専門教育入門セミナー（2023）

2023-11-10

発表会 B-101 13:30〜

メッセージ

毎日パソコンに触れる。高級なパソコンがもったいない。

エディタは、まず以下の3種類を試す。自分の好みの合うものを探す

VS Code

Emacs

Vim

文章、プログラムを書くエディタが使いやすければ、かなり生産性が高まる。

カーナビ型学習は、結局、なにも身につかない。

できるだけなにも見ないで、講義内容を再構成してみる

おおもとの問題だけ、覚えておく必要がある

どこかで行き詰まる → まず考える → それでもダメ → 教科書、ノートなどを見る → 最初に戻る

https://gyazo.com/51d0987dcf378f018f75453bec07113d

日本進化論，落合陽一著，SB新書（2019.1） より

p.155-163

「今の学校教育は、学習すべき内容が一方的に与えられ、それに疑問を抱くことなく勉強することが良しとされています。しかし、将来的に多様な人材を育てていくために、こうしたやり方を少しずつ転換していくべきでしょう。」

https://gyazo.com/01aebff73d1b0c306a895585878e7a62

https://gyazo.com/aa33ffb80e4a44a935c44234c9b1d482

2023-10-30

Managing AI Risks in an Era of Rapid Progress

In this short consensus paper, we outline risks from upcoming, advanced AI systems. We examine large-scale social harms and malicious uses, as well as an irreversible loss of human control over autonomous AI systems. In light of rapid and continuing AI progress, we propose urgent priorities for AI R&D and governance.

ここでは、来るべき高度AIシステムがもたらすリスクについて概説する。

大規模な社会的危害や悪意のある利用、AIシステムに対する人間の制御の不可逆的な喪失について検討する。

急速かつ継続的なAIの進歩を踏まえ、我々はAIの研究開発とガバナンスのための緊急の優先事項を提案する。

ChatGPT - 教育機関DXシンポジウム

https://www.youtube.com/playlist?list=PLKzfdUM-Rtgy6PhzYaOcgUHZ6qU9oIkrp

AI 英語革命、谷口恵子著

https://m.media-amazon.com/images/I/51DzNITcPjL._AC_UL320_.jpg

『AI英語革命 -CHATGPTで英語学習を10倍効率化』プロンプトリスト・AI最新情報

「これなら続きそう」

「この方法なら楽しめる」

以下の英文を添削して、添削した箇所と添削した理由を表形式で教えてください。添削した理由は日本語で書いてください。

We describe a new learning procedure, back-propagation, for networks of neurone-like units. The procedure repeatedly adjusts the weights of the connections in the network so as to minimize a measure of the difference between the actual output vector of the

net and the desired output vector. As a result of the weight adjustments, internal 'hidden' units which are not part of the input

or output come to represent important features of the task domain, and the regularities in the task are captured by the interactions of these units. The ability to create useful new features distinguishes back-propagation from earlier, simpler methods such as the perceptron-convergence procedure.

以下の URLの文章を翻訳してください。

以下の URLの文章を翻訳してください。

以下の英文を添削して、添削した箇所と添削した理由を表形式で教えてください。添削した理由は日本語で書いてください。

We have carried out computer simulation studies of a self-organizing network Geman-Davis model in

which the number of units increases with time. The purpose of the network is to discover regularities in the inputs.

To investigate the model, we have applied it to a classical 8×8 image world in which random horizontal and vertical

lines are presented. In the presentation, we will show the ability of the model to create useful internal representation. This model was proposed a few yares before the inventions of Bolzmann machine and Markov random field

formalisms for capturing complex environments. We think it has a lot of interesting properties to study further.

以下の英文を添削して、添削した箇所と添削した理由を表形式で教えてください。添削した理由は日本語で書いてください。

The problem of how the temporal relations among events are converted to the spatial structure in neural connections are considered. Random coding is one hypothesis to this problem, in which items to be stored are associated with randomly chosen network attractors, independent of spatial relationships between the items. We demonstrate the idea with a simple network

model, and discuss the relevant issues.

以下の英文を添削して、添削した箇所と添削した理由を表形式で教えてください。添削した理由は日本語で書いてください。

Feedforward neural networks trained by error backpropagation are examples of nonparametric regression estimators. We present a tutorial on nonparametric inference and its relation to neural networks, and we use the statistical viewpoint to

highlight strengths and weaknesses of neural models. We illustrate the main points with some recognition experiments involving

artificial data as well as handwritten numerals. In way of conclusion, we suggest that current-generation feedforward neural networks are largely inadequate for difficult problems in machine perception and machine learning, regardless of parallel-versus-serial hardware or other implementation issues. Furthermore, we suggest that the fundamental challenges in neural modeling are about representation rather than learning per se. This last point is supported by additional experiments with handwritten numerals.

英会話の練習をしましょう。

・あなたの名前は Jenny です。

・私の名前は Keiko です。

・1回の会話は50ワード以内にしてください。

・お正月の予定について話しましょう。

・あなたは Jenny としての発言だけをしてください。

・それでは、あなたから英語の会話を始めてください。

2023-10-23

なぜ出版

自分がそこで働いていることをイメージしてみる。

案

テーマ、英語教育、語学学習。 これから、どういう形になるか。

課題をこなすだけなら、ChatGPT + DeepL で。

それでは力は身につかない。

力を身につけるには、どうしたらいいか。どういう使い方がいいか。学習者として。

教える側として：

テーマ：プログラミング。

コードを作ってくれる。

プログラミングと ChatGPT

プログラミングの課題、大変困った状況にある。

初歩的な課題、決まりきったものが多い。

そういうものをネットで探すと似たようなものが見つかる。

それをちょっと書き換えて出しているると、プログラミングをちゃんと理解せずに課題をこなすこと、不可能ではない。

そういう やり方をしていると、いつか絶対に行き詰まる。

あっとえば卒業研究で必要なプログラミング。ネットで調べてもでてこない。

そうすると、そこまでの課題をちゃんと理解して、各文章がなにをやっているかちゃんと理解して、自分で一行一行書いていく、という経験をつんでいないと、そこでもうにっちもさっちもいかなくなる。

とにかく、ちゃんと自分でプログラムを組んでいないと、どこかでニッチモサッチモいかなくなる。

曖昧なところが一つでも残ったら、プログラム組めない。

ChatGPTとの会話術

01 どう質問するのか、

プロンプトが重要なカギ

質問型、指示型、

話題提供型

02 質問を繰り返しながら答えを求めていく

追加の指示

03 質問者の立場や役割を明確にする

前提となる条件

04 どんな立場で答えるのか職種やキャラを設定する

キャラクターを指定・

05 制約条件を指定してピンポイントな回答を

制約条件、 #

06 質問させることで足りない情報を引き出す

質問を促す

2023-10-16

ChatGPT

Python入門

宮崎大学における生成系 AI の学習上の利用についての考え（学生通知）

テーマ：ChatGPT

世の中はどう変わっていくか

「質問が重要」

「質問」を聞いたら、相手の理解度がわかる

宮崎大学における生成系 AI の学習上の利用についての考え（学生通知）

宮崎大学における生成系AIの利用にかかる留意事項について

ChatGPT

https://gyazo.com/f23b8ec484107bcb97d7162864499290

GPT: Generative Pre-trained Transformer

ユーザーのあらゆる質問に答えてくれる

読解。膨大で複雑な内容の文章。驚異的なスピードで読む。

要約

文章作成

対話：相談できる

大規模言語モデル

2017 Google Transformer

2018 Google Transformer をもとにした自然言語処理モデル BERT

2018 OpenAI GPT-1

2019 OpenAI GPT-2

2020 OpenAI GPT-3

2022 OpenAI GPT-3.5

ブラウザはEdgeのみ利用可能

OpenAI

DALL-E 画像生成

Whisper 音声認識と機械翻訳

Point-E 3Dモデル生成

アカウントの登録

会話を始める

ChatGPTを使いこなすコツは？

もっとわかりやすく教えてください。

株式会社 picon

個人情報や機密情報の入力は避ける

プロンプト、3種類

質問型

指示型。具体的な指示や手順を与え、特定の行動を促す

話題提供型

いい質問と悪い質問がある

丸投げの質問では、漠然とした答えしか返ってこない

新しい企画のアイデア考えて

具体的に質問

女性向けのスキンケアの新商品を作ります。アイデアを教えてください。

質問を繰り返しながら答えを求めていく

観光客向けの北海道のキャッチコピーを3つ考えてください

３の「北海道への冒険が始まる。」をもう少し具体的に述べてください。

「自然の冒険」「新たな食の発見」「文化と歴史の旅」「都市と田園の魅力」 というキーワードがすべて入ったキャッチコピーの案を3つ考えてください

クジラ飛行机

Stable Diffusion

Google Colab で Stable Diffusion

https://gyazo.com/ce2c312df679215763c70e2c186eb005

code:xxx

# 必要なパッケージのインストール

! pip install diffusers==0.16 \

transformers==4.28 \

scipy==1.10.1 \

ftfy==6.1.1

from diffusers import StableDiffusionPipeline

# 利用するモデルを指定

model = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"

# パイプラインの生成

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model).to("cuda")

from torch import autocast

# プロンプトの指定

prompt = 'A cat is drinking coffee on the beach. Hokusai ink painting'

# text-to-imageを実行

with autocast("cuda"):

images = pipe(prompt, guidance_scale=7.5).images

from torch import autocast

# プロンプトの指定

prompt = 'A cat is drinking coffee on the beach. Hokusai ink painting'

# text-to-imageを実行

with autocast("cuda"):

for i in range(10):

images = pipe(prompt, guidance_scale=7.5).images

https://www.youtube.com/playlist?list=PLKzfdUM-Rtgy6PhzYaOcgUHZ6qU9oIkrp

https://www.youtube.com/watch?v=hMiL3E_C_oc

https://www.youtube.com/watch?v=aKqIPlDyWhs

https://www.youtube.com/watch?v=Z-FgHrZV0nY

https://www.youtube.com/watch?v=PUuk4Cv-ycg

https://www.youtube.com/watch?v=8-58PkqCek4

https://www.youtube.com/watch?v=-j1hoCubiyE