#AI 66件

どうすれば“安全なエージェント型AI”を作れるのか？　ベンジオ氏が取り組む「Generative Flow Networks」とは

“AIが逃げられないケージ”を作るために人間は何ができるか　大惨事を避ける上で正しく実現しなければいけない2つの課題

「汎用人工知能（AGI）はいずれ実現し、人間よりも賢くなる」　ヨシュア・ベンジオ氏が説く、AIの特性を理解する重要性

生成AIは脅威か相棒か？　深津貴之氏に聞く、エンジニアと生成AIの付き合い方

生成AI時代のエンジニアは何を学ぶ必要があるのか　「シリコンバレー式Boot Camp」のCEOが説くエンジニアの育て方

「AIに仕事を奪われてどうのこうのという段階ではない」　シリコンバレーで18年働く河根拓文氏が教えるエンジニアに必要なスキル

ChatGPTのような生成AIは今後どうなっていくのか？　「ジェネレーティブAI」の今がわかる記事３選

音声、画像、自然言語処理の組み合わせで新しい価値を生み出す　世界トップの技術力を持つLINEが目指す“MiLAI”　

AIの開発をどのようにサポートするのか？　DeNAのMLOpsエンジニアのお仕事

AIは間違いなく僕たちを創造的にしてくれる　大切なのは「人×AI」「人＋AI」というマインドセット

AIが起こす「間違い」や「ゆらぎ」がおもしろい　「逸脱」を許容することで生まれる新しい創造性

AIと作り出す新しい表現のかたち　人間の猿真似ではない“創るためのAI”

AIはアーティストに成り得るか？　「人×AI」で生み出される新しい創造性のかたち

超巨大な言語モデルを活用して何ができるか　LINEのAIを活用したアプリケーション開発が目指す世界

大規模汎用言語モデルはNLPにとって大きな分岐点　LINEの「HyperCLOVA」が向かう先

「色鉛筆との自然な会話」はどのように作られているか　日本語に特化した、大規模汎用モデルを搭載したLINEの「HyperCLOVA」

「あれば便利」を超えて「ないのは考えられない」までの利便性　LINEのコンピュータビジョン研究が目指すもの

静止画像よりも数倍難しい3次元の「空間情報処理」　LINEのコンピュータビジョン研究が目指すもの

自動運転なのになぜ人間の動作を介在させるのか？　トヨタが考える運転手とクルマの対等な関係

自動運転とドライバーを信頼関係でつなぐ　トヨタの自動運転技術大解剖

自動運転技術を実現するために必要なものは？　トヨタのAdvanced Driveに新規センサが採用された理由

LINEの中で培ったAI技術を多くの会社に使ってもらうために　LINEのAI開発室SREが基盤を作るうえで大切にしていること

増え続けるAIプロダクト、楽しみながらトラブルを乗り越えられるか　LINEのAI開発室が求める人材

高品質な音声合成技術でAIでも高度な会話を　電話応対をAI化するLINEの音声技術「LINE AiCall」提供開始

“知能の本質”とは何か　LINEが考える画像技術のパラダイムシフト

LINEには開発に専念できる環境がそろっている　機械学習・データ基盤開発・AIサービス開発部門でサーバーサイドエンジニアとして働く意義

「テキストの自動生成」で広がる超巨大言語モデルの可能性　LINEのAIが実現するイノベーション

「レストラン予約」から「議事録」まで　LINEのAI技術が使われている場所

「なんで強くなるのかわからない」　世界コンピュータ将棋選手権の結果から見る将棋AIの未来

ディープラーニング系将棋ソフトはどこまでいけるのか　世界コンピュータ将棋選手権の結果から将棋AI将来性を探る

プロ棋士がもっとディープラーニング由来ソフトを使えばいい　AIの普及が将棋界を変える

“深層学習”ではなく“深層強化学習”が決め手　将棋界最強のAlphaZeroと互角の強さ「dlshogi」の秘密

ディープラーニングは今までの将棋AIとどう違う？　HEROZエンジニアが開発した将棋AIが電竜戦で初優勝した理由

「AIアシスタント」がクラウドの業務改善!？　チームメンバーに「スマートスピーカー」が加わった話

「Raspberry Pi」と「Google Assistant SDK」で　クラウドを支えるもう1人のチームメンバーを作った話

IIJのSOCアナリストが検知と分析のサイクルを回すわけ　　DDos攻撃検知にAIを選ばなかった理由

悪性の通信振る舞いは簡単に見つかるのか　IIJの機械学習で検知するセキュリティの脅威

なんのためにMLを使うのかを意識する　メルカリアプリにおけるエッジAIの実装・運用のポイント

エッジAIを実装しても使われなければ意味がない　メルカリアプリの実例で見る実装・運用のポイント

コネクティッドカーは難しいが、大きなチャンスがある　トヨタの車はソフトウェアエンジニアが作る part.4

大量のデータをどのように安心安全に扱うのか　トヨタの車はソフトウェアエンジニアが作る part.3

コックピット周辺のUI/UXを作るために必要なものは何か　トヨタの車はソフトウェアエンジニアが作る part.2

人がモノ・コトとつながるというのはどういうことか　トヨタの車はソフトウェアエンジニアが作る part.1

LINEのAI領域が描く未来　研究が事業を作る世界がやってきた

LINEが描くAIの4つの近未来トレンド　LINEのAI領域でのこれまでとこれから

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