貞光九月の作品一覧

◆どのようなAIサービスが創れるのか、どのようにAIサービスを創るのか◆ 本書は「AIサービスを創る」ことをテーマとして、AIの基本的理解から、AIサービスの創出、分析、実装に至るまで幅広いトピックを扱います。生成AIが登場して以降、サービスを発案する役割、ビジネスモデルを検討する役割、システムを構築する役割という従来の役割の垣根が薄まる中、AIサービスについて全体を通して理解することの重要性は増しています。本書では、そのような役割の異なる人であってもAIサービスの全体像をつかみやすいよう、各トピックをできるだけ平易にわかりやすく紹介しています。そのうえで、サービス創り全般に対して生成AIを活用するアプローチ＝「AI駆動によるサービス創り」として、生成AIの多様な活用方法について随所で紹介しています。 ■こんな方におすすめ ・生成AIを使ったサービスの開発に興味のある人 ■目次 第一部 AI駆動によるサービス創りの全体像 ●第1章 AIサービスの基本 ・1.1 AIサービスをなぜ作るのか ・1.2 AIサービス創りに必要な3つの観点と3つの分析 ●第2章 AIサービス創りのための3つの観点 ・2.1 どのようなAIサービスを創るか？ ・2.2 観点1：不確実な対象に使う ・2.3 観点2：チャットでないもの、生成しないものにも使う ・2.4 観点3：ドメインの強みを活かす ●第3章 AIサービス創りのための3つの分析 ・3.1 サービス創りの前の事前準備 ・3.2 分析1：ビジネス分析 ・3.3 分析2：効果分析 ・3.4 分析3：リーガル分析 ●第4章 AIサービスの実装方式の種類と選択 ・4.1 AIサービスの実装方式 ・4.2 AIサービスの実装方式の選択 ・4.3 第一部のまとめ：AIサービス開発のはじめの一歩 第二部 AIサービスをノーコードで実装する ●第5章 ChatGPTの基本的な使い方 ・5.1 プロンプト ・5.2 追加データの活用方法 ●第6章 カスタムGPTによるAIサービスのノーコード実装 ・6.1 カスタムGPTの基本 ・6.2 カスタムGPTの応用 ・6.3 第二部のまとめ：AIサービスの可能性と課題 第三部 AIサービスをAPI／OSSモデルで実装する ●第7章 OpenAIAPIによるAIサービスの実装 ・7.1 OpenAIAPI keyの取得 ・7.2 Google Colaboratoryでのコーディングテスト ・7.3 Gradioを用いたデモ作成 ・7.4 Hugging Face Spacesでの公開 ●第8章 生成AIのOSSモデルによるAIサービスの実装 ・8.1 生成AIのOSSモデル利用の利点と注意点 ・8.2 Hugging Faceの生成AIモデルアクセス準備 ・8.3 Google Colaboratoryでのコーディング ・8.4 生成AIのOSSモデルの種類と選択 ・8.5 第三部のまとめ：AIサービスの実装、運用と管理へ向けて 第四部 AIを正しく駆動させるためのAIの理解 ●第9章 AIを理解する ・9.1 AIの基本 ・9.2 ルールベースAI ・9.3 機械学習の基本 ・9.4 分類問題を解くためのAI ・9.5 機械学習に用いるデータ ●第10章 大規模言語モデルを理解する ・10.1 言語モデルの基本 ・10.2 統計的言語モデル ・10.3 ニューラル言語モデル ・10.4 大規模言語モデルの学習 ・10.5 大規模言語モデルのドメイン適応 ・10.6 第四部のまとめ：LLMの現在と未来 ■著者プロフィール 貞光 九月（さだみつ くがつ）：株式会社VAIABLE　ファウンダー。1981年9月福岡県生まれ。筑波大学大学院博士課程修了後、NTT研究所、フューチャー株式会社Chief AI Officer/VPを経て、2022年に株式会社VAIABLEを創設。株式会社マネ―フォワード研究アドバイザを兼任。

Pythonの入門書を終えたみなさん，こんな悩みはありませんか？ 「ここから何を勉強すればいいんだろう」 「Pythonの機能はどういう場面で役に立つんだろう」 本書はそうした方々のために，Software Designで過去好評を博した特集の中からPythonに関する記事を再収録したベストセレクションです。 第1章～第4章ではPythonの概要や始め方をあらためて紹介し，実用上押さえておきたいライブラリの使い方やエラー処理のポイントを解説します。さらに，第5章～第7章ではPythonの定番の使い道のうち，「自動化スクリプト」「テキスト処理」「統計学」の3点を取り上げます。 Pythonの入門書と専門書のすきまを埋めるガイドブックです！

Software Designで完売御礼の特集号，ITエンジニアと線形代数，ITエンジニアと微分積分，ITエンジニアと数学の各特集記事を再編集しまとめました。各記事，それぞれ筆者が再検討し修正，場合によって加筆をしております。内容はほぼ高校から大学の教養課程の数学と，Pythonを使ったプログラミングが中心。しかし，Deep Learnningや機械学習，人工知能の基礎を学ぶことができます。ITと数学の組み合わせはとてもパワフルです。他にも十分に応用できる基礎を本書で得てください！