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→Python関連

→アルゴリズム

→数学・物理

→データサイエンス

#contents

*サブトピック [#m4348ccd]
-AI一般

-AIによる開発支援 ←自動開発はこちらへ

-ディープラーニング

-DL以外の機械学習

-DL以外の機械学習 ←サポートベクタマシンとか

-自然言語処理(NLP)
--大規模言語モデル

--Transformer
---GPT関連
--全文検索 
--Amazon Bedrock

-OpenAIのAPI

-画像生成
--Stable Diffusion関連
-機械学習の活用

-AIと社会/人類





* AWS SageMaker [#fbbfd214]
*Windows Copilot/MS Copilot Studio [#a395b3f4]
-[[Copilot for Microsoft 365 に関する FAQ – CloudNative Inc. BLOGs>https://blog.cloudnative.co.jp/21345/]] 2023.11

-[[Microsoft Copilot>https://copilot.microsoft.com/]] 2023.11

-[[Announcing Microsoft Copilot Studio | Microsoft 365 Blog>https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2023/11/15/announcing-microsoft-copilot-studio-customize-copilot-for-microsoft-365-and-build-your-own-standalone-copilots/]] 2023.11

-[[Windows Copilot の使い方|npaka>https://note.com/npaka/n/n11dca573f55b]] 2023.9


* Amazon SageMaker [#fbbfd214]
-[[SageMaker JumpStartの日本語モデルで利用できるインスタンスタイプ一覧 #AWS - Qiita>https://qiita.com/kanuazut/items/0a845f71e751d55b9777]] 2024.3

-[[Amazon SageMaker Jumpstartで大規模言語モデル(LLM)を試してみた - サーバーワークスエンジニアブログ>https://blog.serverworks.co.jp/sagemaker-kendra-generative-ai]] 2023.5

-[[SageMaker Studio ノートブックの自動終了を設定してみた | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/sagemaker-studio-auto-shutdown/]] 2023.3

-[[Amazon SageMakerのサーバーレス推論(Serverless Inference)を使ってみた -日販テクシード株式会社>https://techceed-inc.com/engineer_blog/9288/]] 2023.2

-[[Amazon SageMakerで作成したモデルをVantageで推論(スコアリング)してみた - Qiita>https://qiita.com/ykswi/items/e1e87476c25cffc22bfa]] 2023.2

-[[タイタニック号で生死を分けたものはなに?さわって学ぶAmazon SageMaker Data Wrangler - サーバーワークスエンジニアブログ>https://blog.serverworks.co.jp/sagemaker-data-wrangler]] 2022.10

-[[【図解あり】AWS SageMakerでGPUを使用する手順 | とあるエンジニアのエソラゴト>https://ya6mablog.com/use-sagemaker-gpu/]] 2022.9

-[[Amazon SageMaker Data Wrangler と Amazon SageMaker Autopilot によるデータ準備とモデルトレーニングの一元化 | Amazon Web Services ブログ>https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/accelerate-data-preparation-with-data-quality-and-insights-in-amazon-sagemaker-data-wrangler/]] 2022.7

-[[機械学習モデルを学習する時の3つの課題を Amazon SageMaker Trainingで解決する方法の動画を公開しました! | Amazon Web Services ブログ>https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/ml-enablement-series-dark1/]] 2022.6

-[[Amazon SageMaker Training で機械学習のモデル開発を楽にする【ML-Dark-01】【AWS Black Belt】 - YouTube>https://www.youtube.com/watch?v=byEawTm4O4E]] 2022.6
-[[ついに出た!AWSの無料で使えるJupyterLab環境 Amazon SageMaker Studio Lab (プレビュー) - サーバーワークスエンジニアブログ>https://blog.serverworks.co.jp/amazon-sagemaker-studio-lab-preview]] 2021.12
-[[ノーコードで始める機械学習 Amazon SageMaker Canvasを使おう! - サーバーワークスエンジニアブログ>https://blog.serverworks.co.jp/amazon-sagemaker-canvas]] 2021.12

-[[【連載】AWSではじめる機械学習 ?サービスを知り、実装を学ぶ? | TECH+>https://news.mynavi.jp/series/aws_1/]] 2021


* Google Colab [#nf1ad278]
-[[Google DriveからColabに大量のデータを引っ張ってくるとき遅すぎる問題を並列処理で解決した話 - Qiita>https://qiita.com/lndclt/items/b4f6467858ce029aed1c]] 2032.3

-[[Google Colabでpython7 〜 google drive上でのpipインストール - つれづれなる備忘録>https://atatat.hatenablog.com/entry/colab_python7_drive_pipinstall]] 2022.11

-[[Google Colabで必要モジュールをまとめて入れる方法3選 | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/pip-install-all-required-modules-on-google-colab/]] 2022.10

-[[ゼロから始めるPaperspace Gradient【Google Colab代替サービス】 - Qiita>https://qiita.com/kunishou/items/dccb44848e5b572619bc]] 2022.10

-[[google Colab で機械学習を始める人向けの簡単なメモ - Qiita>https://qiita.com/yamadasuzaku/items/302f5cd7d328c957c0b4]] 2022.4
-[[Google Colabの知っておくべき使い方 – Google Colaboratoryのメリット・デメリットや基本操作のまとめ>https://www.codexa.net/how-to-use-google-colaboratory/]] 2018.3
-[[【最新版】Google Colaboratory とは?使い方・メリット・設定などを徹底解説! | キカガクの技術ブログ>https://blog.kikagaku.co.jp/google-colab-howto]] 2021.7
-[[Google Colaboratory>https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb?hl=ja]] 2020.3


*Vertex AI [#xffe88db]
-[[Professional Machine Learning Engineer試験対策マニュアル - G-gen Tech Blog>https://blog.g-gen.co.jp/entry/professional-machine-learning-engineer]] 2023.8

-[[Vertex AI と PyTorch を使用して、わずか 4 ステップでジェネレーティブ AI モデルをデプロイ | Google Cloud 公式ブログ>https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/get-your-genai-model-going-in-four-easy-steps]] 2023.5



*Scikit-learn [#i4bafb13]
-[[【Python 入門】scikit-learn(sklearn)とは?初学者向けにわかりやすく解説! | キカガクの技術ブログ>https://blog.kikagaku.co.jp/python-scikit-learn]] 2023.5

-[[Python - ScikitLearnの学習 ( 決定木、ランダムフォレスト法 ) - Qiita>https://qiita.com/K_Nemoto/items/255e4e45e1f09ab26cf6]] 2023.5

-[[機械学習] iris データセットを用いて scikit-learn の様々な分類アルゴリズムを試してみた - Qiita>https://qiita.com/ao_log/items/fe9bd42fd249c2a7ee7a]] 2018

-http://scikit-learn.org/stable/
-[[scikit-learnの便利機能のまとめ>https://qiita.com/ishizakiiii/items/0650723cc2b4eef2c1cf]] 2017.12.17




*その他のフレームワーク、開発環境 [#s3153f83]
-[[Azure Machine Learning(Azure ML)とAzure NetApp Files (ANF) で実現する機械学習基盤 環境構築編 - Qiita>https://qiita.com/jiangqianci/items/d8b7bcf2993506ca1098]] 2023.4

-[[UCI Machine Learning Repository>https://archive-beta.ics.uci.edu/]] 2022.9
--UCIが運営している機械学習のデータセットを配布しているサイト。
--商用利用も可能なデータセットも多い

-[[機械学習用自作PCの構成例 - Qiita>https://qiita.com/kyad/items/a82490a7a47bd0ea47c2]] 2022.6

-[[Teachable Machine>https://teachablemachine.withgoogle.com/]]
--サイト、アプリなどに使う機械学習モデルをすぐに、簡単に作成できる方法です。専門知識やコーディングは必要ありません。

-http://caffe.berkeleyvision.org/


*オンライン学習 [#u4e7ff22]
-[[人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ – 東京大学松尾研究室 – Matsuo Lab>https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD%E3%83%BB%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%92%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%9E%E3%83%83%E3%83%97/]] 2023.5

-[[【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita>https://qiita.com/shuto_ishii/items/ff36b82e37d0c4ccc073]] 2023.2

-[[Stanford EE104: Introduction to Machine Learning Full Course - YouTube>https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rN_Uy7_wmS051_q1d6akXmK]] 2023.2

-[[【無料】データサイエンス入門:機械学習編全35回まとめと目次>https://datawokagaku.com/ml/]] 2023.1

-[[Andrew Ng先生の機械学習講義を解説する勉強会資料を公開 - エンタープライズギークス (Enterprise Geeks)>https://enterprisegeeks.hatenablog.com/entry/2016/01/04/081137]] 2016

-[[GitHub - microsoft/ML-For-Beginners: 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all>https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners]] 2022.9
--[[Machine Learning for Beginners>https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/]] 2022.9

-[[MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING(pdf)>https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf]] 2020.7

-[[Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers (Japanese)>https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/9060/machine-learning-essentials-for-business-and-technical-decision-makers-japanese]] 2021.11

-[[今すぐ無料でPythonやデータサイエンスを学べる学習コンテンツ8選>https://ledge.ai/learning-ai-1109/]] 2021.11

-[[YouTubeでAI・Pythonを学ぼう! - Qiita>https://qiita.com/kawai_design/items/31feeb59be11b892c36a]] 2021.11

-[[筑波大学オープンコースウェア/機械学習>https://ocw.tsukuba.ac.jp/course/systeminformation/machine_learning/]] 2021.10

-[[【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法>https://qiita.com/tani_AI_Academy/items/4da02cb056646ba43b9d]] 2018.5


*AIと社会/法律 [#y8e88242]
-[[「ChatGPT」に浮かれる人が知らない恐ろしい未来 | IT・電機・半導体・部品 | 東洋経済オンライン | 社会をよくする経済ニュース>https://toyokeizai.net/articles/-/656682]] 2023.2
--新井紀子氏インタビュー
*強化学習 [#f60795dc]
-[[誰でもわかる強化学習 - Speaker Deck>https://speakerdeck.com/imai_eruel/reinforcement-learning-for-everyone]] 2023

-[[ポストChatGPT時代のAIインフルエンサーたち | AI専門ニュースメディア AINOW>https://ainow.ai/2023/03/02/272600/]] 2023.3
-[[強化学習 - 星の本棚>https://yagami12.hatenablog.com/entry/2019/02/22/210608]] 2019

-[[(技術的)失業タイムライン2 - バイオリン>https://bioshok.hatenablog.com/entry/2023/02/21/022335]] 2023.2
-[[強化学習による在庫最適化問題へのアプローチ - Platinum Data Blog by BrainPad>https://blog.brainpad.co.jp/entry/2023/06/27/153218]] 2023.6

-[[ラッダイト運動について思う事>https://webbigdata.jp/post-17022/]] 2023.2
-[[強化学習を学びたい人が最初に読む本 を読んだ感想 | フューチャー技術ブログ>https://future-architect.github.io/articles/20230612a/]] 2023.6

-[[10万円超え案件だらけ「ChatGPT」「DALL·E 2」などのAIを使ってだれでも稼げる「Fiverr」がバブル状態! | AppBank>https://www.appbank.net/2023/01/28/technology/2387560.php]] 2023.1
-[[強化学習の基礎まとめ - Qiita>https://qiita.com/ski2_1116/items/627eeade3948333b6a92]] 2023.5
--動的計画法
--モンテカルロ法
--TD法(SARSA、Q学習)

-[[Microsoft、GitHub、OpenAIが「AIツールによる著作権侵害訴訟」の棄却を裁判所に要請 - GIGAZINE>https://gigazine.net/news/20230129-microsoft-github-openai-ai-copyright-lawsuit/]]
-[[[2304.12210] A Cookbook of Self-Supervised Learning>https://arxiv.org/abs/2304.12210]] 2023.5

-[[ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita>https://qiita.com/icoxfog417/items/242439ecd1a477ece312]] 2023.4

** 画像生成AIと社会/法律 [#t74809d7]
→画像生成
-[[AIが生成するメディアで社会が混乱、米国と欧州で「生成型AI(Generative AI)」の規制が始まる | Emerging Technology Review>https://etechnologyreview.com/2023/02/24/ai%e3%81%8c%e7%94%9f%e6%88%90%e3%81%99%e3%82%8b%e3%83%a1%e3%83%87%e3%82%a3%e3%82%a2%e3%81%a7%e7%a4%be%e4%bc%9a%e3%81%8c%e6%b7%b7%e4%b9%b1%e3%80%81%e7%b1%b3%e5%9b%bd%e3%81%a8%e6%ac%a7%e5%b7%9e%e3%81%a7/]] 2023.3
-[[GitHub - YutaroOgawa/Deep-Reinforcement-Learning-Book: 書籍「つくりながら学ぶ!深層強化学習」のサポートリポジトリです>https://github.com/YutaroOgawa/Deep-Reinforcement-Learning-Book]] 2022

-[[AIを禁止するのではなく「どのように使いどのように評価するか」を学生教育に取り入れる試み - GIGAZINE>https://gigazine.net/news/20230222-school-teacher-teach-about-ai/]] 2023.2
-[[「強化学習100題」の解説(1/100) - YouTube>https://www.youtube.com/watch?v=6GgmwT7fJWg]] 2022.7

-[[画像生成AIを利用して生成したコンテンツを自社サービスで利用する際に注意すべき事項 | STORIA法律事務所>https://storialaw.jp/blog/9086]] 2023.1
-[[【強化学習】AlphaZeroを解説・実装 - Qiita>https://qiita.com/pocokhc/items/a1b5f66361f23b2aefe8]] 2022.7

-[[Stable Diffusion発! 画像生成ブームに見るジェネラティブAIの人・もの・お金事情 - NTT Communications Engineers' Blog>https://engineers.ntt.com/entry/2022/12/28/093253]] 2022.12
-[[強化学習 - 星の本棚>https://yagami12.hatenablog.com/entry/2019/02/22/210608]] 2019

-[[国産AIはなぜ炎上する? 「mimic」開発元に反省点を聞いた 海外産AIは平常運転、待つのは“日本1人負け”か(1/3 ページ) - ITmedia NEWS>https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2212/23/news154.html]] 2022.12
-[[強化学習とは 〜囲碁・将棋・チェスにおけるAI最先端利用〜 – 10ANTZ Developers Blog>https://developers.10antz.co.jp/archives/3144]] 2022.4

-[[AI生成物と著作権とAI倫理 - ABEJA Tech Blog>https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day17]] 2022.12
-[[自作AIがスーパーマリオ1-1をやっとのことでクリアした - Qiita>https://qiita.com/temmaru/items/1bb590709cf623a5f6d1]] 2022.4
--DQN

-[[画像生成AIはクリエイターエコノミーを増強するのか、それとも破滅させるのか? | AI専門ニュースメディア AINOW>https://ainow.ai/2022/12/13/271088/]] 2022.12
-[[ゼロからDeepまで学ぶ強化学習>https://qiita.com/icoxfog417/items/242439ecd1a477ece312]] 2017.6

-[[『デウス・エクス・アートマキナ』:作画AIによる日本オタク界への大局的影響を考える | Dan Kanemitsu's Paper Trail>https://dankanemitsu.wordpress.com/2022/10/22/%e3%83%87%e3%82%a6%e3%82%b9%e3%82%a8%e3%82%af%e3%82%b9%e3%82%a2%e3%83%bc%e3%83%88%e3%83%9e%e3%82%ad%e3%83%8a%e4%bd%9c%e7%94%bbai%e3%81%ab%e3%82%88%e3%82%8b%e6%97%a5%e6%9c%ac/]] 2022.10

-[[「AI学習用のデータセット作成を大学や非営利団体に任せることで企業は法的責任から逃げている」という批判 - GIGAZINE>https://gigazine.net/news/20221019-ai-data-laundering/]] 2022.10
**深層強化学習 [#jdec9222]
→ディープラーニング

-[[「非常に単純化して説明すると、公開された著作物を、AIが学習することは、我が国の場合、著作権法の権利制限規定(30条の4など)によって、著作権侵害とはならない。「禁無断機械学習」などと表示しても答えは変わらない。」 / Twitter>https://twitter.com/OKMRKJ/status/1578906351132377088]] 2022.10
-[[強化学習の基礎と深層強化学習(東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料)>https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeepreinforcementlearning]] 2020

-[[Danbooruの無断転載とAIを咎めるのは難しいよねというお話|日陰工房 響音カゲ|note>https://note.com/hibikine_kage/n/nc1f690325d6c]] 2022.10
-[[深層強化学習アルゴリズムまとめ - Qiita>https://qiita.com/shionhonda/items/ec05aade07b5bea78081]] 2020
--DQN,APE-X

-[[「AIが生成したイラストの投稿禁止」をイラスト投稿サイトが次々に決定し始めている - GIGAZINE>https://gigazine.net/news/20220914-online-art-communities-banning-ai-images/]] 2022.9
-[[【深層強化学習】『2018年最強手法(?)』Ape-X 実装・解説>https://qiita.com/utarumo/items/bb7d463d8177cb395bb7]] 2018.6.22

-[[Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権 | STORIA法律事務所>https://storialaw.jp/blog/8820#2_AI_1]] 2022.8
--「私が描いたイラストをAI学習に使うのは禁止にします」と表明したとしても、そもそもそのような表明は著作権法30条の4に違反して無効の可能性がありますし、仮に著作権法30条の4に違反しないとしても、一方的な表明が契約として成立することはないため、結論的にはそのような表明は少なくとも法律的には意味がないということになると思います。

-[[AIが描いた絵は誰のもの?画像生成AIの著作権とビジネス活用法を考える | ビジネスを変革するテクノロジー | ダイヤモンド・オンライン>https://diamond.jp/articles/-/308598]] 2022.8
*XAI(Explainable AI) [#ybb66ac9]
-[[SHAPやLIMEなどの説明AI(XAI)のご紹介 / SHAP LIME PDP Grad-CAM - Speaker Deck>https://speakerdeck.com/smorce/shap-lime-pdp-grad-cam]] 2023.11
-[[Hugging FaceのDatasetsとTransformersで作ったテキスト分類モデルをSHAPで可視化してみました。 - CCCMKホールディングス TECH Labの Tech Blog>https://techblog.cccmk.co.jp/entry/2023/02/28/110255]] 2023.2
-[[XAIのためのフレームワークSHAPを使って画像分類モデルの推計根拠を可視化してみました。 - CCCMKホールディングス TECH Labの Tech Blog>https://techblog.cccmk.co.jp/entry/2023/02/21/160304]] 2023.2


*PyCaret [#yde683ec]
-[[PyCaretの初心者向けまとめ(分類編) #Python - Qiita>https://qiita.com/shuhigashi/items/cb6816a1da1d347bbdc2]] 2021


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