 高速化の理論的背景＜br /＞ 1.3 用語の整理＜br /＞ ＜strong＞●第2章 高速化手法の概要＜/strong＞＜br /＞ 2.1 量子化と低精度計算＜br /＞ 2.2 枝刈り＜br /＞ 2.3 蒸留＜br /＞ 2.4 低ランク近似＜br /＞ 2.5 高速なアーキテクチャ＜br /＞ 2.6 ハードウェアの改善＜br /＞ 2.7 複数の技法の組み合わせ＜br /＞ 2.8 その他の技法＜br /＞ ＜strong＞●第3章 量子化と低精度計算＜/strong＞＜br /＞ 3.2 その他の低精度浮動小数点数フォーマット＜br /＞ 3.3 自動混合精度計算＜br /＞ 3.4 整数量子化＜br /＞ 3.6 なぜ低精度計算でうまくいくのか＜br /＞ ＜strong＞●第4章 枝刈り＜/strong＞＜br /＞ 4.1 代表的な枝刈り手法＜br /＞ 4.2 訓練前の枝刈り＜br /＞ 4.3 構造枝刈り＜br /＞ 4.4 枝刈りの実装＜br /＞ 4.5 ReLU活性化関数を用いた適応的な枝刈り＜br /＞ 4.6 なぜ枝刈りを行うのか・なぜうまくいくのか＜br /＞ 4.7 枝刈りの使いどころ＜br /＞ ＜strong＞●第5章 蒸留＜/strong＞＜br /＞ 5.1 蒸留の問題設定＜br /＞ 5.2 蒸留のアプローチ＜br /＞ 5.3 生徒モデルの選び方＜br /＞ 5.4 推論に必要なデータの変更＜br /＞ 5.5 生成モデルの利用＜br /＞ 5.6 事例＜br /＞ 5.7 なぜ蒸留でうまくいくのか＜br /＞ 5.8 蒸留の使いどころ＜br /＞ ＜strong＞●第6章 低ランク近似＜/strong＞＜br /＞ 6.1 低ランク性とは＜br /＞ 6.2 畳み込みニューラルネットワークの低ランク近似＜br /＞ 6.3 注意機構の低ランク近似＜br /＞ ＜strong＞●第7章 高速なアーキテクチャ＜/strong＞＜br /＞ 7.1 深さ単位分離可能畳み込み＜br /＞ 7.2 高速なトランスフォーマーの亜種＜br /＞ 7.3 ニューラルアーキテクチャ探索＜br /＞ 7.4 高速なアーキテクチャと圧縮手法の比較＜br /＞ ＜strong＞●第8章 チューニングのためのツール＜/strong＞＜br /＞ 8.1 PyTorchプロファイラ＜br /＞ 8.2 CPU上のプロファイリング＜br /＞ 8.3 GPU上のプロファイリング＜br /＞ ＜strong＞●第9章 効率的な訓練＜/strong＞＜br /＞ 9.1 省メモリ化＜br /＞ 9.2 モデルパラメータの算術＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞佐藤竜馬＜/strong＞：1996年生まれ。2024年京都大学大学院情報学研究科博士課程修了。博士(情報学)。現在、国立情報学研究所 助教。専門分野はグラフニューラルネットワーク、最適輸送、および情報検索・推薦システム。NeurIPSやICMLなどの国際会議に主著論文が採択。競技プログラミングでは国際情報オリンピック日本代表、ACM-ICPC世界大会出場、AtCoderレッドコーダーなどの戦績をもつ。PDF翻訳サービスReadableを開発し、深層ニューラルネットワークを用いた翻訳システムにも詳しい。著書に『グラフニューラルネットワーク』『最適輸送の理論とアルゴリズム』(ともに講談社)がある。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

図解即戦力ChatGPTのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書／中谷秀洋【1000円以上送料無料】

著者中谷秀洋(著)出版社技術評論社発売日2024年10月ISBN9784297143510ページ数295Pキーワードちやつとじーぴーていーのしくみとぎじゆつが チヤツトジーピーテイーノシクミトギジユツガ なかたに しゆうよう ナカタニ シユウヨウ9784297143510内容紹介ChatGPTの登場によってAIが身近に感じられるようになりました。AIを使いこなすことによって生活が豊かになる、そんな未来がすぐそこまできています。本書では、「大規模言語モデル」の基本から「トランスフォーマー」や「APIを使ったAI開発」まで、ChatGPTを支える技術を図を交えながら詳しく解説しています。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。

AI/Data Science実務選書ChatGPT 大規模言語モデルの進化と応用／シンアンドリュー／小川航平【3000円以上送料無料】

著者シンアンドリュー(共著) 小川航平(共著)出版社リックテレコム発売日2024年04月ISBN9784865944006ページ数195PキーワードちやつとじーぴーていーCHATGPTだいきぼげんご チヤツトジーピーテイーCHATGPTダイキボゲンゴ しん あんどりゆ- SHIN シン アンドリユ- SHIN9784865944006内容紹介◆◆データサイエンティスト、AIの研究者・開発者に◆◆◆◆役立つ実務情報を集約◆◆ChatGPTの話題は巷に溢れていますが、多くはプロンプトの例示だったり、断片的・揮発的な技術情報だったりします。一方、本書はデータサイエンティストをはじめ、AIの研究者や開発者を対象とし、大規模言語モデルの進化の過程を踏まえたうえで、ChatGPTの適用技術、応用の仕方、限界まで、重要ポイントを絞り込んで解説。さらにマイクロソフトの関連サービスや機能を詳解します。ChatGPTは大規模言語モデルの頂点にあり、進化の到達点に位置します。AIやNLPのパラダイムが転換しない限り、今後さらに大規模な言語モデルが登場しても、それはChatGPTの延長線上にあり、本書の内容は長く有効であり続けるでしょう。●想定読者本書は主に次のような方々に向けて書かれています。・データサイエンティストの方々・ChatGPTの仕組みや特徴を他のモデル作成に活かしたい方々・構文解析や感情分析などの伝統的なNLPタスクに携わる方々・深層学習による汎用大規模言語モデル、その応用先や評価に興味を持つAIの研究者●前提とする知識言語モデルの学習や推論、またコーパスから得られる単語や文のベクトル表現など、NLPの基本的な概念を理解していれば大丈夫です。数式に馴染みがあり、トランスフォーマーやBERTの知識や経験があれば一層結構ですが、本書の中でも説明しているので、必須ではありません。●本書の特徴と工夫本書は、理論と応用の両方を充実させました。ChatGPTの背景や原理は、最新の理論に基づき体系的に整理しました。ミニChatGPTのサンプル開発やチューニングでは実際のコードを示し、手を動かしながら理解を深めることができます。また、データサイエンティストの方々には文系出身者も多いので、難易度が高い理論や数式は図説や脚注で補足しています。応用面では、マイクロソフトのサービス実装など、実務に役立つ最新情報を提供。実際に直面する課題の解決や、応用先の拡大も図れるよう工夫しました。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 ChatGPTの概要/第2章 ChatGPTの動作原理/第3章 他の大規模言語モデル/第4章 ChatGPTのAPI/第5章 APIを用いたファインチューニング/第6章 HuggingFaceを用いたファインチューニング/第7章 プロンプトエンジニアリング/第8章 Microsoftのサービスで始めるLLMシステム/第9章 ChatGPTの限界を越えて/第10章 マルチモーダル大規模モデルの数々/第11章 今後の課題

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】チャットボット 基礎と応用【電子書籍】[ Fouad Sabry ]

＜p＞＜strong＞チャットボットとは＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞チャットボットは、テキストまたは音声の対話を通じて人間の会話をシミュレートしようとするソフトウェアです。 こうした会話はオンラインで行われることがよくあります。 チャットボットは人工知能 (AI) システムの一種で、自然言語でユーザーと会話し、人間が会話のパートナーとして行動する方法をシミュレートできます。 最新のチャットボットは、自然言語でユーザーと会話することができます。 ディープ ラーニングと自然言語処理は、このようなシステムの開発で頻繁に利用される 2 つの分野です。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞どのようなメリットが得られるか＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞(I) 洞察、 および次のトピックに関する検証:＜/p＞ ＜p＞第 1 章: チャットボット＜/p＞ ＜p＞第 2 章: インターネット ボット＜/p＞ ＜p＞第 3 章: チャットボットのリスト＜/p＞ ＜p＞第 4 章: 仮想アシスタント＜/p＞ ＜p＞第 5 章: OpenAI＜/p＞ ＜p＞第 6 章: 会話型コマース＜/p＞ ＜p＞第 7 章: LaMDA＜/p＞ ＜p＞第 8 章: ChatGPT＜/p＞ ＜p＞第 9 章: 幻覚 (人工知能)＜/p＞ ＜p＞第 10 章: 事前トレーニング済み生成トランスフォーマー＜/p＞ ＜p＞(II) チャットボットに関する一般のよくある質問に回答します。＜/p＞ ＜p＞(III) さまざまな分野でのチャットボットの使用例。＜/p＞ ＜p＞(IV) 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録＜/p＞ ＜p＞＜strong＞本書の対象者＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そして基本を超えたい人 あらゆる種類のチャットボットに関する知識や情報。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。