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51位
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HMV＆BOOKS online 1号店
出荷目安の詳細はこちら内容詳細基本的なコンソールプログラム作成からWebアプリケーションの作成まで。Azure OpenAI StudioとVisual Studioを使ってAIプログラミングの基礎を身に付ける！目次 : 1 OpenAIとAzure/ 2 OpenAI Studioを利用する/ 3 チャット（ChatCompletion）を活用する/ 4 イメージ生成（DALL‐E）とOpenAI APIの利用/ 5 Embeddingと微調整/ 6 Webアプリケーションから利用する/ 7 OpenAI Studio以外のAI Studio
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52位
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bookfan 2号店 楽天市場店
著者布留川英一(著)出版社ボーンデジタル発売日2023年06月ISBN9784862465597ページ数303Pキーワードおーぷんえーあいじーぴーていーふおーちやつとじーぴ オープンエーアイジーピーテイーフオーチヤツトジーピ ふるかわ ひでかず フルカワ ヒデカズ9784862465597内容紹介ChatGPTをはじめとする生成AIをカスタマイズし独自活用するための1冊本書は、ChatGPT、GPT-4/GPT-3.5の利用方法にとどまらず、「OpenAI API」を使うことでカスタマイズしたAIを独自のシステムに組み込むための方法をステップ・バイ・ステップで解説した1冊です。また、大規模言語モデル（LLM）では学習されていないデータを参照して、質問応答（チャット）を作成するためのライブラリ「LlamaIndex」、複雑なタスクを実行するアプリケーションを作成するためのライブラリ「LangChain」についても詳細を解説しています。加えて、現時点では限定公開中の「ChatGPTプラグイン」についても取り上げました。本書を活用することで、いま大きな話題となっている強力なAIの機能を自社のサービスやアプリケーションの一部として提供することが可能になります。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 GPT‐4／ChatGPT／LangChainの概要/2章 ChatGPT／OpenAI Playground／DALL‐Eの利用法/3章 Python開発環境の準備/4章 OpenAI API/5章 LlamaIndex/6章 LangChain/7章 ChatGPTプラグイン
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ドラマ×プリンセスカフェ
■ISBN:9784296203796★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルAzure OpenAI Service実践ガイド LLMを組み込んだシステム構築 柿崎裕也/著 杉本礼彦/著 荻原裕之/著 大北真之/著 山岸大輔/著ふりがなあじゆ−るお−ぷんえ−あいさ−ヴいすじつせんがいどAZURE/OPEN/AI/SERVICE/じつせん/がいどえるえるえむおくみこんだしすてむこうちくLLM/お/くみこんだ/しすてむ/こうちく発売日202312出版社日経BPISBN9784296203796大きさ379P 24cm著者名柿崎裕也/著 杉本礼彦/著 荻原裕之/著 大北真之/著 山岸大輔/著
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54位
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ぐるぐる王国 楽天市場店
柿崎裕也／著 杉本礼彦／著 荻原裕之／著 大北真之／著 山岸大輔／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名日経BP出版年月2023年12月サイズ379P 24cmISBNコード9784296203796コンピュータ プログラミング 人工知能商品説明Azure OpenAI Service実践ガイド LLMを組み込んだシステム構築アジユ-ル オ-プン エ-アイ サ-ヴイス ジツセン ガイド AZURE／OPEN／AI／SERVICE／ジツセン／ガイド エルエルエム オ クミコンダ システム コウチク LLM／オ／クミコンダ／システム／コウチク※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2023/12/22
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55位
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ネオウィング 楽天市場店
ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞＜収録内容＞第1章 はじめに(深層強化学習でできることフレームワーク:TensorFlowとTF‐Agents ほか)第2章 深層学習(ニューラルネットワークTensorFlowでニューラルネットワーク ほか)第3章 強化学習(強化学習の原理ネズミ学習問題を例にした学習 ほか)第4章 深層強化学習(深層強化学習の学習手順ネズミ学習問題への適用 ほか)第5章 実環境への応用(カメラで環境を観察する—MNIST実環境でのネズミ学習問題 ほか)＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2585847Makino Koji / Kyocho Nishizaki Hiromitsu / Kyocho / TensorFlow Niyoru Shinso Kyoka Gakushu Nyumon OpenAI Gym + PyBullet Niyoru Simulationメディア：本/雑誌重量：412g発売日：2021/02JAN：9784274226731TensorFlowによる深層強化学習入門 OpenAI Gym+PyBulletによるシミュレーション[本/雑誌] / 牧野浩二/共著 西崎博光/共著2021/02発売
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56位
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＜p＞A hands-on guide enriched with examples to master deep reinforcement learning algorithms with Python About This Book ? Your entry point into the world of artificial intelligence using the power of Python ? An example-rich guide to master various RL and DRL algorithms ? Explore various state-of-the-art architectures along with math Who This Book Is For If you're a machine learning developer or deep learning enthusiast interested in artificial intelligence and want to learn about reinforcement learning from scratch, this book is for you. Some knowledge of linear algebra, calculus, and the Python programming language will help you understand the concepts covered in this book. What You Will Learn ? Understand the basics of reinforcement learning methods, algorithms, and elements ? Train an agent to walk using OpenAI Gym and Tensorflow ? Understand the Markov Decision Process, Bellman's optimality, and TD learning ? Solve multi-armed-bandit problems using various algorithms ? Master deep learning algorithms, such as RNN, LSTM, and CNN with applications ? Build intelligent agents using the DRQN algorithm to play the Doom game ? Teach agents to play the Lunar Lander game using DDPG ? Train an agent to win a car racing game using dueling DQN In Detail Reinforcement Learning (RL) is the trending and most promising branch of artificial intelligence. Hands-On Reinforcement learning with Python will help you master not only the basic reinforcement learning algorithms but also the advanced deep reinforcement learning algorithms. The book starts with an introduction to Reinforcement Learning followed by OpenAI Gym, and TensorFlow. You will then explore various RL algorithms and concepts, such as Markov Decision Process, Monte Carlo methods, and dynamic programming, including value and policy iteration. This example-rich guide will introduce you to deep reinforcement learning algorithms, such as Dueling DQN, DRQN, A3C, PPO, and TRPO. You will also learn about imagination-augmented agents, learning from human preference, DQfD, HER, and many more of the recent advancements in reinforcement learning. By the end of the book, you will have all the knowledge and experience needed to implement reinforcement learning and deep reinforcement learning in your projects, and you will be all set to enter the world of artificial intelligence. Style and approach This is a hands-on book designed to further expand your machine learning skills by understanding reinforcement to deep reinforcement learning algorithms with applications in Python.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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ネオウィング 楽天市場店
ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2941688Nagata Shiyohei / Cho Ito Shiyunta / Cho Miyata Tai Shi / Cho Tatewaki Yuta Hiroshi Futoshi / Cho Hanagasaki Nobusuke Shin Yu / Cho Gamo Hirosato Kyo / Cho Yoshida Shin Goware / Cho / Azure OpenAI Service Dehajimeru ChatGPT / LLM System Kochiku Nyumon (Engineer Sensho)メディア：本/雑誌重量：551g発売日：2024/01JAN：9784297139292Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門[本/雑誌] (エンジニア選書) / 永田祥平/著 伊藤駿汰/著 宮田大士/著 立脇裕太/著 花ケ崎伸祐/著 蒲生弘郷/著 吉田真吾/著2024/01発売
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58位
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HMV＆BOOKS online 1号店
出荷目安の詳細はこちら内容詳細 急速に一般利用が広がりつつあるOpenAI社の生成AIサービス（ChatGPTやDALL-Eなど）をAzureとのコラボレーションで活用できるサービスが「Azure OpenAI Service」です。 OpenAIが提供する各種のAIサービスと、Azureが提供する各種のサービス、 ネットワーク監視、セキュリティ機能との柔軟な組み合わせが可能になります。 本書では、プログラミング環境となるAzure OpenAI StudioやOpenAIパラメーターなどの基本的な解説に始まり、デスクトップアプリ、スマホアプリ、 ブラウザーアプリからAI技術を活用する実践までを解説しています。
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59位
¥3,874 円
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＜p＞＜b＞Build and deploy your AI models successfully by exploring model governance, fairness, bias, and potential pitfalls Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook＜/b＞＜/p＞＜h2＞Key Features＜/h2＞＜ul＞＜li＞Learn ethical AI principles, frameworks, and governance＜/li＞＜li＞Understand the concepts of fairness assessment and bias mitigation＜/li＞＜li＞Introduce explainable AI and transparency in your machine learning models＜/li＞＜/ul＞＜h2＞Book Description＜/h2＞Responsible AI in the Enterprise is a comprehensive guide to implementing ethical, transparent, and compliant AI systems in an organization. With a focus on understanding key concepts of machine learning models, this book equips you with techniques and algorithms to tackle complex issues such as bias, fairness, and model governance. Throughout the book, you’ll gain an understanding of FairLearn and InterpretML, along with Google What-If Tool, ML Fairness Gym, IBM AI 360 Fairness tool, and Aequitas. You’ll uncover various aspects of responsible AI, including model interpretability, monitoring and management of model drift, and compliance recommendations. You’ll gain practical insights into using AI governance tools to ensure fairness, bias mitigation, explainability, privacy compliance, and privacy in an enterprise setting. Additionally, you’ll explore interpretability toolkits and fairness measures offered by major cloud AI providers like IBM, Amazon, Google, and Microsoft, while discovering how to use FairLearn for fairness assessment and bias mitigation. You’ll also learn to build explainable models using global and local feature summary, local surrogate model, Shapley values, anchors, and counterfactual explanations. By the end of this book, you’ll be well-equipped with tools and techniques to create transparent and accountable machine learning models.＜h2＞What you will learn＜/h2＞＜ul＞＜li＞Understand explainable AI fundamentals, underlying methods, and techniques＜/li＞＜li＞Explore model governance, including building explainable, auditable, and interpretable machine learning models＜/li＞＜li＞Use partial dependence plot, global feature summary, individual condition expectation, and feature interaction＜/li＞＜li＞Build explainable models with global and local feature summary, and influence functions in practice＜/li＞＜li＞Design and build explainable machine learning pipelines with transparency＜/li＞＜li＞Discover Microsoft FairLearn and marketplace for different open-source explainable AI tools and cloud platforms＜/li＞＜/ul＞＜h2＞Who this book is for＜/h2＞＜p＞This book is for data scientists, machine learning engineers, AI practitioners, IT professionals, business stakeholders, and AI ethicists who are responsible for implementing AI models in their organizations.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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増田智明／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名日経BP出版年月2024年04月サイズ357P 24cmISBNコード9784296080380コンピュータ プログラミング 人工知能商品説明Azure OpenAI Service入門 生成AIを有効活用する新たなプログラミング手法アジユ-ル オ-プン エ-アイ サ-ヴイス ニユウモン AZURE／OPEN／AI／SERVICE／ニユウモン セイセイ エ-アイ オ ユウコウ カツヨウ スル アラタ ナ プログラミング シユホウ セイセイ／AI／オ／ユウコウ／カツヨウ...※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2024/04/04
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