Modified expression

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06-text-generation-apps/translations/ja-jp/README.md

@@ -604,7 +604,6 @@ completion = openai.Completion.create(model="davinci-002", prompt=prompt, temper
 - 「勉強仲間」を作ってみましょう。このアプリは、例えば Python に関する質問に対して答えることができます。「Python の "特定のトピック" は何ですか？」といったプロンプトを設けたり、「"特定のトピック" に関するコードを教えてください」といったプロンプトを設けることもできます。
 - 「歴史ボット」を作って、歴史を鮮やかに再現してみましょう。ボットに特定の歴史的人物を演じさせ、その人物の生涯やその時代について質問してみましょう。
 
-
 ## 解決
 
 ### 勉強仲間

08-building-search-applications/translations/ja-jp/README.md

@@ -41,14 +41,12 @@ LLM は、チャットボットやテキスト生成だけでなく、Embeddings
 
 セマンティック検索とは、検索クエリ内の単語の意味、つまりセマンティクスを利用して、関連性のある結果を返す検索手法のことを指します。
 
-セマンティック検索の一例を挙げてみましょう。あなたが車を購入したいと考えていて、「私が将来乗りたい夢の車」を検索したとします。この場合、セマンティック検索は、あなたが車について「夢」見ているわけではなく、「理想の車」を購入したいという意図を理解します。そして、その意図に関連する結果を返します。これに対して、「キーワード検索」は文字通りに車についての夢を検索し、結果として関連性のない情報を返すことが多くなります。
+セマンティック検索の一例を挙げてみましょう。あなたが車を購入したいと考えている場合、「私が将来乗りたい夢の車」を検索したとします。この場合、セマンティック検索は、あなたが車について「夢」見ているわけではなく、「理想の車」を購入したいという意図を理解します。そして、その意図に関連する結果を返します。これに対して、「キーワード検索」は文字通りに車についての夢を検索し、結果として関連性のない情報を返すことが多くなります。
 
 ## テキスト埋め込み (Embeddings) とは何でしょうか？
 
 [テキストの埋め込み (Embeddings)](https://en.wikipedia.org/wiki/Word_embedding?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) は、[自然言語処理](https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)において用いられるテキストの表現方法で、テキストの意味を数値的に表現したものです。この埋め込みは、機械が理解しやすいように数値データとして表現するために使用します。テキスト埋め込みを生成するための AI モデルは多数存在しますが、今回のレッスンでは OpenAI が提供する埋め込みモデルを使用して埋め込みを生成する方法に焦点を当てます。
 
-Here's an example, imagine the following text is in a transcript from one of the episodes on the AI Show YouTube channel:
-
 ここで一例を挙げます。たとえば、AI Show の YouTube チャンネルのエピソードの一部を文字起こししたテキストがあるとします。
 
 ```text

09-building-image-applications/translations/ja-jp/README.md

@@ -30,9 +30,9 @@ LLM はテキスト生成だけでなく、テキストの説明から画像を
 
 - **多種多様な業界への応用**：医療技術、観光、ゲーム開発など、様々な業界向けの画像を生成することも可能です。
 
-## シナリオ　：　Edu4All
+## シナリオ ： Edu4All
 
-このレッスンでは、引き続きスタートアップの　Edu4All　で作業を進めていきます。生徒たちは評価用の画像を作成します。具体的にどのような画像を作るかは生徒たち次第ですが、自分たちの創作するおとぎ話のイラストを描いたり、物語の新しいキャラクターを作ったり、自分たちのアイデアや概念を視覚化する手助けをすることができます。
+このレッスンでは、引き続きスタートアップの Edu4All で作業を進めていきます。生徒たちは評価用の画像を作成します。具体的にどのような画像を作るかは生徒たち次第ですが、自分たちの創作するおとぎ話のイラストを描いたり、物語の新しいキャラクターを作ったり、自分たちのアイデアや概念を視覚化する手助けをしてくれます。
 
 例えば、Edu4All の生徒たちが授業で記念碑について学んでいる場合、下記のような画像を生成することができます：
 
@@ -68,7 +68,7 @@ Midjourney も DALL-E と同様に、テキストプロンプトから画像を
 
 *自己回帰型トランスフォーマー*は、AI モデルがテキストの説明から画像を生成する方法を定義します。このモデルは一度に 1 ピクセルずつ生成し、生成したピクセルを使って、次のピクセルを生成します。このプロセスは、画像が完成するまで、ニューラル・ネットワークの複数の層を通過します。
 
-このプロセスを通じて、DALL-E は生成する画像の属性、オブジェクト、特性などを制御します。DALL-E  2 や 3 は生成された画像をより詳細に制御する能力を持っています。
+このプロセスを通じて、DALL-E は生成する画像の属性、オブジェクト、特性などを制御します。DALL-E 2 や 3 は生成された画像をより詳細に制御する能力を持っています。
 
 ## 初めての画像生成アプリケーションの構築
 

10-building-low-code-ai-applications/translations/ja-jp/README.md

@@ -6,9 +6,9 @@
 
 ## はじめに
 
-画像生成アプリケーションの作り方を学んだところで、次にローコード開発について会話をうつしましょう。生成系 AI はローコードを含む多様な領域で使えますが、ローコードとは何でしょうか。また、それにどのように AI を組み込む事ができるのでしょうか。
+画像生成アプリケーションの作り方を学んだところで、次にローコード開発について会話をうつしましょう。生成系 AI はローコードを含む多様な領域で使えますが、ローコードとは何でしょうか。また、それをどのように AI を組み込む事ができるのでしょうか。
 
-ローコード開発プラットフォームの利用により、従来の開発者や開発未経験者でもアプリやソリューションの作成がより簡単になりました。ローコード開発プラットフォームを使うと、ほとんどコードを書かずに、あるいは全く書かずに、アプリやソリューションを作れます。これは、コンポーネントをドラッグ・アンド・ドロップで配置できるビジュアル開発環境を利用することで実現しています。これにより、アプリやソリューションをより速く、リソースも少なく作れます。このレッスンでは、ローコードの使い方と、Power Platform を使った AI によるローコード開発の方法について詳しく説明します。
+ローコード開発プラットフォームの利用により、従来の開発者や開発未経験者でもアプリやソリューションの作成がより簡単になりました。ローコード開発プラットフォームを使うと、ほとんどコードを書かずに、あるいは全く書かずに、アプリやソリューションを作れます。これは、コンポーネントをドラッグ・アンド・ドロップで配置できるビジュアル開発環境を利用することで実現します。これにより、アプリやソリューションをより速く、リソースも少なく作れます。このレッスンでは、ローコードの使い方と、Power Platform を使った AI によるローコード開発の方法について詳しく説明します。
 
 Power Platform は、直感的なローコードまたはノーコードの開発環境を通じて、組織のチーム・メンバーが自分達自身でソリューションを作れるような機会を提供します。この環境は、ソリューション作成のプロセスを大幅に簡素化します。Power Platform を使えば、ソリューションを数ヶ月や数年かけて作るのではなく、数日や数週間で作れるようになります。Power Platform は、Power Apps、Power Automate、Power BI、Power Pages、Power Virtual Agents の 5 つの主要製品から構成されています。
 
@@ -29,7 +29,7 @@ Power Platform は、直感的なローコードまたはノーコードの開
 
 - AI を使用して請求書から情報を抽出する請求書処理フローを構築します。
 
-- GPT AI モデルを使用してテキスト生成を行う際の、ベスト・プラクティスを適用します。
+- GPT モデルを使用してテキスト生成を行う際の、ベスト・プラクティスを適用します。
 
 このレッスンで使用するツールとテクノロジは下記のとおりです。