マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ

この記事は、一度使われて終わるような、ChatGPT にちょっとした機能を追加しただけの GPTではなく、本当に使われる素晴らしく便利な GPTs を作成、開発するための教科書として、書きました。 今までの GPTs 開発関連の情報を全てまとめた内容になっています。 この note 一冊を読めば、GPTs 制作の基礎から応用まで全部わかります。 記事の内容は必要に応じて適宜アップデートしていきます。 目次は以下です： 第1章 GPTsの概要とその可能性そもそも GPTs とはなんでしょうか？ 一言で言うと、ChatGPTを自分独自に大幅にカスタマイズできる機能とそのカスタマイズされたAIのことです。 ただし、GPTsを単なるChatGPT のいち機能の一つとして考えるのは非常にもったいないです。 OpenAI は、GPT Store という、他の人が作ったGPTsを使えるようになるストアの

はじめに 『達人に学ぶSQL徹底指南書 第1版』は、CodeZine連載とミック氏ウェブサイトの掲載記事をもとに、加筆・編集されたものです。 CodeZine連載、および、ミック氏ウェブサイトは、どちらもオンラインの無料公開コンテンツです。 今回、「書籍と元コンテンツの対応表」を作成しました。 書籍のために書き下ろされた一部コンテンツや演習問題は見れませんが、その一方、編集で割愛された内容などが含まれるので、書籍以上のことを学べる箇所もあります。 すでに新版『達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版』が出ていますが、各テーマは第1版でも大きく変わっておらず、現在でも通用する基本的で面白い内容なので、一見の価値はあると思います。 書籍と元コンテンツの対応表 No. 目次 CodeZine連載 ミック氏ウェブサイト テーブル定義 サポートページ

わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊書きましたよ。 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に

プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ

はじめに 最近プロジェクトマネジメント関連の仕事をする機会が増え、(駆け出しですが)要件定義や設計関連の業務もするようになったので、私の経験を基に要件定義の具体的なプロセスや考え方について、まとめていきます。 この記事の対象者 要件定義の基本や思考プロセスを学びたい人 エンジニアからプロジェクトマネジメントをやりたい人 ビジネスサイドとエンジニアサイドのコミニュケーション能力を向上させたい人 具体的な事例を通して要件定義を学びたい人 前提 紹介する内容はあくまで一例であり、プロジェクトやチームの状況に応じて調整が必要 あくまで自分(駆け出しPM)の経験に基づいた内容を言語化しています プロジェクト規模は10名〜20名のWebアプリ開発を想定しています システム開発の全体像 一般的なシステム開発のプロジェクトは下記のフェーズで進んでいきます。 ※ コンサルの領域だと要件定義の前に企画構想とい

はじめに ソフトウェア開発において、エンジニアが開発対象のドメインの業務に精通していない場合、書く内容やかける時間に程度はあれど 業務分析 や 要件定義 が必要になります。しかし、要件定義の方法論についての話題がネット上に上がることも少なく、書籍などもあまり話題になっていない印象があります (私の観測範囲では)。なので、私の場合、要件定義の実務では公の方法論を体系的に学ばずに、実務で見てきたものを自分なりにアレンジして対応してきました。 そんなとき、モデルベースの要件定義の方法論として リレーションシップ駆動分析 (RDRA) というものがあることを知りました。モデリングはずっと取り組んできていることなので、興味が湧いて少し調べてみると PlantUML でも表現できるというではありませんか！ PlantUML Example for RDRA 2.0 ハンドブック そこで、RDRA2.0

BPStudy#188〜要件定義を学ぼう。ChatGPTを添えて( https://bpstudy.connpass.com/event/281289/ ) の登壇資料です。 2023年4月28日(金)に開催。

勉強について エンジニアの皆さん。エンジニア以外の皆さん。 ・勉強しようと思っているけど、何を勉強したらいいかわからない ・ネットを漁っても良質な教材が出てこない ・他人がどんなことをしているか気になる こんなお悩みありませんか？ 今回は、有名企業の研修資料をまとめましたので、勉強のネタにしてみてはいかがでしょうか？ 新人、ベテラン関係ありません！ GWに暇を持て余したら、こちらをご覧くださいね サイボウズ サイボウズです。 22年度の内容が公開されていました。 ■モバイルアプリ開発 ■サイボウズのアジャイル・クオリティ ■MySQL - テストデータが偏るということ ■モブに早く慣れたい人のためのガイド ■テクニカルライティングの基本 ■ソフトウェアテスト ■セキュリティ ■ソフトウェアライセンス 講義資料と講義動画まで公開されています。 資料が苦手な人でも学習が捗りますね。 ラクス こ

話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握するPDFOpenAIChatGPTlangchain記事投稿キャンペーン_ChatGPT はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与

イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面（結果の書籍は存在しない）それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る

データサイエンティストのワタシナガタです。 僕は仕事柄自分でAIを作成する機会が多いのでAIの作り方には詳しいです。 これを読んでいるあなたは、 「AI開発とか機械学習って、なんだか難しそう」 「文系の自分には向いていいない」とか思っていませんか？ 実際は、ある程度Pyhtonの書き方を練習すれば、簡単なAIなら誰だって作れます。 僕だって三年くらい前までは、プログラミングすらやったことのない完全な初心者でした。しかし今では、第一線で活躍するデータサイエンティストです。未経験でもAIは作れるんです。 文系の完全初心者から始めても一ヶ月もあれば、 「俺、AI作ったことあるよ」 と友達に自慢できるレベルに到達することもぜんぜん可能です。 また、一度でも自力でAIを作ったことがあればデータサイエンティストへの転職だって可能です。データサイエンティストは高収入なので、積極的に目指すべき職業です。

英語学習の強い味方、ChatGPT。 指示の出し方ひとつで、生成される文章のパフォーマンスが大きく変わることを知っていましたか？ ChatGPTが欲しい答えをくれないのではなく、私たちの指示の出し方が悪かったのです。 この記事では、noteのCXO深津貴之さんが提唱した、ChatGPTに最高の仕事をさせる「深津式汎用プロンプト」を英語学習に適用する方法を紹介します。

東京大学講義のデータマイニング概論の第10回目の講義で講演した内容です 講義シラバス: https://catalog.he.u-tokyo.ac.jp/detail?code=0590105&year=2022

■イベント 公立はこだて未来大学 「オープン技術特論」講義 ※動画部分を画像として展開する編集をしています ■登壇概要 タイトル：学びを仕事に繋げる 登壇者名：堤 修一 ※資料内のリンクについては以下からご確認ください。 2枚目 iOSデベロッパー、堤修一さん登場！ - …

下記ドキュメントバージョンに関する注意点です。 バージョン番号のルールを定める：バージョン番号は、どのようにつけるかルールを定め、チーム全員が同じ理解で使用するようにする必要があります。たとえば、変更内容によって数字がどのように増えるか（major, minor, patch）、何桁で表現するかなど、具体的に決めておくことが重要です。 変更履歴を明確にする：どのような変更があったのか、それがどのバージョンで実施されたのかを明確にすることが必要です。これにより、何らかの問題が発生した場合に、どのバージョンから問題があるのか特定することができます。 ドキュメントの保存場所を一元化する：ドキュメントのバージョン管理には、ドキュメントを保存する場所を一元化することが重要です。それにより、異なるバージョンのドキュメントが、複数の場所に分散してしまい、誤ったバージョンが使用されることを防ぐことができま

ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりするのに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet