が好評でしたので、2025年版を作りましたよ。今年も好著連発なため、追いきれてない本もあります。おいおい追記編集します。 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせて理論のほかはほぼPython本のみにしています こういうリストを挙げる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、未読本は削除しました 最近好著連発なので読んでいる途中だけど挙げている本はあります（初版を読んだが改訂版が出てそちらは読んでいな
こんにちは、たねやつです。 これまでの記事で、LM Studioを使ってローカルLLMとチャットする方法や、モデルの設定について解説してきました。 今回は、LM Studioが持つ非常に強力な機能、「ローカルAPIサーバー」に焦点を当てます。この機能を使いこなせば、自作のプログラムや他のツールとローカルLLMを連携させ、AIを活用した独自のワークフローを構築できます！ 前の記事 この記事でできること ローカルサーバー機能とは？ サーバーの起動と設定 curlでAPIを叩いてみる Pythonから接続する 他のツールとの連携 最後に 次の記事 前の記事 www.taneyats.com この記事でできること LM Studioのローカルサーバー機能が理解できる ローカルAPIを起動し、テストできるようになる PythonプログラムからローカルLLMを呼び出せるようになる 他のツールとの連携の
生成AI（人工知能）はクラウドで提供されるものが主流だが、ローカルで動くものもある。ローカル生成AIのメリットや活用法を解説する。 「TkEasyGUI」は、筆者が開発しているPython用のGUIライブラリです。パラメータを細かく指定しなくても、見栄えの良いGUIアプリ（デスクトップアプリ）を手軽に作成できます。 ここでは、PythonとTkEasyGUI、そして、LLMの推論を行えるソフトウエアのOllamaを組み合わせて、図1のような「AIアシスタント」のデスクトップアプリを作成してみましょう。このアプリでは、画面上部のテキストボックスに、AIアシスタントに頼みたいこと（プロンプト）を書いて「送信」ボタンを押すと、画面下部のテキストボックスにLLMが生成した文章を表示します。なお、アプリの男性と女性の画像は、ChatGPTで生成したものです。
Intel製CPU搭載を搭載したPCでGPUなしでもStable Diffusionを用いた画像生成を可能にするGIMP用プラグイン「OpenVINO AI Plugins for GIMP」がGitHubに公開されています。特徴的なのは、AIの演算処理に特化したプロセッサ「NPU」に対応しており、NPUを使った画像生成が可能だという点。ちょうどNPUを搭載したXPS 13とXPS 14をDellから借りていたので、導入から実際に使うところまでをまとめてみました。 GitHub - intel/openvino-ai-plugins-gimp: GIMP AI plugins with OpenVINO Backend https://github.com/intel/openvino-ai-plugins-gimp/tree/main ◆目次 1：導入方法 2：使い方 ◆1：導入方法 使
“AI研究者”向けの研修資料、サイバーエージェントが無料公開 PythonやVSCode、論文の書き方まで網羅 サイバーエージェントは4月17日、AI研究者向けの技術研修資料を無料公開した。同社のAI研究機関「AI Lab」の技術研修で使った資料。研究者のためのPythonコーディング上のテクニックや、VSCodeのおすすめプラグイン、英語論文の書き方など15種類の資料を公開している。 資料一覧は下記の通り。 Python Coding Best Practice IDEで効率的な研究開発 Google Cloud - IAM & Admin Container for Research モデルコードの高速化・最適化 概要・構成検討 実験・分析コードのGitHub公開 OSSライセンス入門 チーム開発から学ぶコードレビューのお作法 ビジョン系データ品質の保ち方 3次元コンピュータビジョン入
こんにちは。けいすけです。 この記事の最後にGPTs配布をしていますので、記事は良いから取りあえずGPTsがほしい！という方は最後までぐいーーーーんとスクロールプリーズ！ 最近こんなポストをしました。 ChatGPTだけでキレイなドット絵が描けるようになりました。 ドット絵って簡単そうですが、AIで作ろうとすると結構難しいんですよね。 たとえば、これを見てください。 DALL-E3でドット絵を描いて！とお願いして出てきたものです。 まあ、ドット絵っぽいといえばっぽいのですが、拡大してみると違いが分かります。 こんな感じで、ピクセルの端がにじんでいたり、ピクセルの境目が直線になっていなかったりします。 で、これをどうしたかというと、pythonで加工することでちゃんとしたドット絵になるわけです。 詳しい仕組みは省きますが、ニアレストネイバー法というもので、64×64に縮小すると、割りとキレイ
プログラミングの勉強方法で最も効果がない方法は「写経」です。コードを記憶しても無駄です。実際のプログラミングでは記憶にないコードを作り出さなければいけないからです 「写経」はタイピング速度の向上やキーワードを覚える効果はあるかもしれませんが、肝心のプログラミングには役に立ちません — Koichi Nakashima (@ko1nksm) September 3, 2024 こういうエントリを見かけたので。 僕は1990年代からプログラミングを人に教える仕事をしています。最初は中学の時に技術家庭科の授業を先生から任されて同級生にプログラミングを教えることから始まりました。その後、色々な方法を試しましたが、結論としてプログラミング初心者は写経した方が結局は上達が速いと今は考えています。 それが特に強く感じられたのは2015年頃から色々な人にAI関連のプログラミングを教え始めた頃です。 AI関
突然だが、上記はこの連載の第2回の冒頭部分だ。連載をはじめた当初は右も左もわからない状態だったので「Stable DiffusionはMacでは使えない」と断言してしまった。思い出すたびに冷や汗が出る。 とはいえご存知の通りStable Diffusionを動かすのにNVIDIAビデオカード搭載のWindows機が向いているのは事実なので、これまではすべて新規購入したゲーミングPCで作業することになんの不満も感じていない。 だが、前回紹介したStable DiffusionのUI環境のインストールや更新がワンクリックで可能になる「Stability Matrix」を使えば、PythonやPipのバージョンといった難しいことを考えなくてもMacで画像生成環境を作れるのではないかと考えた。 お詫びから7ヵ月、ずいぶん遅くなったがようやく伏線回収である。 Stability MatrixでM1
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
PythonでRinna社が提供している対話LLM rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft を動かすことで、ローカルで動作するChatGPTのような対話AIソフトを作成しました！ 筆者自身もLLMや自然言語AIに全く詳しくなく1、Pythonに触ったのも久々だったのですが、言語モデルを手元で動かすのは案外簡単(大嘘2)だったため、本記事ではその紹介をしたいと思います！ ↑アイキャッチのこれは成果物であるTauri製アプリです。内部でPython3によって前述のrinna言語モデルを動かすことで実現しています(後述)。 リポジトリ: https://github.com/anotherhollow1125/rinna_gpt リリース: https://github.com/anotherhollow1125/rinna_gpt/releas
LLVMやSwiftを作ったChris LattnerがCEOをやっている会社が、Pythonの使用感とC言語並の性能を併せ持つ言語としてMojoをアナウンスした。 まだ手元で試せる状態でリリースされてはいないが、最大35000倍Pythonより速いという。 Mojo🔥 combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models. Also, it's up to 35000x faster than Python 🤯 and … deploys 🏎 pic.twitter.com/tjT09U4F80— Modular (@Modular_AI) May
自己紹介 普段私は、 一番得意な機械学習(深層学習)をしたり、 Python/Django でWebアプリを開発したり、 TypeScript/Vue or React でフロントエンドの開発をしたり、 PHP/Laravel でWebアプリを開発したり、 さまざまなことを行っています。 趣味で休みの日にGo言語で色々作成しているのですが、型のある世界は素敵だなと昨今感じています。 今最もやりたいことは、Goで大規模なWebアプリケーションを作成したい。 企業案件やご連絡等ございましたらお気軽に下記よりご連絡いただければと思います。 nagamatsu-k@dym.jp 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが
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この記事は、以下のハローワークインターネットサービスから求人情報を自動で取得する試みを記録したものです: www.hellowork.mhlw.go.jp まずは、ソースコードと実行結果をお見せし、後ほどこの記事を書いた経緯などを話します。 ソースコード：HelloWork_Scraping_ST.py from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import Select import time from bs4 import BeautifulSoup import re # ハローワークインターネットサービスのURL url = "https://www.hellowork.mhlw.go.jp/" # 以下からご自分で使用しているChromeのバージョンに合ったChromeDriverをダウンロ
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
2017/8/3〜8/5 に開催の builderscon tokyo 2017 に行ってきました。 ついでに色々あってスピーカーとして登壇してきました。 詳細はこちら。 横山三国志に「うむ」は何コマある？〜マンガ全文検索システムの構築 ウムの数を数えるに至るまで そもそもこの話がどこから始まったかというと、十数年前に 二次裏(虹裏)という掲示板で突如「ウム！」 というコマが貼られだした辺りだと思います。 当時広島で大学生しててCREATIVEという部の部長だったんですけど(今でもあるのかな？)、大学祭のときに何故か皆でウムの人を書き続けるという遊びをしていました。 そこから、それまでは読んだことあるなー程度だった横山三国志に深くハマることになります。 なお、大学では「マルコフ確率場を用いた自動作曲」という、今のDeepLearningが出る前のAIで生成系の研究をしていました。これ
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