Go入門の軌跡 | フューチャー技術ブログ
Gopher wan designed by Renee Frenc. はじめにこんにちは。TIG DXユニットの今泉です。 秋のブログ週間の２本目です。 業務ではJavaを使用する機会が多かったのですが、今年に入ってからGo言語を扱うようになりました。 これまでプライベートではエディタに叱られながらGoを雰囲気で書いていたりはしたのですが、これを機にしっかりと学ぶことにしました。 本記事ではキャッチアップのため自分が参考にさせていただいたリソースを紹介させていただきます。 一通り学んだ結果、コードが読み解けなかったりWebAPI開発で困るような場面はかなり減ったと思います（コードレビューでGoっぽくないよね、みたいな指摘は受けるのでまだまだ精進は必要です）。 言語仕様を学ぶ A Tour of Go Goの言語仕様をブラウザ上で学ぶことができる公式のチュートリアルです。 実際にコードを実
Haskell入門
はじめに Haskellは、強い静的型付けを持つ純粋関数型プログラミング言語です。 インストール Haskellの環境は、Haskell PlatformまたはHaskell Stackを使って導入します。 Haskell Platform Haskell Platformをインストールすると、Haskellの処理系（GHC）や周辺ツールを一括で導入することができます。Ubuntuでは、以下のコマンドでHaskell Platformを導入できます。 ただし、この方法で入るHaskell処理系（GHC）はやや古いので、最新のHaskellを使いたい場合は後述するHaskell Stackを導入しましょう。 Haskell Stackのインストール Haskell Stackのインストール手順は次のようになります： apt を使って haskell-stack をインストールする。これによっ
東京大学のAWS入門資料がいい感じだったので最新のAWS環境でも実行できるようにしてみた - Qiita
きっかけ 東京大学のAWS講義「コードで学ぶAWS入門」、いわゆる東大AWSってやつが良いらしいと聞いたのでやってみました。 確かにこれは良いです。クラウドをこれから学びたい方にぜひおすすめ。 集中講義的に休日に半日もあれば学べます。 かかるAWS費用もわずか。 ほとんどのチュートリアルがAWSの無料枠で実行できてしまいます。ディープラーニング用のGPUインスタンスをぶん回すところは有料です。それでも数百円で済みます。 これは一通りハンズオンをやってみたAWSの費用です。 もはや学ばない理由が見当たりませんね。 これを書いた理由 けっこう有名な講義資料なのでいまごろ紹介するまでもないネタかと思っていましたが、いざやってみたらハンズオンのコードが最近のAWS環境では動作しない箇所がいくつかあったので。 動作するように修正した手順をまとめておきました。 本記事がはてブを950件ももらってしまい
ChatGPT入門 (社内勉強会の資料を公開) - LayerX エンジニアブログ
こんにちは！たかぎわ @shun_tak と申します！バクラク事業で機械学習・データ領域のマネジメントを担当しています！ 先日社内でChatGPT入門の勉強会を実施して、参加者からは好評だったので、資料をこちらで共有させてください！わりと社内資料そのままコピペです。 背景 羅針盤15を体現した例 早速やってみよう！ ChatGPTを触り倒す Step1 : ChatGPTを開く (0min) Step2 : まずは挨拶してみよう！ (5min) Step3 : Google検索の代わりに使ってみよう！ (5min) 他のトピックも聞いてみよう！ Step4 : ペルソナ設定済みのGPTを使ってみよう！ (10min) まずはConsensusというGPTを使ってみましょう！ ChatGPT Teamに加入していると、社内の人が作ったGPTにアクセスできます！ わいまつさんが作った企業リサー
Pythonで学ぶ「機械学習」入門
「機械学習は難しそう」と思っていませんか？ 心配は要りません。この連載では、「知識ゼロから学べる」をモットーに、機械学習の基礎と各手法を図解と簡潔な説明で分かりやすく解説します。Pythonを使った実践演習もありますので、自分の手を動かすことで実用的なスキルを身に付けられます。 第1回 機械学習をPythonで学ぼう！ 基礎、できること、ライブラリ（2024/02/08） 機械学習とは ・ルールベースと機械学習ベースの違い - ルールベースのアプローチ - 機械学習ベースのアプローチ 機械学習の学習方法 ・教師あり学習 ・教師なし学習 ・自己教師あり学習 ・強化学習 機械学習が解決できること ・解決できるタスクとは ・【教師あり学習】回帰（数値予測） ・【教師あり学習】分類 ・【教師なし学習】クラスタリング（グループ分け） ・【教師なし学習】次元削減 機械学習の基本用語 ・機械学習モデルの
社会人1年生から学ぶ、AI・データサイエンス超入門
この連載では、人工知能（AI）やデータ分析／データサイエンスをこれまでに学んだことがない社会人（新卒の社会人1年生からベテラン社員まで大歓迎！）に向けて、「データ＆AIを活用したいなら、最初に知っておくべき全体概要」、具体的にはAI・データサイエンスの概要と、データ分析（数値予測などの分析系AI）、画像認識などの識別系AI、文章生成などの生成系AIを紹介します。 難しい知識の習得よりもシンプルな経験を重視して、手を動かして体験しながら学べる内容ですので、肩の力を抜いてぜひとも気楽に読み進めてください。 第1回 社会人が学ぶべき、やさしいAI・データサイエンス（2023/05/18） AI・データサイエンスとは何か？ AI・データサイエンスを学ばなければならない理由 AI・データサイエンスの整理と全体像 ・分析系AI ・識別系AI ・生成系AI AI・データサイエンスを学ぶ方法 第2回 初め
実践C++入門講座 | Theolizer®
第37回目 ムーブの使いどころ 2017年9月17日 実践C++入門講座 こんにちは。田原です。 今回は、最後にムーブの使いどころについて解説します。ムーブはC++11前までは無かった機能ですので頻繁に使われるわけではありません。意外に使いどころが難しいです。しかし、実は標準ライブラリで有効に … この記事を読む 第36回目 最後の特殊メンバ関数ムーブ・コンストラクタ 2017年9月10日 実践C++入門講座 こんにちは。田原です。 今回は最後の特殊メンバ関数ムーブ・コンストラクタとその使い方について解説します。また、特殊メンバ関数は常に自動生成されるわけではありません。自動生成されないのはどんな時か、またその理由について説明 … この記事を読む 第35回目 ムーブと右辺値参照と特殊メンバ関数と 2017年9月3日 実践C++入門講座 こんにちは。田原です。 前回、６つの特殊メンバ関数の内
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