LLM, 機械学習、深層学習　AI(0)

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|1|操作可能なプログラムまはたバッチ　ファイルとして認識されていません。Microsoft WindowsにPython3(7), Anaconda3)を導入する（7つの罠）error(61) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679|177294|134|170|
|2|６５歳からのプログラミング入門。docker(126)転職(16) coding(45) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f|50608|754|541|
|3|製造業における機械学習, OSEK(83) 制御(10) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f|41291|225|263|
|4|「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム, python(8) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73|36548|177|189|
|5|量子(30)コンピュータプログラムへの道 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71|29522|151|140|
|6|M.S.WindowsにPython3を導入する（7つの罠）2024年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b6e7643fb164c287f4e|20425|30|38|
|7|docker(18)でpython(10)/Rで機械学習する 書籍/ソース一覧 AI(36)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2|16771|47|63|
|8|言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4|14213|65|82|
|9|自分の頭で考えるようになるには　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/121a5372e3d67fc3af35|14026|29|33|
|10|M.S.Windows に　Anaconda(python)を　2019年版 2019年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c05c0d690fcfd3402534|11876|12|16|
|11|「DNAと遺伝情報の物理」伏見譲。統計(20) 量子(77)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/150646f72c55a36f8c39|8447|23|19|
|12|R(データマイニング入門) Raspbian(Raspberry PI),Mac OSX, docker/ubuntu　６段階。データ取得・導入・起動・実行・描画・一括実行。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e8417310129c2425af59|8276|4|6|
|13|「python(5)による機械学習入門」AI(38) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/65d51bf78f52383e71ff|7296|8|15|
|14|「ゼロから作るDeepLearning2 自然言語処理編」読書会用資料を　ゼロから作る。現在参考文献確認中。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33fb2c66175a25e39559|7166|7|13|
|15|新人(学生)を指導するよりも新人(学生)に指導してもらった方が効率的。仮説（139）　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/db993b1536055029f7c8|7064|22|13|
|16|「量子(36)アニーリングの基礎」を読む 第5日 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/116a5a6add72a5bf1630|6435|7|5|
|17|機械学習・深層学習でできること、できないこと。仮説十(36)。AI(41)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/41a567f149f78145fd4c|6229|5|6|
|18|「量子(13)アニーリングの基礎」を読む https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/29580dc526e142cb64e9|6127|8|6|
|19|「量子(14)アニーリングの基礎」を読む 第１日　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2bc284faaf0f61278778|5996|7|8|
|20|設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4|5393|4|1|
|21|科学三分類・四分類・五分類と算譜(program) 仮説(93) 統計と確率(7) 制御(30) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a2f2b9cc3a51b6af7603|4666|3|3|
|22|SPIN: 50歳からのプログラミング言語入門。docker(152) coding(47) coq(10) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5c7cec79cb3b15237076|4534|16|8|
|23|R(データマイニング入門) Windows　６段階。データ取得・導入・起動・スクリプト読み込み・一括実行・逐次実行。３つの罠。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/52a288b002a54cd613d3|4399|0|3|
|24|「ゼロから作るDeep Learning」参考文献一覧 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/82975f7b63b6ea2f33ff|4311|4|5|
|25|データマイニング入門 第９章「潜在意味解析」が本のように動かない件。壁六つ。コードの壁も。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/44567fb589c040aad40d|4044|1|1|
|26|Fanuc: 深層学習・機械学習 特許 AI(43) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/38085a4fb38cd1d9e4d8|3898|6|4|
|27|量子計算機 特許 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4429b2f5ed1a49180b55|3554|3|2|
|28|「ゼロから作るDeepLearning2 自然言語処理編」参考文献の参考文献(作業中) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/45ef08bd8da6d30d1d3e|3478|5|2|
|29|Data ScientistのためのPython(37), R, Machine Learning/Deep Learning環境構築。docker(20) 統計(28) AI(42)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff16ce6f2a1af43c77f3|3353|5|4|
|30|量子(28)計算機 起業者 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/982112af4b4b81bc8e71|3061|6|4|
|31|「「量子(39)アニーリングの基礎」読書会は、どの学識レベルを想定されていますか。」への回答 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6862d3fe5a8990836df4 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6862d3fe5a8990836df4https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6862d3fe5a8990836df4|2847|4|4|
|32|統計(35)の嘘。仮説(127)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b|2068|6|4|
|33|AI(34)の出力の根拠が人間にわからないか。仮説(160) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/876719c71e462fb4800b|2058|0|1|
|34|「AI(37)は核と同じ 二面性を持つテクノロジー」より多面的に。仮説(161) 量子(82) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/af51e225e25c015fef92|2054|0|1|
|35|仮説（120）無限次元空間を想定すること https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9f2c4d2e1ae4e1b4a7c6|1987|0|1|
|36|量子(83)計算機　実用化への道　数年後を目指して https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/95739d6b074adc64f727|1980|6|3|
|37|機械学習で手書き漢字をどれくらい読み取れるか, AI(35) 日本語(４) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/16e38841f022a278830f|1904|0|1|
|38|「R Deep Learning Cookbook」 By Philippe Remy dockerで機械学習(79)AI(66)|1869|1|1|
|39|逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc|1864|5|3|
|40|「真実は一つ」、上・下、裏・表、嘘・本当。仮説（118） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26f612afdb0b68b78b3c|1466|1|1|
|41|機械学習 備忘録 coding(118) AI(39) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ece070887cc75ece3882|1440|0|1|
|42|ゴッホの絵を機械学習させる４つの方法 色(17) 仮説(140) AI(44) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/472817558bd87144240d|1226|0|1|
|43|からあげ機の発展 AI(3) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/538dc2699cd37fa1f3eb|1005|6|2|
|44|Dockerで機械学習企画案 量子(66) AI(40) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39c8f2693c14b94bc437|978|2|2|
|45|医工連携関連記事一覧　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82|942|1|1|
|46|社会事象は検証できない。仮説（204）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6b989b26f7ea2ac342cf|895|0|1|
|47|Python(0)記事をまとめたい。coding(99)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53|771|0|1|
|48|量子(0) 計算機, 量子力学 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4|659|2|4|
|49|LLM に取り組む背景、目的、目標 AI(2)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfed9b4fbb2db49c76fb|627|0|1|
|50|Llama3.1 install AI(32) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9bf1377dbb83b1060edf|366|0|1|
|51|「Tanuki-8B」をMacBook(M2)に導入しようとしている。AI(31) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6decf49c721da6dcb|356|1|1|
|79|@kzuzuo 「知識構造の多様性」 記録 AI(12) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/946a8be68869764e13f0|322|0|1|
|75|MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/729f6eb47cf1d2574e3e|304|0|1|
|52|LLM 取り組む構造（想定）AI(29)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ebf98ce7c56cdc07c116|303|0|1|
|53|松尾研LLM開発プロジェクト “Tanuki” 開発報告会 Vol.2 AI(28) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2f04237feedcacba8f2c|297|0|1|
|54|LLM(Large Language Model) Calendar 2024開催します。AI(21) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e95369dff4d585d8069f|256|1|2|
|55|20241009 memo LLM AI(25) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80f00b3d6b44e00fec05|253|0|1|
|77|LLMはハルシネーションを自覚しているか　松尾研 LLM コミュニティ "Paper & Hacks Vol.24" AI(6) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f49ecdd9ae8374524f62|253|0|1|
|56|LLM 準備 AI(30) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/425908fe1e19a5c29bdf|246|0|1|
|57|松尾研LLMコミュニティを盛り上げるには AI(23)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/72be86d77853df359d53|234|0|1|
|78|@syoyo「e-Gov 法令データ」AI(13) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2c561aaaf1e86f5f536b|228|0|1|
|58|Colab の生成 AI(24) warning 理解 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7720eaffd00803f9c801|226|0|1|
|59|【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"　2024年10月17日 AI(9) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e|217|1|1|
|60|Building LLM Powered Applications AI(20) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ca76fde0eef5aed99368|214|0|1|
|76|Small-scale proxies for large-scale Transformer training instabilities LLM AI(7)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/da0d806d9271b367e9b5|206|0|1|
|61|LLM memo 2024100802 AI(26) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b5a27b0a41a80b3feaa6|196|0|1|
|62|LLM 予習、復習 AI(11) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2ae445fb226ac9cac771|186|0|1|
|72|Markdown AI(5) 使おうとしてみた https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ffbbe3d037613ed91a13|185|0|1|
|63|「スケーリング法則が何故スケーラブルなのか?」 川西 発之 LLM memo 2024100801 AI(27) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88bf53ed79c554e94688|184|0|1|
|64|Paper & Hacks memo 25... AI(10) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60141033a66d20ac6e27|178|0|1|
|65|松尾研LLMコミュニティ【Paper & Hacks Vol.26】 医療LLMの研究紹介 参加記録 AU(14)|171|1|1|
|66|LMM related articles AI(18) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee42509529e3ef67cc6b|147|2|1|
|67|小型LlamaモデルのTRLライブラリを用いた事後学習 記録 AI(4) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d53d75925496c247471b|125|0|1|
|68|システムめも 機械学習, 深層学習, 量子計算機, LLM, AI(68） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7502d9e11f9014fe9dbe|124|0|1|
|69|llm study AI(15) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b0acb6baeb2f4e353a4|122|0|1|
|70|LLM行事参加記録 AI(22) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/afc9569916a748911274|113|0|1|
|71|Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey, AI(16) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5c0f5ec56d2cb2d1b4d2|101|0|1|
|73|tool and key word AI(17) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/69402fcd3a3dd4e51ed0|95|0|1|
|74|document list, AI(19) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/385e56e581bd9507518d|90|0|1|
|80|AI/LLM一覧　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/178ae8c68673afd447ab|49|0|1|
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|1|操作可能なプログラムまはたバッチ　ファイルとして認識されていません。Microsoft WindowsにPython3(7), Anaconda3)を導入する（7つの罠）error(61) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679|177294|134|170|
|2|製造業における機械学習, OSEK(83) 制御(10) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f|41291|225|263|
|3|M.S.WindowsにPython3を導入する（7つの罠）2024年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b6e7643fb164c287f4e|20425|30|38|
|4|docker(18)でpython(10)/Rで機械学習する 書籍/ソース一覧 AI(36)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2|16771|47|63|
|5|M.S.Windows に　Anaconda(python)を　2019年版 2019年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c05c0d690fcfd3402534|11876|12|16|
|6|「python(5)による機械学習入門」AI(38) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/65d51bf78f52383e71ff|7296|8|15|
|7|機械学習・深層学習でできること、できないこと。仮説十(36)。AI(41)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/41a567f149f78145fd4c|6229|5|6|
|8|設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4|5393|4|1|
|9|Fanuc: 深層学習・機械学習 特許 AI(43) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/38085a4fb38cd1d9e4d8|3898|6|4|
|10|Data ScientistのためのPython(37), R, Machine Learning/Deep Learning環境構築。docker(20) 統計(28) AI(42)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff16ce6f2a1af43c77f3|3353|5|4|
|11|AI(34)の出力の根拠が人間にわからないか。仮説(160) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/876719c71e462fb4800b|2058|0|1|
|12|「AI(37)は核と同じ 二面性を持つテクノロジー」より多面的に。仮説(161) 量子(82) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/af51e225e25c015fef92|2054|0|1|
|13|機械学習で手書き漢字をどれくらい読み取れるか, AI(35) 日本語(４) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/16e38841f022a278830f|1904|0|1|
|14|機械学習 備忘録 coding(118) AI(39) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ece070887cc75ece3882|1440|0|1|
|15|ゴッホの絵を機械学習させる４つの方法 色(17) 仮説(140) AI(44) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/472817558bd87144240d|1226|0|1|
|16|からあげ機の発展 AI(3) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/538dc2699cd37fa1f3eb|1005|6|2|
|17|Dockerで機械学習企画案 量子(66) AI(40) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39c8f2693c14b94bc437|978|2|2|
|18|LLM に取り組む背景、目的、目標 AI(2)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfed9b4fbb2db49c76fb|627|0|1|
|19|Llama3.1 install AI(32) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9bf1377dbb83b1060edf|366|0|1|
|20|「Tanuki-8B」をMacBook(M2)に導入しようとしている。AI(31) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6decf49c721da6dcb|356|1|1|
|21|LLM 取り組む構造（想定）AI(29)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ebf98ce7c56cdc07c116|303|0|1|
|22|松尾研LLM開発プロジェクト “Tanuki” 開発報告会 Vol.2 AI(28) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2f04237feedcacba8f2c|297|0|1|
|23|LLM(Large Language Model) Calendar 2024開催します。AI(21) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e95369dff4d585d8069f|256|1|2|
|24|20241009 memo LLM AI(25) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80f00b3d6b44e00fec05|253|0|1|
|25|LLM 準備 AI(30) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/425908fe1e19a5c29bdf|246|0|1|
|26|松尾研LLMコミュニティを盛り上げるには AI(23)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/72be86d77853df359d53|234|0|1|
|27|Colab の生成 AI(24) warning 理解 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7720eaffd00803f9c801|226|0|1|
|28|【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"　2024年10月17日 AI(9) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e|217|1|1|
|29|Building LLM Powered Applications AI(20) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ca76fde0eef5aed99368|214|0|1|
|30|LLM memo 2024100802 AI(26) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b5a27b0a41a80b3feaa6|196|0|1|
|31|LLM 予習、復習 AI(11) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2ae445fb226ac9cac771|186|0|1|
|32|「スケーリング法則が何故スケーラブルなのか?」 川西 発之 LLM memo 2024100801 AI(27) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88bf53ed79c554e94688|184|0|1|
|33|Paper & Hacks memo 25... AI(10) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60141033a66d20ac6e27|178|0|1|
|34|松尾研LLMコミュニティ【Paper & Hacks Vol.26】 医療LLMの研究紹介 参加記録 AU(14)|171|1|1|
|35|LMM related articles AI(18) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee42509529e3ef67cc6b|147|2|1|
|36|小型LlamaモデルのTRLライブラリを用いた事後学習 記録 AI(4) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d53d75925496c247471b|125|0|1|
|37|llm study AI(15) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b0acb6baeb2f4e353a4|122|0|1|
|38|LLM行事参加記録 AI(22) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/afc9569916a748911274|108|0|1|
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