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

エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ①　Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） ②　Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③　実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら

はじめに 今回は有名企業の公開されているエンジニア新人研修資料をまとめました。 昨今、新人向けの研修資料を公開する企業が増えています。 またクオリティーがかなり高いものが多く、初級者~中級者でも学びがある資料となっています。 資料の作り方も勉強になるので「勉強会で登壇している人」「企業の研修担当の人」にも有益な資料になっています。 この記事の主な対象者 有名企業の研修資料を網羅的に見たい人 エンジニア初級~中級者の人 独学で学習をしている人 研修資料の作成を今後していきたい人 ミクシィ まずはじめに紹介するのは、毎年新人向けの研修資料を公開している株式会社ミクシィです。 ミクシィの研修資料で公開されている内容は、 Git研修 データベース研修 設計・テスト研修 コンテナ研修 iOSアプリ開発研修 Androidアプリ開発研修 フロントエンド研修 ゲーム開発研修 Flutter研修 AI研修

22新卒技術研修で実施したFlutter研修の講義資料です。 動画：https://youtu.be/oQCJZFqDwIo ハンズオン用リポジトリ https://github.com/mixigroup/2022BeginnerTrainingFlutter

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前置き はじめまして, コンポーザー, DJなどをやっているArakurです. 昔は打ち込みジャズを専門で作っていたのですが, ここ最近は殆ど作る機会がなく, 知識やTipsを持て余すくらいなら同志や後進に託そうと思ったので少しずつ記事にしてみることにしました. 第1回は, 古典和声またはポピュラー和声についてある程度知っている方向けにジャズのコード進行の理論の原理的な部分について解説します(第2回が今後書かれるかはまだ分かりません). とりあえずこれを読み切ればそこいらのスタンダードの進行は最低限アナライズできるようになる, という感じの内容を目指しています. 本記事は他ジャンルの制作にあたってジャズの知識を取り入れたいというような層を主に想定しています. 僕自身体系的なジャズ・音楽理論の教育を受けたわけではなく, 知識の大半はネットや古い教則本, およびセッションなどによる実践的経験を

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ゲームエンジンや3Dソフトウェアを利用して高度な表現ができるこの時代でも、プリミティブな描画や動き、アルゴリズムから学べることは多い。それらをJavaScriptで書くクリエイティブコーディングという形で学べる手引書が本書となる。

IT企業が社内の新人エンジニアに向けた研修資料や動画を無償公開し、話題になっている。学べる内容はIT業界の文化からゲームエンジン「Unity」を使ったゲーム開発までさまざまで、中には150ページ超のスライドや5時間超の動画もある。 ネット上では「初心者（エンジニア）の指針になる」「IT基礎知識の一通りのことが身につく」「動画があって助かる」などと評判だ。改めて公開内容と目的をまとめた。 サイボウズ、新人ITエンジニア向けに「IT業界文化」など サイボウズが7月20日に公式ブログで、4月から6月にかけて行った研修の資料を公開した。7月30日時点でブログへの「はてなブックマーク」（以下、はてブ）は約1950件、Facebookの「いいね」は約590件付いている。同社は“駆け出しエンジニア”向けとしている。 （関連記事：サイボウズの“駆け出しエンジニア”向け研修資料が話題　Webアプリ開発やIT

はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh

世界一わかりみの深いOAuth入門

東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門　東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip

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Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12： 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして

ネット上にはたくさんのIT系のコンテンツがあふれています。そのほとんどは文章として書かれていますが、一部にはマンガの形で面白く分かりやすくしたものもあります。 ここでは、マンガ化されたITコンテンツを集めてみました。毎年夏休みの恒例企画、ITまんがの2020年版です。今年も6本のマンガを新たに追加しました。 もしここに掲載していないITまんがをご存じでしたら、Twitter（@publickey）などで教えてください。毎年更新する予定です。 2020年版の新着ITまんが

◆ Live配信スケジュール ◆ サイオステクノロジーでは、Microsoft MVPの武井による「わかりみの深いシリーズ」など、定期的なLive配信を行っています。 ⇒ 詳細スケジュールはこちらから ⇒ 見逃してしまった方はYoutubeチャンネルをご覧ください 【5/21開催】Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しました 生成AIを活用したユースケースで最も一番熱いと言われているRAGの実装ガイドを公開しました。そのガイドの紹介をおこなうイベントです!! https://tech-lab.connpass.com/event/315703/ こんにちは、サイオステクノロジー武井です。いよいよ佳境に入ってきた連載「世界一わかりみが深いコンテナ & Docker入門 」ですが、今回はDockerのネットワークです。 全7回シリーズでお届けする予定で、今回は第

はじめに 自然言語処理の問題集として有名な言語処理100本ノックの2020年版が公開されました。 この記事では全100問のPythonによる解答例を紹介します。間違いやより良い方法など、お気づきの点があればぜひお気軽にコメントください。 本編は以下のリンク先に移転しました。 https://amaru-ai.hatenablog.com/entry/2022/10/15/204035