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関連記事東大の松尾・岩澤研、「大規模言語モデル講座」の資料を無料公開 LLMの理論から実践まで体系的に解説 東京大学の松尾・岩澤研究室は、大規模言語モデル（LLM）に関する講義資料を無料で公開した。同研究室が2024年9月から11月にかけて実施した講座「大規模言語モデル講座2024」で使用したもの。 “6分で分かる”ビジネスパーソン向け「AIエージェント入門資料」、パナソニックコネクトが公開パナソニックコネクトは、「6分でわかるビジネスパーソンのためのやさしいAIエージェント入門」と題した資料を公開した。AIエージェントの特長や仕組みなどを、全24枚のスライドで解説している。 “目”を持つAI「VLM」のまとめ資料、ソフトバンクのAI開発企業が公開 基礎やトレンドを全95ページで紹介 ソフトバンクの子会社でAIの研究開発などを手掛けるSB Intuitionsは、大規模視覚言語モデル（
急速に進化する大規模言語モデル（LLM）を、視覚的に理解しながら実践的に学べるハンズオンガイド。本書では、JupyterNotebookやクラウド上で実際にモデルを動かしながら学ぶことができます。大規模言語モデルに欠かせないTransformerの仕組みをはじめ、要約、セマンティック検索、テキスト分類、クラスタリング、RAG（検索拡張生成）といった技術も、図解とともに直感的に理解できます。豊富なコード例と既存ライブラリの活用法を通じて、直感を重視したアプローチでLLMを学びたい読者に最適な一冊です。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第I部 言語モデルの理解 1章 入門大規模言語モデル 1.1 言語AIとは？ 1.2 言語AIの近年の歴史 1.2.1 Bag-of-Wordsによる言語の表現 1.2.2 埋め込みによる言語の表現 1.2.3 埋め込みの種類 1.2.4 注意機構による文脈
制御工学チャンネルの登録者が9000名に到達し、視聴数も70万回に到達しました。本記事では、これまでの動画の中から制御工学の動画10個をピックアップして紹介しようと思います。さらに、番外編として制御以外の動画も紹介します。blog.control-theory.com 以下が制御工学チャンネル（YouTubeチャンネル）のURLです。 www.youtube.com [1] 制御工学の様々な手法を1分で解説 [2] 状態方程式に基づく制御の総まとめ [3] 伝達関数に基づく制御の総まとめ [4] モデル誤差抑制補償器の実装による既存制御システムのロバスト化 [5] モデル予測制御 [6] PID制御 [7] クレーンの振れ止め制御 [8] むだ時間系の制御 [9] 非線形制御入門 [10] LMI(線形行列不等式)と制御 番外編 RLC回路の過渡現象解析（線形常微分方程式の求解） 工学問
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日本酒 日本酒と清酒 米を主成分とした日本の酒全般を 日本酒、その中で醪(もろみ)を濾して透き通ったものを 清酒 と呼んでいました。酒税法では透き通らなくても少しでも濾したものであれば 清酒 と分類しています。また、2015年制定の 地理的表示(GI)では 日本酒 は清酒の中でも日本の米・米麹を用いて日本国内で生産されたものという定義が行われました。これにより、広義の日本酒 ⊃ 清酒 ⊃ 狭義の日本酒 という包含関係となりました。本醸造と吟醸と純米 玄米からぬかや胚芽を取り除き精米しますが、日本酒はさらに雑味の元となる米の外側を削り芯の部分のみを使用します。この削り具合を 精米歩合 と呼び、精米歩合が 70% 以下のものを本醸造、60% 以下のものを 吟醸、50% 以下のものを 大吟醸 と呼びます。また、原材料に米・米麹のみを用いたものを 純米 と呼びます。純米大吟醸 は精米歩合 50
第１週：統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 第２週：データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 第３週：データの見方と適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 第４週：誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公
「いくらアイデアを出しても、使えるものが見つからない……」 「このアイデアを、取引先におもしろいと思ってもらえるだろうか……」 このように悩んでしまうのは、アイデアの質を、いまひとつ高めることができていないから。 とはいえ、アイデアの質が高まらないのは、そうするための方法を単に知らないだけの話かもしれません。その方法とは、「トリーズの9画面法」。今回は、よりよいアイデアを生むのに役立つトリーズの9画面法のやり方を、筆者の実践例もあわせてご紹介しましょう。 アイデアの質が低い理由 1. アイデアの3要素がそろっていないから 2.「ベストなアイデア」でなければ意味がないと考えているから 「トリーズの9画面法」とは 「トリーズの9画面法」を活用するメリット 「トリーズの9画面法」を実践してみた 実践してみたら、アイデアをよりよくすることができた！ 素朴なアイデアの質を簡単に高められる 勉強でも「
Kentaro Ebisawa @ebiken 東京電力YouTube「電気の原理」シリーズ、神コンテンツで必見 "新型コロナウィルス感染症拡大を受けて、ご自宅等で電気について学習されている方々向けに、発電所・変電所等に設置されている電力機器や電力ネットワーク、電気の基礎・原理について詳しく解説した映像をご紹介" youtube.com/playlist?list=… pic.twitter.com/WJJ7wVkSAO 2021-08-29 15:21:35 リンク YouTube 映像解説「電気の原理」 新型コロナウィルス感染症拡大を受けて、ご自宅等で電気について学習されている方々向けに、発電所・変電所等に設置されている電力機器や電力ネットワーク、電気の基礎・原理について詳しく解説した映像をご紹介します。 （2001年、2007年 制作） 91
計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
「利己的な遺伝子」と「生存機械」 ： われわれは何者か？───生物とは遺伝子の容れ物となるための「バイオマシン」だ 〜 生存機械と不滅のコイル #Sefig ｜ 進化心理マガジン「HUMATRIX」 生物学は、重大な真実を暴き出してしまった。 「われわれはどこから来たのか われわれは何者か われわれはどこへ行くのか」 （D'où Venons Nous Que Sommes Nous Où Allons Nous） ────これはフランスのポスト印象派（野獣派に足を踏み入れているが）の画家、ポール＝ゴーギャン（1848-1903）が遺した有名な絵画のタイトルだ。 よく哲学者や人文家に引用されたりオマージュされる文章だが、おそらくホモサピエンスの脳が進化上の理由からそれを問いやすく出来ている（マキャベリ的知能としての設計物：行為者性を想定し、理由を知りたがり、意味の問いを投げかけ、物語を紡ぎ
機械学習をマスターする上でカギとなる、「損失関数」。機械学習モデルにおいて、予測値と正解値（正解データ）がどの程度近いかを示す指標となる関数です。 そのイメージをより具体的に持つため、簡単な例題をここで扱ってみましょう。解を導き出すのに少し時間がかかりますが、「偏微分」などの高度な数学は全く使いません。 2次関数など高校1年生レベルの数学をおさらいしながら解説していきます。一通り読めば、「数学を使って機械学習モデルを解く」というイメージがつかめるので、ぜひ解を導くところまで読み進めてください。 題材として「単回帰」と呼ばれる、1つの実数値の入力（x）から1つの実数値（y）を予測するモデルを取りあげます。具体的な処理内容としては、成年男子の身長x（cm）を入力値に、体重y（kg）を出力値とするようなモデルを考えることにします。モデルの内部構造は「線形回帰」と呼ばれるもので考えます。 線形回帰
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