こんにちは、なおです!
昨日から今日にかけて、将棋界が大盛り上がりしていますね。私はあまりルールに詳しくないのですが、AI評価値でどちらがどのくらい優勢な状態なのか分かるのにびっくりしました。
そんなわけで、第51回テーマは『AI』です!AIに関する記事を3本PICK UPしました◎
今週のPICK UP
AIエンジニアは独学でなれる?効果的な勉学法と転職のコツを紹介
生成AIの代表格、ChatGPTの普及によって改めてAIエンジニアが注目されています。AIエンジニアはAI(人工知能)を利用したシステム開発やビッグデータの分析、解析などを行うエンジニアの総称です。
AI自体のエンジニアはビッグデータなどの大量データを利用し、機械学習や深層学習によってAIを教育し、AI技術の開発を行います。一方、ビジネスにおけるAI技術の活用が進む中、AIエンジニアの不足が深刻化しています。
こうした背景から、AIエンジニアに憧れ、AIエンジニアへのキャリアチェンジを目指す方も少なくありません。この記事ではAIエンジニアを目指してキャリアチェンジを検討している方のために、独学でAIエンジニアになる方法について解説をしていきます。
AI倫理とは?定義と背景、倫理的な問題点と取り組み事例などを紹介
AI倫理とは、AIの開発や利用において、人間の尊厳や人権、社会的正義などの倫理的な価値をどのように守るかに関する問題や原則のことです。
AI倫理は、AIがもたらす様々な利益ばかりではなく、AIによるリスクや影響にも目を向ける必要があります。例えば、AIが偏見や差別を引き起こしたり、透明性や説明責任が欠けていたり、プライバシーやセキュリティを侵害する可能性を否定できません。
AI倫理は、国際的な協力や多様なステークホルダーの参加を必要とする、複雑かつ重要な課題です。そのため、世界各国や組織では、AI倫理に関するガイドラインや勧告を策定し、実践しようとしています。しかし、AI倫理は様々な議論があり、共通の基準や規制が確立されたわけではありません。
この記事では、AI倫理に関する定義とその背景、AI倫理の現状と取り組み状況、課題などについて紹介していきます。
AIによるコーディング支援とは?概要とともに実際の開発ツールを紹介
生成AIが脚光を浴びており、自然言語処理が多方面で活用されています。言語処理はプログラミングにも活用できるため、AIによるコーディング支援機能がいくつか発表されています。
この記事では、ソフトウェア開発環境を提供するメジャーなAIコーディング支援機能のリリース状況を整理し、解説していきます。
いかがでしたか?それではまた来週!
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