【MeL】生成AIの論点 【スマホ・読上】
喜連川 優 著
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内容
目次
プロローグ 喜連川 優 第1部 生成AIの原理と課題 第1章 大規模言語モデルを研究する基盤――LLM-jp 黒橋禎夫 1 ChatGPTとは 2 LLMの歴史 3 LLMと外部知識ツール 4 LLMに関する懸念 5 LLM-jp(LLM勉強会)の活動 6 LLMの研究開発 第2章 NICTのLLMとその周辺 鳥澤健太郎 1 NICTのテキスト生成AI開発 2 LLMによる未知のリスク 3 LLMに議論はできるか 4 学習用データの重要性 第2部 生成AIの利活用 第3章 生成AIの活用と懸念に対する対策 井尻善久 1 AIの進化 2 LINEでの生成AI開発 3 社会から理解される生成AIの応用に向けて 第4章 言語生成AIの弱点――なぜChatGPTは計算が苦手なのか 湊 真一 1 算数が苦手なChatGPT 2 ChatGPTの仕組み 3 組合せ爆発という壁 4 計算手順を理解することの難しさ 第5章 画像生成AIとその利活用 相澤清晴 1 テキストからの画像生成例 2 画像生成AIの技術発展の方向 3 一般 vs プロフェッショナル 4 画像生成AIの爆発的成長 5 テキストからの画像生成の2つのブレークスルー 6 CLIP――VLモデル(OpenAI) 7 画像-言語ペアの大規模データセット 8 拡散モデル(Diffusion Model) 9 テキストによる条件づけ 10 生成条件の広がり 11 テキストからの画像生成のモデル規模 12 画像生成モデルの発展と生成モデルの影響 第6章 生成AIとマンガ制作――制作における生成AIのリアル:2023年夏 小沢高広 1 生成AIとどう関わるか? 2 生成AIで何ができるの? 3 生成AIにマンガは描けるの? 4 文章生成AIをマンガに使おう! 5 画像生成AIをマンガに使おう! 6 今後の展望 第7章 画像生成AIを用いたブランドの創出 黒越誠治 1 生成AIによるブランド創出プロセス 2 バリエーションを生成する 3 デザインの課題を解決する 4 職人という価値 第8章 生成AIと日本古典籍 カラーヌワット・タリン 1 くずし字認識アプリ・みをの開発 2 古典籍への応用 3 残された課題 第3部 生成AIと法 第9章 LLMの法的課題 宍戸常寿 1 G7広島AIプロセスの現状 2 OECD報告書 3 個人情報保護 4 政府の利用とセキュリティー 5 プライバシーと差別 6 AI開発者、特に基盤モデルの透明性確保とリスク評価 第10章 生成AIと著作権 奥邨弘司 1 AIが生成した表現の著作物性 2 機械学習と著作権 3 生成表現による著作権侵害 第11章 生成AIにおける法的推論への適応限界 佐藤 健 1 生成AIの法的推論への応用の問題点について 2 ChatGPTで日本の司法試験の問題を解いてみた 3 ChatGPTに起因するその他の法律応用の問題について 4 生成AIの法的応用への解決――記号処理系AIとの融合
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