キーワードを探す
検索

「アノテーション」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

関連キーワード
最新記事一覧

Java×Spring AIで始めるAIプログラミングの入門連載。前回はLLMを通じて外部ツールの実行が可能なTool Callingとその外部実行ツール自体を独立させて実装が可能なMCPという仕組みの流れについて説明しました。今回は、MCPサーバ自体の機能とSpring AIでMCPサーバを実装する流れについて解説します。

()

Java×Spring AIで始めるAIプログラミングの入門連載。前回まではRAG(検索拡張生成)を利用したAIシステムの構築について説明してきました。今回からは、LLM内部だけでは対応できない外部機能を呼び出す手法として、Spring AIのTool CallingとMCPについて解説します。

()

老朽化が進む東京メトロの地下鉄で、85%を占めるトンネル。維持管理は急務となっているが、狭小だったり、終電後の1.5〜2時間しか検査できなかったりなどの制約が多い。そこで東京メトロは、iPadアプリによる帳票レス化、非GPSドローンやAIの内製化で点検の効率化、さらに熟練技術者のノウハウを定量化するマルチモーダル分析など、保守DXの実現に向けて取り組んでいる。

()

Google DeepMindは、ソフトウェアの脆弱性の根本原因を特定し、コードを修正するAIエージェント「CodeMender」を公式ブログで紹介した。全てのソフトウェア開発者がコードベースをセキュアに保つために使用できるツールとして公開を目指すという。

()

対話型AI(人工知能)にアドバイスを受けながら進めるJavaプログラミングの入門連載。今回は、ポリモーフィズム(多態性)を、インタフェースとともに学習します。使いこなせれば便利ながらも、言葉の響きからも難解とされがちなポリモーフィズムを、親しみやすい事例から理解しましょう。

()

対話型AI(人工知能)にアドバイスを受けながら進めるJavaプログラミングの入門連載。今回は、オブジェクト指向の要といえるカプセル化と継承を学習します。クラス構造の隠蔽と公開、クラスを再利用する方法について理解しましょう。

()

ノーコードでAIチャットbotを作成できるDifyの入門連載。第3回は、Difyを使ったチャットbotの品質向上手法として、複数モデルによるテスト、検証、プロンプト設計の基本原則と改善、ユーザーフィードバックやアノテーションリプライを活用した継続的な改善プロセスについて具体例とともに解説します。

()

八潮市で起きた事故を筆頭に、全国で道路陥没が多発しています。国交省ではインフラの維持管理に対し、従来の不具合が起きた後に対処する“事後保全”から、事前の定期点検や修繕で長寿命化を図る“予防保全”への転換を進めています。そこで今回は、道路陥没を未然に防ぐ予防保全を可能にするAIの最新研究を紹介します。

()

Java×Spring AIで始めるAIプログラミングの入門連載。前回は、Spring AIでのプロンプトの扱い方や、Spring AI全体のクラス構造について簡単に説明しました。今回は、AIからのレスポンスをプログラムで扱いやすい形式に変換する方法を解説します。

()

映像制作のワークフローにおいて、クラウドストレージを利用するケースは割と大掛かりなプロジェクトに限られていた。しかし、シンプルに「手分けして編集したいが一箇所に集まれない」とか「リモートで仕事を頼みたい」といった用途のために使いたいというニーズもある。そこで、「Blackmagic Cloud」と「Blackmagic Cloud Store」の組み合わせを試してみた。

()

パナソニック ホールディングスとパナソニックR&Dカンパニーオブアメリカは、カリフォルニア大学ロサンゼルス校の研究者と共同で、テキストや画像、音などの異なるデータ形式を自由に相互変換できる“Any-to-Any手法”のマルチモーダル生成AI「OmniFlow」を開発した。

()

製造業を中心に広がりを見せるAIによる画像解析/画像認識。そのキーとなる教師データの収集で注目したいのが、ゲームエンジンを活用した3D CGによる教師画像生成のアプローチだ。実世界さながらのデジタルツインの実現により、高品質な3Dモデル制作はもちろんのこと、ビジュアライゼーション/シミュレーション環境としての発展的な活用も見込める。

()

3D CADが使えるからといって、必ずしも正しい設計ができるわけではない。正しく設計するには、アナログ的な知識が不可欠だ。連載「若手エンジニアのための機械設計入門」では入門者が押さえておくべき基礎知識を解説する。第2回では、前回に引き続き「JIS製図法」を取り上げる。

()

パナソニック R&D カンパニー オブ アメリカとパナソニック ホールディングスは、ユーザーの「Good(いいね)」や「Bad(嫌い)」といったバイナリフィードバックで生成モデルを調整し、ユーザーの目的や好みに合わせた画像を効率よく生成できる画像生成AI「Diffusion-KTO」を開発した。

()
関連キーワード
キーワードを探す
ページトップに戻る