※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 基本の使い方からビジネス、アート、教育まで…… この１冊で【最新情報】＆【活用法】のすべてが俯瞰できる！ 生物学者・福岡伸一との特別対談収録！ 「生命とコンピュータの境界線」 【目次】 ■序章：生成ＡＩの発展により、デジタルネイチャー化する世界 ■第１章：生成ＡＩの登場で、世界はどう変わる？ 生成ＡＩを使いこなすのに必要なモノとは？ ［Ｑ＆Ａ］生成ＡＩの基本を知ろう！ Ｃｈａｔ ＧＰＴの使い方 生成ＡＩ戦国時代に突入！ ■第２章：生成ＡＩとビジネス ［Ｑ＆Ａ］生成ＡＩで激変するビジネスシーン！ 生成ＡＩは実際のビジネス現場でどう使われている？ ［コラム］生成ＡＩビジネスの展望とは？ ［コラム］生成ＡＩの登場で激変する仕事環境 生成ＡＩで激変する仕事と激変しない仕事 生成ＡＩで需要が増える仕事 ［コラム］生成ＡＩ時代に意識すべきは、“一次情報にあたる”こと ■第３章：生成ＡＩとアート ［Ｑ＆Ａ］生成ＡＩ時代のアートとは？ 世間をにぎわせる生成ＡＩによるアート事例 ［コラム］検索に強い生成ＡＩは？ 画像生成ＡＩの使い方 ［コラム］いろいろな生成ＡＩを使ってみよう！ 「オブジェクト指向菩薩」とは？ ［コラム］ＡＩ情報アップデート術 ■第４章：生成ＡＩと教育 ［Ｑ＆Ａ］生成ＡＩが与える教育への影響力 生成ＡＩで進化する教育現場 ［コラム］生成ＡＩで変わる「独学」の重要性 「オープンソース」と「フェアユース」とは？ ［コラム］世界の生成ＡＩトラブル事例 ■第５章：デジタルネイチャー革命後の未来 ［Ｑ＆Ａ］資本主義社会について考える 変化する価値観やコミュニケーション ＡＩはどこまで進化するか？ ［コラム］10年後、20年後、50年後……　生成ＡＩが創る未来 福岡伸一×落合陽一が語る　生命とコンピュータの境界線

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 GPTsとは、ChatGPTを自分の使いたい用途に合わせてカスタマイズできるサービスです。 本書では、GPTs開発の第一人者がGPTsの開発方法について、ハンズオンで丁寧に解説しています。 また、開発方法だけでなく、役立つ定番GPTの紹介や、よくある疑問にお応えするQ＆Aも掲載。 特典も併せて、実践的な開発力が身に付きます。 ［本書購入者限定ダウンロード特典］ 1. 書籍執筆に使ったGPTのプロンプト集 2. 初心者がつまづきやすい、API認証の設定方法解説 3. サムネイル画像を一発で作成するGPTの作り方解説 4. 新規顧客アプローチGPT_v4の作り方解説（GASコード付き） 5. さらに実践に使える情報をまとめたスプレッドシート ※カバー画像が異なる場合があります。

「ChatGPT使えねぇ」って舐めてない？ まだそんなシンドイ努力してるの？ このゲームチェンジに気づいていない人は、生き残れない！ ChatGPTを使えば、「頭の良さ」をコピーできる。「経験」もコピーできる。「センス」もコピーできる。誰もがラクをして楽しく成長しながら、多くのチャンスを手にきるようになる。 というより、これからはラクをしなければ、成果を出せない。 ChatGPTの登場によって起きた、「努力革命」というゲームチェンジ。 成長の方法も成功のあり方も180度変わってしまった世界をサバイブするための実践の書。 序章 ChatGPTがもたらした3つのゲームチェンジ 変化その1「80点」が合格ラインではなくスタート地点になる 変化その2 あらゆる物事は「個別化」していく 変化その3 正解主義から修正主義へ 成長の仕方も、これまでの常識とは「逆」になる 第1章 ChatGPTで壁打ちする 「ざっくり→じっくり」、ChatGPTで壁打ちする5つのステップ ChatGPTは正解を探すツールではない ステップ1 まずはざっくり ステップ2 問題を小分けにする ステップ3 打ち手を考える ステップ4 絞り込む ステップ5 じっくり質問を繰り返す 深津式プロンプトを使ってみる 開発途上の技術なので、この4点に注意しよう 第2章「頭の良さ」はコピーできる 「頭の良さ」とは「引き出しの多さ」と「つなげる力」 マッキンゼー式「意味ある情報」の引き出し方 「ファクト→抽象化」がこんなに簡単にできる 「抽象化→転用する」もどんどんできる 「つまり？」と「たとえば？」を繰り返す 悩む前にサッサとChatGPTに聞いてみる 問題解決のキモは問題を特定すること 課題のセンターピンを見つける 名経営者に仮想ディスカッションをしてもらう ChatGPTの頭の使い方を聞いてみる 第3章「経験」はコピーできる 「下積み10年」はもう意味がない 職人の「目」や「技」も「見える化」で誰もが学べる 「アリバイのための仕事」が生産性を引き下げている 憧れのリーダーが自分のためだけにアドバイスしてくれる 第4章「センス」はコピーできる 1曲を30秒でつくれて、アレンジも何千パターン センスとは「圧縮体験」 SSRはガチャを引き続けさえすれば出せる PDCAから、最初に実行ありきのDCPAへ 生物は多産多死の生存戦略で進化してきた 「いかに失敗を減らすか」という発想が無意味になる イノベーションは普通のものの「組み合わせ」から生まれる アナロジー力もこんなに簡単にものにできる クリエイティブ経済の時代は個人の方が有利 第5章 ChatGPT時代の学び方 受験勉強は意味がなくなる 自分が本当に学びたいときに学べる時代 スピードも内容も自分用にカスタマイズして学ぶ 「不安」と「退屈」の間で夢中になって「フロー」に入る 「スキルがあれば食いっぱぐれない」という発想も無意味に 海外の情報を収集するときの「言語の壁」はなくなった YouTubeとAIで自分だけの大学院をつくろう 第6章 それでもコピーできないものがある AIが最後まで持てないのは「飛ぶ力」 論理的思考力だけでは意思決定できない ChatGPTに頼っているとバカになるのか インプットとアウトプットの繰り返しで「自分の軸」を見つける ほとんどの停滞・モヤモヤの原因はアウトプット不足 ChatGPTを専属コーチにして「良い仮説」を探す ChatGPTに質問してもらって、モヤモヤを言語化 “ How are you？　”を口ぐせにすると何がいいのか 「すげー、やべー力」で好奇心を再起動させる 人は目の前にあるものの30パーセントしか見ていない 第7章「やるべき」でなく「やりたい」を起点に iPhoneとガラケーの分かれ道はどこだったか 「ないものを埋める」から「ほしいものをつくる」へ 人を動かせるのは「なぜやるのか」という思い 「とにかく新規事業を」のプロジェクトが挫折する理由 スキルを身につけることが人生の目的になっていないか もう肩書では人を動かせない 競争優位性の決め手はIQから偏愛へ 第8章 普通の人だってこんなに高くまで行ける 優れた起業家に共通する「クレイジーキルトの原則」 「これ、やりたい」を手に「わらしべ長者」でいこう 逆算思考の呪縛から自由になる マネタイズの手段は後からついてくる SNSでフォロワーを増やす情報発信の方法 必要な装備は歩き出してから調達すればいい ジグソーパズル的発想とレゴ的発想 時代はロジカル・シンキングからアブダクションへ 一歩踏み出すとき、不安と痛みはあって当然 自分の選択が正しいかなんて、ジョブズだってわからない

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 深層学習をベースとした自然言語処理の基礎が体系的に身につく！ 本書は、深層学習に基づく自然言語処理の基礎となる知識や考え方を、丁寧に展開し解説するものです。自然言語処理技術の概観から始め、機械学習の基本的枠組み、言語モデル・系列変換モデルとして非常に有用なTransformerとそれを活用した事前学習モデルの詳解、さらに自然言語処理の基本的なタスクである系列ラベリング、構文解析、意味解析と、自然言語処理を学ぶうえで必須の基礎知識や背景となる仕組みを幅広くカバーし、体系的に身につけることができる構成としました。 大学の学部上級から大学院の学生、さらには自然言語処理を学び始めた若手技術者にお薦めの教科書です。 第1章　自然言語処理の概要 　1.1　自然言語処理の応用 　1.2　コーパスと自然言語処理 　1.3　自然言語処理の難しさ 　演習問題 第2章　自然言語処理のための機械学習の基礎 　2.1　機械学習とは 　2.2　教師あり学習 　2.3　特徴量表現 　2.4　パーセプトロン 　2.5　ロジスティック回帰 　2.6　ソフトマックス回帰モデル 　2.7　機械学習モデルの評価 　2.8　正則化 　2.9　ニューラルネットワーク 　2.10　計算グラフと自動微分 　2.11　ニューラルネットワークに関するその他の話題 　演習問題 第3章　単語ベクトル表現 　3.1　記号からベクトルへ 　3.2　素性関数による単語のベクトル表現 　3.3　分布仮説と単語文脈行列 　3.4　特異値分解による次元削減 　3.5　Word2Vec：ニューラルネットワークによる学習 　3.6　単語ベクトルの応用 　3.7　FastText：単語よりも小さな単位の利用 　3.8　単語ベクトル表現の課題と限界 　演習問題 第4章　系列に対するニューラルネットワーク 　4.1　単語ベクトルの合成 　4.2　再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 　4.3　勾配消失問題と勾配爆発問題 　4.4　長期短期記憶（LSTM） 　4.5　ゲート付き再帰ユニット（GRU） 　4.6　畳込みニューラルネットワーク（CNN） 　演習問題 第5章　言語モデル・系列変換モデル 　5.1　言語モデル・系列変換モデルの導入 　5.2　言語モデルの定式化 　5.3　言語モデルの利用例 　5.4　言語モデルの具体例1：nグラム言語モデル 　5.5　言語モデルの具体例2：ニューラル言語モデル 　5.6　系列変換モデル 　5.7　言語モデルの評価：パープレキシティ 　5.8　未知語問題への対応 　演習問題 第6章　Transformer 　6.1　Transformerの歴史的背景 　6.2　自己注意機構（セルフアテンション） 　6.3　Transformerの構成要素 　6.4　学習時の工夫 　演習問題 第7章　事前学習済みモデルと転移学習 　7.1　事前学習済みモデルの背景 　7.2　デコーダの事前学習：GPT 　7.4　エンコーダ・デコーダの事前学習：BART 　7.5　事前学習済みモデルと知識蒸留 　7.6　事前学習済みモデル利用上の注意点 　演習問題 第8章　系列ラベリング 　8.1　系列ラベリングとは 　8.2　系列ラベリングの定式化 　8.3　点予測による系列ラベリング 　8.4　線形連鎖に基づく条件付き確率場 　演習問題 第9章　構文解析 　9.1　構文解析とは 　9.2　句構造解析 　9.3　依存構造解析 　9.4　さまざまな構文解析手法 　演習問題 第10章　意味解析 　10.1　意味解析とは 　10.2　テキスト間含意関係認識 　10.3　ニューラルネットワークによる意味解析 　10.4　述語項構造解析 　10.5　論理表現 　10.6　セマンティックパージング 　10.7　意味解析のその他の話題 　演習問題 第11章　応用タスク・まとめ 　11.1　機械翻訳 　11.2　質問応答 　11.3　対話 　11.4　自然言語処理の過去・現在 演習問題略解 参考文献

【コンピュータが言語を理解するしくみ】 ChatGPTに代表される大規模言語モデルの解説書が発売!! ChatGPTに代表される大規模言語モデルが自然言語処理の幅広いタスクで高い性能を獲得し、大きな話題となっています。大規模言語モデルは、大規模なテキストデータで訓練された大規模なパラメータで構成されるニューラルネットワークです。 Hugging Face社の"transformers"というPythonライブラリを利用することで、プログラミングの経験があれば、モデルの操作やデータからの学習がかんたんにできます。モデルを訓練するための日本語もしくは日本語を含む多言語のデータセットも充実してきており、すぐに業務に使える実用的なモデルを作ることが可能な時代がやってきました。 本書は、大規模言語モデルの理論と実装の両方を解説した入門書です。大規模言語モデルの技術や自然言語処理の課題について理解し、実際の問題に対処できるようになることを目指しています。以下のような構成によって、理論とプログラミングの双方の側面から、大規模言語モデルに関する情報を提供します。 ■目次 第1章 はじめに 　　1.1 transformersを使って自然言語処理を解いてみよう 　　1.2 transformersの基本的な使い方 　　1.3 単語埋め込みとニューラルネットワークの基礎 　　1.4 大規模言語モデルとは 第2章 Transformer 　　2.1 概要 　　2.2 エンコーダ 　　2.3 エンコーダ・デコーダ 　　2.4 デコーダ 第3章 大規模言語モデルの基礎 　　3.1 単語の予測から学習できること 　　3.2 GPT（デコーダ） 　　3.3 BERT・RoBERTa（エンコーダ） 　　3.4 T5（エンコーダ・デコーダ） 　　3.5 多言語モデル 　　3.6 トークナイゼーション 第4章 大規模言語モデルの進展 　　4.1 モデルの大規模化とその効果 　　4.2 プロンプトによる言語モデルの制御 　　4.3 アライメントの必要性 　　4.4 指示チューニング 　　4.5 人間のフィードバックからの強化学習 　　4.6 ChatGPT 第5章 大規模言語モデルのファインチューニング 　　5.1 日本語ベンチマーク：JGLUE 　　5.2 感情分析モデルの実装 　　5.3 感情分析モデルのエラー分析 　　5.4 自然言語推論・意味的類似度計算・多肢選択式質問応答モデルの実装 　　5.5 メモリ効率の良いファインチューニング 　　5.6 日本語大規模言語モデルの比較 第6章 固有表現認識 　　6.1 固有表現認識とは 　　6.2 データセット・前処理・評価指標 　　6.3 固有表現認識モデルの実装 　　6.4 アノテーションツールを用いたデータセット構築 第7章 要約生成 　　7.1 要約生成とは 　　7.2 データセット 　　7.3 評価指標 　　7.4 見出し生成モデルの実装 第8章 文埋め込み 　　8.1 文埋め込みとは. 　　8.2 文埋め込みモデルSimCSE 　　8.3 文埋め込みモデルの実装 　　8.4 最近傍探索ライブラリFaissを使った検索 第9章 質問応答 　　9.1 質問応答システムのしくみ 　　9.2 データセットと評価指標 　　9.3 ChatGPTにクイズを答えさせる 　　9.4 文書検索モデルの実装 　　9.5 文書検索モデルとChatGPTを組み合わせる 参考文献 ■著者プロフィール 山田 育矢（やまだ いくや）：株式会社Studio Ousia代表取締役チーフサイエンティスト・理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員。2007年にStudio Ousiaを創業し、自然言語処理の技術開発に従事。大規模言語モデルLUKEの開発者。 鈴木 正敏（すずき まさとし）：株式会社Studio Ousiaソフトウェアエンジニア・東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター学術研究員。日本語質問応答のコンペティション「AI王」の実行委員。東北大学が公開している日本語BERTの開発者。 山田 康輔（やまだ こうすけ）：株式会社Studio Ousiaリサーチエンジニア・名古屋大学大学院情報学研究科博士後期課程3年。2022年4月より日本学術振興会特別研究員 (DC2)。自然言語処理、特にフレーム意味論に関する研究に従事。 李 凌寒（り りょうかん）：LINE株式会社自然言語処理エンジニア。大規模言語モデルmLUKEの開発者。

"インターネット以来の衝撃"が変える私たちの未来 日経の専門誌記者40人が徹底解説！ 経営、技術、働き方……　これ1冊で全部が分かる 公開からわずか2カ月で利用者数が1億人を超えた対話型AI（人工知能）「ChatGPT（チャットGPT）」。どのような質問にもたちどころに流ちょうな言葉でそれらしい答えを返してくれるAIはどのように生まれ、これから世界をどう変えていくのか――。 これからのビジネスや働き方を考える上で知っておきたいChatGPTのインパクトを、日経BPの専門誌記者が国内外の最前線から徹底解説しました。世界のトップを走る経営者や研究者たちの珠玉のインタビューも多数掲載。これからの世界を生き抜くための「航海図」になる1冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AIとの会話をはじめよう！ 対話型AI ChatGPTの使い方をわかりやすく解説 ChatGPTはOpenAIが提供・公開する対話側のAIサービスで、会話の相手だけでなく、さまざまなアイデア出し・文書作成も可能。 AIとの会話方法や日々の業務改善、創作活動のサポートなどChatGPTを活用する方法を解説します。 仕事・学習・生活を楽しく、より便利に！本書で紹介する活用方法で、AIと楽しく賢い会話をしよう！ Part 1 ChatGPTのはじめ方 1.1 ChatGPTとは 1.2 ChatGPTのはじめ方 1.3 ChatGPTの画面構成 1.4 ChatGPTへの指示力が上がるワード10選 Part 2 ChatGPTの基本 2.1 文章の要約をしてもらう 2.2 翻訳を頼む 2.3 校正をしてもらう 2.4 分類・カテゴリ分けをお願いする 2.5 アイディア出しをお願いする 2.6 文章作成を依頼する 2.7 プログラムを作ってもらう 2.8 ロールプレイ/ キャラクターを演じてもらう 2.9 質問応答 2.10 ステップバイステップで考えてみよう Part 3 コミュニケーション 3.1 物語の登場人物と話してみる 3.2 人称と語尾を変える 3.3 夕飯の献立の相談をする 3.4 誕生日プレゼントの相談をする 3.5 子供からの質問を答えてもらう 3.6 旅行プランを作成してもらう 3.7 しりとりで対決する 3.8 クイズで対決する 3.9 文章を絵文字で表現してもらう 3.10 世界各国のことを聞いてみる 3.11 AI同士で討論させる 3.12 SNSに投稿する文面のチェックを頼む Part 4 創作 4.1 物語を作成してもらう 4.2 歌詞を作成してもらう 4.3 作曲をしてもらう 4.4 絵を描いてもらう 4.5 アスキーアートを描いてもらう 4.6 画像生成AIのロンプトを作成してもらう 4.7 テキストアドベンチャーゲームを作成してもらう 4.8 俳句を詠んでもらう 4.9 プロットをまとめてもらう 4.10 ブログタイトルを考えてもらう 4.11 Unityのプログラムを作成してもらう 4.12 物語の感想を聞かせてもらう Part 5 勉強 5.1 英会話の練習相手になってもらう 5.2 英単語から英文を作成してもらう 5.3 英文から単語表を作成してもらう 5.4 文章をやさしく要約してもらう 5.5 文章をたとえ話で説明してもらう 5.6 文書を箇条書きで説明してもらう 5.7 文章から用語表を作成してもらう 5.8 作文の作成を手伝ってもらう 5.9 問題を作成してもらう 5.10 学習カリキュラムを作ってもらう 5.11 勉強が何の役に立つのかを質問する 5.12 希望の職業につくために必要な勉強を質問する Part 6 仕事 6.1 ビジネスメールの作成を依頼する 6.2 商品のキャッチコピーを作ってもらう 6.3 プレスリリースの作成を頼む 6.4 謝罪文を書いてもらう 6.5 プレゼンの下書きを相談する 6.6 プレゼンの想定質問と回答例をあげてもらう 6.7 新規事業についていろんな視点から意見してもらう 6.8 会議メモから議事録を作成してもらう 6.9 アイディアの利点と欠点を洗い出してもらう 6.10 Excel でやりたいことができる関数を教えてもらう 6.11 データベース検索のクエリを作成してもらう 6.12 プログラムを説明してもらいさらに修正をお願いする Part 7 ChatGPT Plus 7.1 ChatGPT Plus の使い方 7.2 Web 検索の結果を利用する 7.3 知識データベースの検索結果を利用する 7.4 特定のWebページの情報を利用する 7.5 特定のPDF文書の情報を利用する 7.6 グラフを作成する 7.7 近所の飲食店の情報を利用する 布留川 英一（ふるかわひでかず）： 1999年『JAVA PRESS』（技術評論社）にて、携帯アプリの開発方法の連載を開始。株式会社ドワンゴにて世界初のJava搭載携帯電話「503i」のローンチタイトル『サムライロマネスク』の開発に携わる。以後、新端末の新機能を活用したアプリを作りつつ技術書を書き続け、現在は株式会社ゼルペムにて、ヒトとAI の共生環境の実現を目指して人工知能の研究開発に取り組んでいる。主な著書に『OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門』『BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理人工知能プログラミング実践入門』（ボーンデジタル）など40以上の著作がある。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

「人間」と「機械」を区別できなくなる？ 子供（教育）から大人（ビジネス）まで、我々の日常生活を根底から変えるテクノロジーの「すごさ」と「危険性」を知るための必読書。 はじめに──「人間」と「機械」が見分けられなくなる 1　愛を告白する 2　チャットＧＰＴとは何か？ 3　学校が戸惑う 4　「もっともらしいデタラメ」が広がる 5　メディアがＡＩに頼る 6　6割が見分けられない 7　ＡＩがメディアを評価する 8　「犯罪者」を捏造する 9　備えるべき5大リスク 10　「悪の凡庸さ」と「知性」 11　「頭脳」をつくるデータの正体 12　ＡＩは「意識」を持つのか 13　日本と世界、社会とＡＩ 終章　100年後からの視線

生成AIが多様性を殺す――科学の暴走が招く危機に迫る！ 「デジタル文明を推進している超人間主義者たちは、人間を超えた知性の出現を待望しているようだ。機械に宿る超知性こそ、「AGI（汎用人工知能）」なのかもしれない。だが、それは彼らが、「知」というものの本質を取り違えているからではないのか。知とは本来、生物が地上の苦悩のなかで生き続けるためのノウハウであり、デジタル技術など、進化史における膨大な知的蓄積のごく一部の表層にすぎないのだ」（本文より） チャットGPT、シンギュラリティー、量子コンピューター、DX......日本を代表する情報学者が、デジタル社会の行方を語り尽くす。研究活動50年間の集大成！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 GPTだかAIだかよくわかりませんが とりあえず使えるようになりたい！ そんな人にピッタリの本です 　ChatGPTは、質問したいことや知りたいこと、してほしいことをテキスト入力すると、AIがチャット形式で回答してくれるサービスです。人と会話をするように、聞いたり、頼んだりすると、いろいろと助けてくれる、というわけです。 「なんだ、そんな簡単なサービスなのか」と思ってしまいますが、できることが非常に多いため、この聞き方やお願いの仕方が意外と難しい…。 　そこでこの本では、紙面のとおり「まねる」だけで望んだものに近い回答が得られる「聞き方」や「頼み方」を紹介しています。 「ChatGPTって、いま、話題になっているけど、どうやって使うのかしら」 「文章やデータの作成とかでいいんで、すぐに使えるようになりたいな」 　という方であれば、この本はピッタリかもしれません。 　肩肘張らずに、とりあえずChatGPTを使ってみませんか。人付き合いがそうであるように、長く向き合えば向き合うほど、対話スキルも上がるでしょうし、できることが増えれば、きっと狙いどおりの回答が得られるようになりますよ。 【本書の内容】 Part 1 ChatGPTの基礎知識 Part 2 ChatGPTの基本的な使い方 Part 3 ChatGPTで重要なプロンプトとは Part 4 ChatGPTで文章を作成しよう Part 5 ChatGPTで文章を編集しよう Part 6 ChatGPTをチェックに利用しよう Part 7 ChatGPTをExcelで活用しよう Part 8 ChatGPTをさらに使いこなす ※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

すべてが激変する時代に、どう備え、どう動くか――？ 「天才師弟」が描くテクノロジー／人間／社会の未来 ◎「AI」は知能の格差を広げる ◎チャットGPTはパーソナルな家庭教師 ◎「三角関数は役に立たない」論の愚かしさ 本書では、日本の情報工学をリードする第一線の研究者で、 師弟の間柄でもある暦本純一さんと落合陽一さんが、 「テクノロジーの劇的な変化がもたらす未来」について語っています。 「ＡＩ時代に必要とされるＩＱ以外の知性とは何か？」という問いから、 「未来の人類は“口笛言語”で会話しているかもしれない」という予測まで、 ２人の対話は脱線、転回、発展を繰り返しながら、 情報工学の最前線から見えている風景をありありと描き出します。 ＡＩの進化は私たちに何をもたらし、社会をどう変革していくのか。 そして、その進化がつくり出す未来に向けて、どう備え、どう動けばいいのか。 本書では、その答えにつながる知識とヒントが提示されています。