Amazon Web Services(AWS)は、生成AIに自然言語で作りたい業務アプリを説明すると、自動的に業務アプリの開発が行われる新サービス「AWS App Studio」をプレビュー公開しました。 7月11日に開催されたAWS Summit New York City 2024でAWS App Studioが発表された AWS App Studioはソフトウェア開発のスキルがなくとも、業務アプリケーションを数分で開発できるとしています。 生成AIにアプリを説明、要件……
![AWS、開発スキルがなくても生成AIへのプロンプトで業務アプリが作れる「AWS App Studio」プレビュー公開](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c74a69cfa712d9fe97301a0a16c29aba141b840f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.publickey1.jp%2F2024%2Faws-app-studio-pv11.png)
前置き こんにちは。データエンジニアの山口歩夢です! この度、技術書典16に向けて、Streamlitの入門書を執筆しました。 StreamlitはPythonで書かれたOSSのフレームワークで、こちらを使用することでWEB開発の知識がなくても非常に簡単にアプリケーションの作成をすることができます。 日本語の情報がまだ少なく、英語のドキュメントや記事で情報を集める必要がある中で、多くの方々に魅力を伝えたいと考え、今回執筆に至りました。 ※下記のリンクで電子版を販売開始しました! 謝辞 今回、こちらの技術書の作成にあたって、 Snowflake Superheroesの小宮山さん(@kommy_jp)に内容のレビューや表紙の絵の作成をしていただきました。 誠にありがとうございます 小宮山さんのSnowflakeについての著書はこちらです! コンテンツの内容 簡単にどんな内容を書いたのか解説さ
GPT-4o凄すぎる!! 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました! あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします! まずは初弾!ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます! まずは見た目(Power Apps)から! まずはPower Appsでサクっと画面を作ります! PowerPoint感覚で作れることが強みですからね! 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
このnoteでは、プロジェクトマネジメント(以下、プロマネと略記)のおすすめ本をマトリックス図に整理してご紹介します。 ◆変更履歴◆ 2024.05.07 初版公開 ◆今後追加予定◆ ※追加のお知らせはX(@coffee_nomimasu)にて行います ・プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本 ・プロジェクトマネジメントの本物の実力がつく本 ・驚異のプロジェクト実行術 準備編 ・驚異のプロジェクト実行術 実践編 ・プロジェクト・シン・エヴァンゲリオン プロマネ本を探すときの悩み筆者の本棚にあるプロマネ本プロマネ本を探すとき、多くの方は「プロジェクトマネジメント おすすめ 本」などとキーワード検索して、 プロジェクトマネジメントのおすすめ本を紹介! プロジェクトマネージャーが読むべきおすすめ本〇〇選! プロジェクトマネジメントおすすめ本ランキング! などのサイトを見ながら自分に合いそう
はじめに はじめましてほしいもです。 今回は年収が600万円アップした転職の話をしたいと思います。 自己紹介 30代前半 既婚、子どもあり 大学卒 16Personalities:ENTJ-T(指揮官) 転職結果概要 利用した転職サイト:ビズリーチ、リクルートダイレクトスカウト 利用した転職エージェント:Geekly 転職活動期間:6週間 転職前後の業種:BtoBの自社開発企業 → BtoCの自社開発企業 年収変動:700万 → 1,300万 転職動機 「今転職しなければ手遅れになるかも」 という感覚が、転職活動を始めた主な理由でした。 現職での待遇に特に不満はなかったものの、新卒入社した企業で既に10年が経過し、このままでは40代で転職市場に出た時に不利になるのではと不安を感じていました。 他にも大規模なプロジェクトが終わってキリが良かったことや、 ベテランの退職者が少ないので上が詰まっ
最近、LLMにWeb Backendを書かせて遊ぶ、Hanabiというサービスを作っています。その開発過程で、前に試したLLMをAPIとして振る舞わせるアプローチを再検討したので、記事としてまとめました。 一年ちょっと前、私はChatGPTをWebフレームワークにしようと試みました...が、残念ながら全く実用的ではありませんでした。しかし、あれから一年、LLMは目覚ましい進歩で進化を遂げました。価格は下がり、速度も上がり、記憶容量の増加やRAGの発展など、もはや別物レベルで進化しています。 いまならもうちょっと実用的なヤツが作れるんじゃねってことで、色々な手法を面白がった再検討したまとめです。 余談ですが、一年前はLLM=ChatGPTという状況でしたね...懐かしい。ちょうどvicuna13Bが出た頃ですかね? ↓去年の記事(できれば読んでほしい)↓ 出来たもの 全部プロンプトに入れちゃ
概要 最近、pythonでUI部分も含めたWebアプリ作成ツールがいろいろ出てきているので、知っている限りでまとめてみようと思います。 (solara追加(2023/5/15), reactpy追加(2023/11/6), taipy追加(2023/12/2), fastui追加(2023/12/11)) FastUI Taipy ReactPy Solara Reflex Flet Streamlit Dash Panel NiceGUI Gradio 各ツールの紹介 FastUI FastAPIのエンドポイントを定義する関数内にUIを定義する感じで書く Taipy 書き方としてはマークダウンっぽいテンプレート用いてUIを作成する感じ DAGツールを簡単に作れるScenarioという機能がある ReactPy その名の通りReactをPythonに移植したような感じのフレームワーク サー
今回は、最近話題の「Dify」というオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームを使って、簡単にAIアプリを作る方法をご紹介します。 Difyとは何か?Difyは、生成AIツールの開発プラットフォームです。 単一のモデルを使うのではなく、複数のAIモデルやツールを組み合わせることで、特定のタスクに特化した高性能なAIアプリケーションを簡単に作ることができます。 その最大の特徴は、RAG(Retrieval-Augmented Generation)エンジンを搭載していることです。RAGとは、関連する情報を検索・取得し、それを基に高品質な回答を生成する技術です。Difyではこの強力なRAGエンジンにより、幅広い分野でのAI活用が可能となっています。 圧倒的に使いやすいインターフェースDifyのもう一つの大きな魅力は、その使いやすさです。プログラミングの知識がなくても、直感的なGUIでドラ
国土交通省が主導するプロジェクトPLATEAU(プラトー)は、『Cities: Skylines』のMod「SkylinesPLATEAU」のv2.0を3月29日に公開しました。 オープンデータの3D都市モデルを『Cities: Skylines』にインポートするMod「SkylinesPLATEAU」はPLATEAUが2023年3月に公開した『Cities: Skylines』向けModで、実際の街の3Dモデルをゲームにインポートすることができます。「まちづくりの計画検討やワークショップ、教育の現場等で活用」できるとされています。 同ModはGitHubにてソースプログラムが公開されているほか、導入の詳しいマニュアルがこちらで公開されています。
様々な概念を表現する方法がプログラミング言語によってそれぞれ異なるように、React にも、理解しやすい方法でパターンを表現し高品質なアプリケーションを産み出すための慣用的な記法、ないしルールが存在します。 このセクションでは、自然な React コードを書くために従うべきルールを説明します。自然な React コードを書くことで、安全で整理されており、組み合わせ可能なアプリケーションを作成することができます。以下に挙げる特性により、アプリは変更に対して頑健になり、他の開発者やライブラリやツールと連携しやすくなります。 以下のルールは React のルールとして知られています。これらを守っていないならアプリにバグがある可能性が高い、という意味で、これらは単なるガイドラインではなくルールです。またこれらを守らない場合、あなたのコードは不自然で、理解や推測が難しいものになるでしょう。 Reac
慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です. 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます. 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが,今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て,比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます. まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます. 今回の記事では,「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます. (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め,自力でモデルを組んだり実装することができる また,このゴールへの道のりとして,大きく2通りのルートを想定します. (ルートA: フルスクラ
とあるプロジェクトでナノ秒からミリ秒への変換で四捨五入してきた人がいて、時刻を扱うときは保存精度未満は切り捨てるべきというのが常識になっていないなーと思ったので。 2023-10-01 を、何年か表示する時に、2024年に丸める人はいないだろう。 13:45 が何時か表示する時も、13時と表示するだろう。(口頭で何時?と聞かれたら14時と答えるかもしれないけれど) つまり、ある精度で表した時刻は、実際には次のような半開区間を示しているのである。 2023-01-01 00:00:00 <= 2023年 < 2024-01-01 00:00:00 13:45:00.000 <= 13:45 < 13:46:00.000 そして、そう決めたからには一貫して同じように、指定精度未満は切り捨てというルールを維持しなければならない。秒以下は四捨五入で、とかやってはいけないのだ。 一貫しないと何が問題
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
多分今回のポストは多くの人には参考にならないだろう。相当ニッチなので。でもこれは自分にとってはとても大きなことだったので、忘れないように記録しておきます。 生産性の悩み あまりこの世界では生産性とはあいまいな言葉で、何をもって生産性が高いとは言いにくい。速いのが良いのではない。ただ、自分の実感として自分は生産性が良くないといつも感じていた。だからいろいろ努力したり、考え方をできる人を観察して真似してみたり、直接本人に聞いたりして工夫をしてきた。 実は自分はめっちゃコーディングが早い人になりたいわけではない。そうではなくて、「平均的」になりたいだけだ。それぐらいいければ「Strategy」でカバーできるどころかもっと上に行けると確信があったから。でもそうではなくて明らかに遅いのでそれが自分の足を引っ張っていた 努力の方向性 様々な努力をして、特に有効だったことを自分の本に書いたつもりではある
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
マンヤオベガス @Nishimuraumiush 大学院卒レベルの人が、生き方や人間関係や話し方や自分磨きについての小学生女児向けの本を買うケースを何度か見てきた。 結果を見るに、ムチャクチャ正しい方法論だと思う。ホストが国語ドリルやるのとある意味同じことで、適切なレベルの教材を学習する事が何よりも近道になる。 2024-03-14 04:02:52 マンヤオベガス @Nishimuraumiush 読んだ後に確実に賢くなっているし、しかも、キラキラし始めたことがタイムラインからもわかる。学習の効果が出ている。 女児向けの自分磨き本を読んでいなければ彼等もインセルになっていたかもしれない。 2024-03-14 04:04:29
突然ですが、質問です! 以下の文章で、登場人物が実際に声に出して言っている部分と、心の中で思い浮かべている部分はどこでしょうか。 「みんなはね、ずいぶん走ったけれども遅れてしまったよ。ザネリもね、ずいぶん走ったけれども追いつかなかった」と言いました。 ジョバンニは、 (そうだ、ぼくたちはいま、いっしょにさそって出かけたのだ)とおもいながら、 「どこかで待っていようか」と言いました。 青空文庫 宮沢賢治『銀河鉄道の夜』 https://www.aozora.gr.jp/cards/000081/files/43737_19215.html 答えは簡単ですね。 「 」の中の言葉が声に出して言っている部分、( )の中の言葉が心の中で思い浮かべている部分です。 前後の文章からも読み取れると思いますが、括弧の使い分けがされていることで、より分かりやすくなっています。 このように括弧類は主に文章内で会
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く