ASOVERSE MAGAZINE
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AIで調べる、働く、学ぶ、つくる。そして遊ぶ。日々の疑問をほどき、アイデアを形にするための、アソバースの読みものです。
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記事一覧
AIはどうやって賢くなるのか:事前学習・追加調整・人の評価を生活の例で解説
「AIは理解している」という主張を読むとき：根拠が実験か比喩かを見分ける
自分の仕事に合うAIを見極める小さな評価セットの作り方:10問で比べる手順
「AIが人間を超えた」という見出しを読むとき:比較条件と対象範囲の確認点
AIニュースの元になった論文を読む手順:arXivの要旨・図表・限界のどこを見るか
文章・画像・音声を一つのAIが扱うとは:マルチモーダルの仕組みと得意不得意
AIが答えを断る理由:安全対策の仕組みと、正当な質問が断られたときの対処
AIの答えに偏りが出る理由:学習データと設計の影響、気づくための見方
AIの「自信はありますか?」への答えを信じてよいか:確信度の限界と代わりの確かめ方
AIのモデル名・バージョン・サイズ表記の読み方:同じ名前でも中身が違う場面
モデルカード・システムカードの読み方:AI提供元の技術資料で見るべき項目
商品写真の背景をAIで白抜きにしてEC用に整える手順と、影を残すかの判断
髪の毛・ガラス・ファーが切り抜けない時の、被写体別AI切り抜き対処表
写真に写り込んだ電線や通行人をAIで消す手順と、範囲の取り方のコツ
AIで写真を修整しても実物と違うと言われないための線引き:商品・不動産・料理
画像をAIで広げて縦横比を変える:バナーや縦長用に使える場面と限界
AI画像を印刷でぼけさせない:A4・ポスター・名刺に必要なピクセル数の求め方
AI高画質化で拡大すると顔や文字が別物になる問題:倍率の決め方と確認箇所
画像の中の文字が崩れた時の直し方:文字だけ別に入れ直す判断と手順
AI画像の手指・歯・目の破綻を部分修正で直す:やり直しと修正の分かれ目
人物写真の肌がのっぺりしない補正:AIレタッチの強さを用途別に決める
複数の商品写真で影と光の向きを揃える:撮影後に直せる範囲と補正手順
