記事とは無関係な眠るパンダの様子 AI・機械学習チームの髙橋です。このブログはAI・機械学習チームブログリレー6日目の記事です。 ここ半年ほどでCopilot→Cline→Claude CodeとAIコーディングツールを乗り換えています。Claude Codeは工夫せずとも高い実装力を発揮してくれますが、特にCustom Slash Commandが非常に便利で、どこまでコーディングを自動化できるのか試行錯誤しています。 さて、Claude Codeの根幹には大規模言語モデル(LLM)があり、その基礎となる事前学習のアイデアは、それまでの文脈に基づいて次の文字（トークン）が何であるかモデルに推測させることです。この推測を通じてモデルは言語の文法的な構造や知識を獲得し、更にRLHF等を通じた学習をすることで、人が求める応答が生成できるようになります。 実はこうした、次の文字を予測する枠組みが

freee株式会社 PSIRT マネージャーのただただし氏ただただし氏：freee株式会社のただただしと申します。 今日は、「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」ということで、Copilotのセキュリティリスクについて語るわけですが、考えてみたら、GitHubの中の人を前にこんなことをしゃべるのは相当大胆な話だと思います。最後にいいことで締めるのでちょっと我慢してください。 自己紹介をいたします。ただただしと申します。PSIRTという組織でマネージャーをやっています。PSIRTというのは、プロダクト専門のセキュリティチームです。 そこでプロダクトの安全を守る仕事をしているわけですが、いろいろなことをやりつつ、この1、2年ちょいちょい話題に上がっていますが、freeeの大規模な全社障害訓練の仕掛け人なんかをしたり。 あとは、freeeは先日OSSポリシーを公開

こんにちは。 苦しんでプログラミングを学んだ柴犬こと、「くるしば」と申します。 元々コンサルタントの仕事をしていましたが、独学でプログラミングを学習し、Webサービスを作って起業しました。 その後個人で開発したサービスを売却したり、また別のIT系の会社を創業、経営したりしています。 去年の8月から下記のTwitterにてプログラミング学習に関して発信し始め、ありがたいことに10000人以上の方々にフォローして頂きました。 プログラミング初心者に絶対覚えてほしい、ググる時の効率が10倍上がるコツ pic.twitter.com/hK1ZhNavwh — くるしば | 読めば10倍効率が上がるプログラミング学習の教科書 (@shiba_program) September 13, 2022 最近は下記のように、Udemyでプログラミング講座も出しています。 ありがたいことに公開から3ヶ月で80

はじめに これは文系出身の私が、入社後に早く教えて欲しかったことをまとめたものです。 私は 10 年ほど前に文系大学を卒業して技術職で採用されましたが、入社 1 年も経たないうちに「使えない」と言われ、お客様向けのサポートセンター業務に就くことになりました。 その間も個人ではコーディングを続け、開発チームに厄介な口出しなどしているうちに、いつの間にか技術職に戻っていました。 プログラミング未経験者のよくある回り道をした身として、同じような境遇の方の助けになれば幸いです。 以下はすぐに使えるものから、未経験の方には難しい内容まで含まれます。 すぐに分からなくても知ってさえいれば後々効いてくる内容にしたつもりですので、「そのうち分かるかな」くらいの気持ちで読んでもらえればと思います。 👑 コーディングの基礎テクニック 初学者に役立つ汎用的なテクニックをまとめます。 特に説明のない限り、コード

AI×医用画像の現状と可能性_2020年上半期版/AI×medical imaging in japan (first half of 2020)

オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ 注意：ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF（＝Re

深層学習が登場してからの、直近１０年分のコンピュータビジョンを俯瞰するセッションです！分野の主要な流れを凝縮して「たったの」４０分で解説していきます。 #NVIDIA #GTC22 https://t.co/QCH1o73T9x https://t.co/iHj3nbpxyc

イントロ「実験室内で培養した人の「ミニ脳」にゲームをプレイさせることに成功、AIよりも速いわずか5分で習得」というニュースが話題になっています。 脳細胞をトレーの中で人工培養させて、その細胞に卓球ゲームの「Pong」をプレイさせたところ、たった５分で学習し、ラリーが続くようになったと報告されています。まるで、マトリックスの映画のようで、この技術を使った未来がワクワクすると同時にちょっと怖くもあります。一体、どんな技術を使って、脳細胞に卓球ゲームを学習させたのでしょうか。このニュースを取り上げている記事は多かったのですが、中身の仕組みについて解説している記事は多くありませんでした。そこで、このブログ記事では、ミニ脳にゲームを学習させた仕組みを自分の勉強がてらに、備忘録的にざっくりとまとめたいと思います。（そのため、自分の理解や記述が間違っている箇所があるかもしれません。もしありましたらお知ら

プログラミング上達したいんだったら、四の五の言わずに、 ・クリーンアーキテクチャ ・レガシーコード改善ガイド ・アジャイル・サムライ ・リファクタリング 系のどれか を、全部最低5回読み返して欲しい。それでプログラマとしては圧倒的に成長できるんだから、マジで読んで — Next.js + Hasura 最速プロトタイピング本 @技術書典9 出す予定 (@erukiti) July 27, 2020 先日、こういうツイートをしたらバズってしまいまして。これらの本を理解できるまで読みこめばプログラマとして成長できますよーというもので、 ・ クリーンアーキテクチャ ・ レガシーコード改善ガイド ・ アジャイルサムライ ・ リファクタリング 系のどれか（例えばリファクタリング第二版） の4冊を挙げました。いろいろな人の感想を読んで、補足が必要そうだなと思ったので記事として書きなおしています。 追記

2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事：松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは？Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講

先天性の難病のため病院で寝たきりの広島県大竹市の女児（１０）が、タブレット端末を利用した分身のロボットを遠隔操作し、学校への「登校」を続けている。週１回、将来の自立のために買い物の仕方などを学び、放課後には、友達との駆けっこも楽しむ。（山崎光祥） ■タブレット操作、時速２・５キロで駆ける 「おはよう！　何しているの？」。県立広島西特別支援学校の校内で、タブレット端末を載せた台にタイヤを付けたような形のロボットが、教員や児童らに話しかける。 声の主は、小学部５年の女児。端末の画面には女児の顔が映っているが、本人は、同校に隣接する広島西医療センターのベッドの上だ。 女児は原因不明の難病で首から下は両腕しか動かせず、寝たきりの生活だ。人工呼吸器を装着しており外出は難しい。 入学以来、学習は教員が病室を訪問する形で行ってきた。４人部屋の病室の窓からの景色と、手鏡をかざして見る隣室の様子だけが、「外