人工知能/生成AIを操る

書籍「生成AIをWord&Excel&PowerPoint&Outlookで自在に操る超実用VBAプログラミング術」に書かれている要点を教えてください

もちろんです！書籍「生成AIをWord&Excel&PowerPoint&Outlookで自在に操る超実用VBAプログラミング術」は、VBAプログラミングを活用して各Officeアプリに生成AIの機能を組み込む方法を解説しています。以下は要点です：

1. ChatGPTとDALL-Eの組み込み: 本書ではGPT-4 TurboやGPT-4-vision、DALL-E3、EmbeddingsなどのOpenAIのAPIをVBAでコントロールするプログラミング方法をレシピ形式で解説しています。これにより、各Officeアプリで生成AIを直接利用できるようになります。
2. 具体的な活用例:
   • Word: ChatGPTを使ってWord上の文章を要約、増幅、文体変更したり、pdfやdocxファイルの要約レポートを一括作成できます。
   • Excel: クリップボードの画像を自動認識し解析したり、特定文書を参照して回答するカスタムチャットボットを作成できます。
   • PowerPoint: 文字列を基に画像を生成しスライドを作成したり、オリジナル絵本やパンフレットを自動生成できます。
   • Outlook: 多種多様な返信メール案を自動で作成したり、自然言語処理により要注意メールを自動抽出できます。
3. サンプルファイルと即時試用: 各アプリで作成するサンプルファイルや完成版アドインが提供されており、OfficeアプリとOpenAIのAPIキーを準備するだけで、すぐに本書の内容を試せます。

書籍「Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門」に書かれている要点を教えてください

もちろんです！書籍「Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門」は、AzureからOpenAIモデルにアクセスできる「Azure OpenAI Service」を使い、ChatGPTを利用した社内AIシステムの開発と導入を実現するための本です。以下は要点です：

1. 生成AIとChatGPTの基本概念: 前半ではChatGPTモデルの仕組みや生成AIの衝撃について解説しています。
2. プロンプトエンジニアリング: プロンプトエンジニアリングのテクニックや思考の連鎖についても詳しく紹介されています。
3. RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装: 後半ではRAGを利用した社内文章検索システムの実装方法が解説されています。
4. Copilot stackによるLLMアプリケーションの構築: AIオーケストレーションや基盤モデル、Copilotフロントエンドについても触れています。
5. ガバナンスと責任あるAI: Azure OpenAI Serviceの利用におけるガバナンスと責任あるAIについても解説されています。

この本は、OpenAIモデルやChatGPTに興味があるITエンジニアにおすすめです。

書籍「実践　生成AIの教科書」に書かれている要点を教えてください

もちろんです！「実践 生成AIの教科書」は、実績豊富な生成AI活用事例とノウハウを提供しています。以下は本書の主な内容です:

基礎知識編:

1. 生成AIとは？ 生成AIの概要と企業での取り組みについて説明されています。
2. 生成AI活用に必要なこと: 生成AIサービス、システムと環境、利用ガイドライン、デジタル人材についての詳細が記載されています。
3. 生成AIプロジェクトの進め方: プロジェクトの構成プロセス、業務分析、具体的な活用方法、生成AIシステムの開発と業務運用について解説されています。

ユースケース編: 4. 社内での一般利用: 業務課題、適用箇所、資料草案作成、アイデア出し、情報収集、表計算ソフトの関数作成などのユースケースが紹介されています。 5. システム開発の生産性向上: システム開発の課題、適用箇所、活用事例について詳しく説明されています。 6. コールセンターでの活用: コールセンター業務の概要、適用箇所、活用事例（RAG編）について解説されています。 7. 社会インフラの維持・管理での活用: 社会インフラの課題、生成AIの適用箇所、設備異常の画像生成、鉄道メタバース、プラントメタバースでの活用について詳細が記載されています。 8. データサイエンティストによる活用: データサイエンティストの業務内容、データ分析プロセスでの適用箇所、データサイエンス業務への活用事例について解説されています。

最終章では生成AIの未来についても考察されています。本書は生成AI活用に興味のある方々におすすめです！

書籍「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」に書かれている要点を教えてください

もちろんです！「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」は、機械学習、深層学習、強化学習などの基礎技術を学ぶための書籍です。以下は本書の主な要点です:

1. 機械学習 (Machine Learning): 回帰、k平均法、サポートベクターマシンなどの機械学習アルゴリズムについて解説されています。
2. 深層学習 (Deep Learning): 画像識別、画像生成、RNN (再帰型ニューラルネットワーク) などの深層学習技術に焦点を当てています。
3. 強化学習 (Reinforcement Learning): Cart Pole問題や深層強化学習についても詳しく説明されています。

本書ではGoogle Colaboratoryを使用してサンプルを実際に動かしながら、AI技術の仕組みを理解できるようになっています。対象読者はプログラミング経験のある方や高校数学以上の数学知識を持つ方におすすめです。

また、著者の我妻幸長氏はAI関連の研究開発や教育、アプリ開発に従事しており、Udemyで人気の講師としても知られています。

書籍「高校数学からはじめるディープラーニング」に書かれている要点を教えてください

もちろんです！『高校数学からはじめるディープラーニング 初歩からわかる人工知能が働くしくみ』は、ディープラーニング（深層学習）において用いられる数学の基礎から応用までを解説しています. 以下は本書の主な要点です:

1. ディープラーニングとニューラルネットワーク: 人工知能の歴史やニューラルネットワークの概要について説明されています。
2. ニューロンの働きをベクトルで理解: ニューロンの基本的な概念（重み、バイアス、活性関数）について学びます。
3. 損失関数の微分によりニューロンを学習: ニューロンの学習に必要な概念（損失関数、偏微分）を詳しく解説しています。
4. 多層ニューラルネットワークの学習: 合成関数の微分を用いて多層ニューラルネットワークを学習する方法に焦点を当てています。
5. ディープラーニングとさまざまな手法: ディープラーニングの応用方法やさまざまな手法についても触れています。
6. 画像認識に適した畳み込みニューラルネットワーク: 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた画像認識についても学びます。

この本は高校数学の知識を前提としながら、ディープラーニングを支える数学の基本から応用までを丁寧に解説しているため、初級者におすすめです。