フリーランスHub様にQualiteg Blogをご紹介いただきました

フリーランスHub様にQualiteg Blogをご紹介いただきました

この度、フリーランス向け案件検索サービス「フリーランスHub」様の特集記事「トレンドをキャッチアップ!AIに関する情報が得られるメディア・ブログまとめ」にて、弊社が運営する「Qualiteg Blog」をご紹介いただきました。

掲載記事について

フリーランスHub様の記事では、AI技術の最前線で活躍するエンジニアや開発者の方々に向けて、価値ある情報源となるメディア・ブログが厳選して紹介されています。

その中で、Qualiteg Blogを「AI技術の専門知識を実践的なビジネス活用につなげる貴重な情報源」として取り上げていただきました。

特に以下の点を評価いただいております

  • 実践的なビジネス活用事例の提供
    AI新規事業創出や事業選定方法など、経営者やビジネスリーダーが直面する課題への具体的な解決策
  • 技術的な深掘りコンテンツ
    リップシンク技術など、実際のサービスで使用されている技術の開発現場目線での詳細な解説
  • 多様な情報発信
    代表執筆記事、AIトピックス、講演会動画など、幅広いフォーマットでの情報提供

今後も価値ある情報発信を継続いたします!

このような形で評価いただけたことを大変光栄に思います。

Qualiteg Blogでは今後も、AI技術を通じて世界中の人々のクリエイティビティを深化させるという弊社のミッションのもと、実践的で価値ある情報を発信してまいります。

エンジニアの皆様のスキルアップや、ビジネスリーダーの皆様のAI活用戦略立案に少しでもお役に立てれば幸いです。

▼掲載記事はこちら

【記事】トレンドをキャッチアップ!AIに関する情報が得られるメディア・ブログまとめ - フリーランスHub
【フリーランスHubトップページ】https://freelance-hub.jp/
【フリーランスHub案件一覧ページ】https://freelance-hub.jp/project/

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PyTorchの重いCUDA処理を非同期化したらメモリリークした話と、その解決策

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こんにちは!Qualitegプロダクト開発部です! 今回は同期メソッドを非同期メソッド(async)化しただけなのに、思わぬメモリリーク※に見舞われたお話です。 深層学習モデルを使った動画処理システムを開発していた時のことです。 「処理の進捗をリアルタイムでWebSocketで通知したい」という要件があり、「単にasync/awaitを使えばいいだけでしょ?」と軽く考えていたら、思わぬ落とし穴にはまりました。 プロ仕様のGPUを使っていたにも関わらず、メモリ不足でクラッシュしてしまいました。 この記事では、その原因と解決策、そして学んだ教訓を詳しく共有したいと思います。同じような問題に直面している方の参考になれば幸いです。 ※ 厳密には「メモリリーク」ではなく「メモリの解放遅延」ですが、 実用上の影響は同じなので、この記事では便宜上「メモリリーク」と表現します。 背景:なぜ進捗通知は非同期である必要があるのか モダンなWebアプリケーションの要求 最近のWebアプリケーション開発では、ユーザー体験を向上させるため、長時間かかる処理の進捗をリアルタイムで表示することが

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ゼロトラスト時代のLLMセキュリティ完全ガイド:ガーディアンエージェントへの進化を見据えて

ゼロトラスト時代のLLMセキュリティ完全ガイド:ガーディアンエージェントへの進化を見据えて

こんにちは! 今日はセキュリティの新たな考え方「ゼロトラスト」とLLMを中心としたAIセキュリティについて解説いたします! はじめに 3つのパラダイムシフトが同時に起きている いま、企業のIT環境では3つの大きな変革が起ころうとしています。 1つ目は「境界防御からゼロトラストへ」というセキュリティモデルの転換。 2つ目は「LLMの爆発的普及」による新たなリスクの出現。 そして3つ目は「AIエージェント時代の到来」とそれに伴う「ガーディアンエージェント」という新概念の登場です。 これらは別々の出来事のように見えて、実は密接に関連しています。本記事では、この3つの変革がどのように結びつき、企業がどのような対策を取るべきかを解説いたします 目次 1. はじめに:3つのパラダイムシフトが同時に起きている 2. 第1の変革:ゼロトラストという新しいセキュリティ思想 3. 第2の変革:LLM時代の到来とその影響 4. 第3の変革:AIエージェントとガーディアンエージェント 5. 3つの変革を統合する:実践的なアプローチ 6. 実装のベストプラクティス 7. 日本

By Qualiteg コンサルティング
発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第4回:LSTMの学習と限界、そしてTransformerへ

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1. 位置損失 (L_position) - 口の形の正確さ 時間 口の開き 正解 予測 L_position = Σᵢ wᵢ × ||y_pred - y_true||² 各時点での予測値と正解値の差を計算。重要なパラメータ(顎の開き、口の開き)には大きな重みを付けます。 jaw_open: ×2.0 mouth_open: ×2.0 その他: ×1.0 2. 速度損失 (L_velocity) - 動きの速さ 時間 速度 t→t+1 v = y[t] -

By Qualiteg 研究部, Qualiteg コンサルティング
大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第1回 基本概念の理解

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こんにちは! 今回から数回にわたり Active Directory について解説してまいります。 Active Directory(AD:アクティブディレクトリー)は、Microsoft が開発したディレクトリサービスであり、今日の大企業における IT インフラストラクチャーにおいて、もはやデファクトスタンダードと言っても過言ではない存在となっており、組織内のユーザー、コンピューター、その他のリソースを一元的に管理するための基盤として広く採用されています。 AIセキュリティの現実:単独では機能しない ChatGPTやClaudeなどの生成AIが企業に急速に普及する中、「AIセキュリティ」という言葉が注目を集めています。情報漏洩の防止、不適切な利用の検知、コンプライアンスの確保など、企業が取り組むべき課題は山積みです。 しかし、ここで注意しなければいけない事実があります。それは、 AIセキュリティソリューションは、それ単体では企業環境で限定的な効果しか期待できない ということです。 企業が直面する本質的な課題 AIセキュリティツールを導入する際、企業のIT部門

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