Top > ラーニング > Google、誰でも学べるAI学習サイト「Google Skills」を正式公開──Cloud・DeepMind・教育部門を横断する3000講座を展開
Copilot に質問するくらいで、これまであまり AI には積極的には関わってこなかったのですが、要望もあり、10日間ほどかけて勉強・整理してみました。しかし、最近の新化や変動が激しいため、このページの内容もすぐに古くなってしまう可能性があります。最新の動向は AI を活用するなどしてウォッチしてみてください。(2025.10.12 杜甫々) サブページ AIの歴史 AI関連用語 基本用語 機械学習 ディープラーニング 生成AI AIエージェント バイブコーディング モデルと入出力 モデル プロンプト トークン マルチモーダル MCP アーキテクチャ パラメータ数 LLM SLM GPU 学習方法・測定方法 教師あり学習 教師なし学習 ファインチューニング 転移学習 RAG AIの課題と未来 AI倫理ガイドライン・法律 ハルシネーション AGI シンギュラリティ AIモデル ChatGP
「AIって結局は統計だろ？」 ネットでこういった言葉を見かける度、正直モヤモヤしている。 確かに統計的な処理がAIの根幹にあるのは間違いない。 データを集め、確率を計算し、そこから最適解を選び出す。そういう構造があるのは事実だ。だから「まったく違う」と言い切るのも嘘になる。 だが、それを「AIって結局は統計だろ？」なんて一言で片づけるのは、あまりに横暴だ。 統計そのものを動かす理論や数理、そこに積み上げられたアルゴリズムの厚みを無視してしまっているからだ。 たとえば俺が本気で勉強したときにぶん殴られたのは統計の延長で片付けられないようなもっと複雑でもっと美しい構造だった。 だから、この言葉にモヤモヤするのは「半分は当たっているけど、半分は外している」から。 AIは統計でありながら、統計に還元できないものでもある。 その両義性を理解せずに「統計だろ？」で済ませるのは、ピアノの音を聴いて「ただ
たとえ最大規模の先進的な生成AIモデルであっても、事実とは異なる不正確な情報を生成することがある。これは、いわゆる「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象である。OpenAIはその原因を特定し、解決策を提示したと主張している。 OpenAIの研究チームは、先週発表した論文の中で、ハルシネーションはモデルの学習データの質ではなく、むしろ不完全な評価インセンティブに起因すると論じている。評価インセンティブは業界全体で広く用いられており、不確実性を受け入れることよりも、推測を高く評価する仕組みになっている。 モデルは、膨大な量の学習データからわずかな数学的パターンを識別するよう訓練されており、そのパターンを枠組みとしてユーザーの質問に対する回答を生成する。現在の評価パラダイムは、本質的に「正確な回答には報酬を与え、不正確な回答にはペナルティーを科す」という単純な二者択一の採点基準を採用している
多くの人は「『Linux』の習得はマニア向け」と考えがちだ。しかし、ありがたいことに、現在のデスクトップLinuxは非常に使いやすくなっている。導入をためらうような問題はほとんどなくなっており、心配する必要はない。今のLinuxディストリビューションでは、コマンドラインや高度なツール（例えば、「YaST」など）を使いこなす必要はない。 とはいえ、Linuxをより深く活用したい人や、Linux管理者としてのキャリアを目指す人にとっては、コマンドラインを含め、さらに多くの知識が求められるだろう。これを聞いて不安になる人もいるかもしれない。特に、ターミナルウィンドウを開いたことがない人や、コマンドを入力した経験がない人にとっては、ハードルが高く感じられるかもしれない。 「ゲーム化された学習」をまだ体験したことがない人は、ぜひ試してみてほしい。ゲームを使えば、学習が簡単になるだけでなく、楽しく続け
最近、ふとした気づきがありました。 それは、「同じものを見ていても、過去と現在の自分では見えている世界がまったく違っている」ということです。 みなさんには、このコードからどんな世界が見えますか？ async function getUserName(userId) { const response = await fetch(`https://api.example.com/users/${userId}`); const user = await response.json(); return user.name; } はじめに こんにちは、株式会社ココナラ在籍のKです。 本記事では、冒頭の5行のコードを通して、私たちが学ぶ理由について考えてみたいと思います。 TL;DR 同じコードを見ても、人によって見えるものが違っている 学習を重ねることで、それまで見えなかった世界が見えてくる 学習
タイトル通り、半年で420点向上したふりかえりです。 英語苦手マンがこのブログを読んで「行けそう」と思ってもらえるように書いておこうと思います。 要約 285点はどれくらいのことができるのか 700点を超えるとどのくらいの能力に達するのか 700点を超えたあたりでの肌感 勉強方法 用意するもの 進め方 得点が上がらなかったときの工夫 200点台だった自分にとって、効果絶大だったこと 効果がありそうなのに全く意味がなかったこと よく使っていたサブツール まとめ 要約 自己紹介 学歴:文系四大卒（有名大ではないです） たぶん金をもらっていると勉強も頑張れるタイプ 文系出身のIT未経験者がLPICレベル1を爆速14日で合格したときのコツ #インフラエンジニア - Qiita 社内のコミュニケーションが英語になりつつあるという世界観 マネーフォワードCTOが考えていること（2021年9月） - M
今回のテーマは以前からずっと言われ続けている話題なので特に目新しくも何ともないのですが、たまたま近い時期に2本の似通った内容の論文がarXivに出たので、まとめてダイジェスト的に紹介しようと思います。以下がそれらの論文です。1本目はApple、2本目はGoogle DeepMindによる研究です。 どちらもSNSや技術メディアでは既報の内容であり、ご存知の方も多いのではないでしょうか。これらの論文は本質的には「『推論する生成AI』は実際には思考しているわけではなく、丸暗記した結果を返しているに過ぎない」と各種の実験結果から指摘するものであり、今後の推論生成AIの研究開発を行う上で新たに考慮されるべき指針を提案しています。 そもそも「推論する生成AI」とは何なのか 「推論する生成AI」は既知の複雑な課題は解けるが、その難易度をどんどん上げていくと解けなくなる 逆に、「推論する生成AI」は既知
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、現在のAIモデルが次に来るものを予測することによって、その背後にある深い仕組みを理解できているかを調査した論文「What Has a Foundation Model Found? Using Inductive Bias to Probe for World Models」を取り上げます。ハーバード大学とMITの研究チームによる発表です。 AIが本当に世界を理解しているのか、それとも単にパターンを暗記しているだけなのかという疑問は、AI研究の根本的な問題です。 基
デジタル書籍やタブレットを用いた学習は世界的に普及しており、北欧のスウェーデンは保育園でのタブレット導入をはじめとした、教育分野でのデジタル化が進む国のひとつです。しかし、このデジタル化が子どもたちの読解力低下を招いている可能性が指摘されており、印刷された紙の本と手書きでの学習に立ち戻る計画が進みつつあります。 Sweden brings more books and handwriting practice back to its tech-heavy schools | AP News https://apnews.com/article/sweden-digital-education-backlash-reading-writing-1dd964c628f76361c43dbf3964f7dbf4 スウェーデンの学生の読解力はヨーロッパの平均を上回っていますが、小学4年生の読解力に
なんていうか、「絵描きさんが見ている世界」って気になりませんか？ あんなに色鮮やかでダイナミックな絵を描ける人種は我々とは違う世界が見えているに違いない。凡人とは『つくり』が違う。 そう、思っていました。 絵を描き始めてから起きた変化絵を描き始めてから、私の生活にたくさんの変化が起きました。 ①世界の解像度が上がった気がする ②好奇心がより強くなった ③生活がイラストになった 他にもいろいろ①世界の解像度が上がった気がする早朝の山々を見て「あれ空気遠近法じゃん！？！？！？！？」と気づいたり日常の反射光に目を奪われたりと、以前より『世界の解像度』が上がった気がします。 ライトに照らされた緑のパックの光が反射している写真これはイラストを始める前に目標にしてたことの一つです。 昔から「絵描きさんの見てる世界」に興味がありました。 「あんなに色鮮やかな絵が描ける人種には、世界がどう見えてるんだろう
TOP / 記事一覧 / ビジネス / 【2025年6月最新】無料で使える3Dモデルを動かすおすすめサイト12選！サイトの選び方も解説 3Dモデリングやアニメーション制作において、3Dモデルを動かすツールは欠かせません。 しかし、初心者にとってはどのサイトを選べばよいのか悩むポイントでもあります。 本記事では、無料で使える3Dモデルを動かすためのおすすめサイトと、サイトの選び方についてご紹介しますので、是非最後までご覧ください。 |3Dモデリングとは？3Dモデリングとは、3D空間で立体的な物体を作成する技術のことです。 この技術は、アニメーション、ゲーム開発、建築デザインなどさまざまな分野で活用されています。 3Dモデリングには、ポリゴンモデリングやスカルプティングなど様々な技術があり、それぞれが異なる用途に応じて利用されています。 例えば、ポリゴンモデリングはゲームキャラクターの作成に適
マネージャーの高い技術力牛尾剛氏：そういうふうな環境でマネージャーの技術力はどうやねんって話ですね。これもものすごく違っていて、僕の上のマネージャーはプラグナーっていうんですけど、この人はAzure FunctionsのJavaのランタイムを1から書いた人なんですよ。 その上のパートナーもAzure Automationの開発でどんな技術の話題でもめっちゃ深く理解して、すごいアイデアを出したりする人で、その上のフェローはアレですね。Azure AppServiceという、Azureのクラウドのフラッグシップのサービスを1から書いた人ですね。 つまり何が言いたいかっていうと、僕の上のマネージャーはすべて僕よりプログラムが明らかにできるんです。じゃあお前らがやったほうが絶対早いやろってぶっちゃけ思いますよ。そもそも、説得とか要らないですよ。 僕は日本にいる時に、例えば何か新しい技術をやろうとし
Autumn Pioneerは日本語学習ゲーム『Shashingo: Learn Japanese with Photography』のNintendo Switch版を2024年9月5日（木）に発売した。 定価は2300円［税込］。発売記念セールで9月11日まで10%オフの2070円［税込］で購入可能だ。なお、PC版はSteamにて2月に発売済みとなっている。 A lot of people told me to make Shashingo for Nintendo Switch. So I did exactly that! 😤 ... But I think people didn't notice it released yesterday! 😱😭 Please spread the word! pic.twitter.com/gyPLl79f1p — Shashingo
社会への怒りを表明したワケ無駄のない人だと思った。R.Shimada氏は余分な前置きを排して質問にまっすぐ返してくる。「noteによる発信でもっとも実現したかったことは？」と問いかけたときのことだった。 「貧困という境遇のためにチャレンジする機会さえ奪われている次世代を励ますこと、今なお放置されている格差という問題を指摘すること、が主な目的でした。 ただ、執筆していくうちに、こうした問題の当事者である私が”怒る役割”を担う意味もあることに気がつきました。現代社会において、怒りを表明することはさまざまなリスクが伴います。たとえば会社員であればなにかの拍子に失職するかもしれません。 しかし大学の研究職は、その職務をまっとうする限りにおいては、自らの思想信条を表明することが比較的守られていると考えます。また、数学者である私が政治について考えていることを発言するのも、政治学を専門とする人が言うより
「Immersive Math」は、数学のうちベクトルや行列などの計算を研究する分野である「線形代数」についてインタラクティブな図を用意することでわかりやすさを向上させた無料の教科書サイトです。 Immersive Math https://immersivemath.com/ila/index.html サイトのトップページはこんな感じ。「完全にインタラクティブな図を備えた世界で最初の線形代数本」と述べられています。 中央に表示されている三角形の図はインタラクティブで、左上をクリックすることで回転・停止を切り替えられるほか、各頂点をクリックしてドラッグ＆ドロップすることで位置を調整可能。自由に図を編集できるため理解しやすいというわけです。 ページをスクロールすると目次が現れました。まずは「Preface(序文)」をクリック。 「『百聞は一見に如かず』という言葉の通り、たくさんの言葉を重ね
本を読んでて、気になるところがあったら、 その要点をテキストファイルに箇条書きにして、整理しながら読書する。 これだけ。 これだけで、読書の質が桁違いに上がります。 これをやると、「普通に本を読むだけだと、理解した気になってるだけで、実はろくに理解してなかった」と分かって驚きます。 話はこれで終わりですが、 以下の点が気になる方もいらっしゃるでしょう。 ●どんな人がどんな本を読む場合にもそうなるわけじゃないだろ。具体的に、どんな人がどんな本を読む場合にそうなるんだ？ ●そんなの面倒くさくてやってらんない。手間をかけずにやる方法はないの？ ●具体的にどうやるとうまくいくのか、もっとちゃんと説明しろ。 そういう方のために、以下、これらについて補足します。 まず、読書を以下の９種類に分類します。 (1)リアルタイム活用読書読んだ知識を今やっている仕事/生活/趣味にリアルタイムに活用しながら読む方
0. 2024年02月上旬の世界史トークから2024-02-05月 16:00時ごろ、下記のようなTweet (post) がありました。 （スタ・エレ/ @Bt1THS9XFohvr93 さんの歴史学習関連の書き込みに対して、@Simion_Sin さんが半端な歴史本に頼ることのリスクに触れた、という流れです。） 中年になってから「勉強しなおそう」というときに紐解くべきは山川の歴史教科書であって、間違っても「教科書が教えない歴史」みたいなコンビニ本ではないのだ（戒め #こねくと https://t.co/I7It6TkD0r — Simon_Sin (@Simon_Sin) February 5, 2024 2人が触れている #こねくと とは、2023年から『たまむすび』の後継番組として始まったTBSラジオの平日午後枠の番組『こねくと』のことです。月曜1600時台のアンケート企画で、「学
S-JIS[1998-01-11/2025-03-30] 変更履歴 ひしだま's 技術メモページ 自作ソフトを作った時などに気付いた事などをメモにしています。（自分のノート代わり） Access [/2005-03-15] Ant [/2015-12-28] Apache [/2007-09-28] AsakusaFW [/2021-12-21] awk [/2014-05-01] AWS [/2021-07-13] C言語 [/2016-04-09] Cassandra [/2010-10-21] CMake [/2016-04-27] CVS [/2007-10-04] Cygwin [/2016-11-26] DigDag [/2021-10-30] Docker [2023-10-07] DOS [/2016-12-10] Eclipse [/2018-09-22] Embulk
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