若手の人に「いい質問ってどうすれば出来るようになるでしょうか」と聞かれた時の話。
つい最近、会社の若手の人から、「勉強会やセミナーの時、いい質問かどうかを気にしてしまって、質問自体なかなか出来ない」というような相談を受けました。 その時にしたやりとりがなかなか有益だったかも知れないと思いまして、内容をまとめてみたくなりました。 この記事で書きたいことは、大体以下のようなことです。 ・勉強会やセミナーなどで「質問」をするのは、質問の内容によらず、とても大事だし重要なことです ・もちろん質問は「疑問点を解決する」為のものなんですが、周囲の人の理解を明確化する役にも立つし、話を掘り下げるトリガーにもなり得るし、リスナーの反応を確認する為の重要なポイントにもなります ・その為、場面にもよりますが、本来「いい質問をしよう」なんて考える必要はなく、「よくわかんなかった」「聞いてなかった」だけの内容でも、質問してもらえるだけで十分ありがたいです ・みんなもっと軽率に「質問」をしていく
【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する！ - Qiita
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
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