最良の学習方法「人に教える」にChatGPTを活用する - Qiita
はじめに 学習におけるChatGPTの活用方法といえば、「ChatGPTから教えてもらう」ということが多いと思います。 実際、私もそうです。 本記事は逆に 「ChatGPTに教える」 という使い方もありではないかという内容になります。 目次 何でChatGPTに教えるの？ 「人に教える」ことで記憶への定着率が高くなると感じた経験 実際にChatGPTに教えてみる さいごに 何でChatGPTに教えるの？ 「学習にはアウトプットが重要」 ということを耳にしたことがある人は多いかと思います。 主なアウトプットには、次のような手法があります。 Qiitaなどに技術記事を書く 勉強会で発表する 人に教える 自分のこれまでの経験を振り返ってみてもアウトプットをしていると記憶への定着率が高いです。 特に「人に教える」という行為は、記憶への定着率が高まると感じています。 ただ、双方向のやりとりが必要とな
今さら聞けないログの基本と設計指針 - Qiita
はじめに 皆さんのログに対する理解はどんなものでしょうか？仕組みから設計方法まで完璧に理解しているエンジニアもいれば、なんとなく使用しているエンジニアも多いことでしょう。 ログとは、システムに着いてエラーや障害の発生、利用者による操作や設定の変更、外部との通信などを時系列に記録したものです。ログに関する理解を深めることで、複雑なシステム開発や運用が可能となります。また、AWS、Azure、GCPなどのクラウドサービスを利用している場合はシステムの開発が可能になるだけでなく、経費削減に繋がる可能性も考えられます。 本記事では、ログの基本を押さえるためにその設計方法について解説します。少しでも自信がない方は、ご一読ください。 ログを出力する理由は？ ログの基本や、ログの設計について解説する前にそもそもログを出力する理由を押さえましょう。大きく4つの理由が考えられます。 ・問題が発生した時に調査
大規模な移行バグを修正するための戦術 - Qiita
こう見たとき、"FileNotFound"のバグが一番多い。と分かりました。そうすると、"FileNotFound"のバグを修正すると、多くの移行エラーが解消され、効率よく移行が進むと考えられます。しかし、現実問題として、それほど直りませんでした。 "簡単なバグ"とは何か？ 前節では、バグの発生頻度が高いものから修正していくとアプローチをしていきましたが、実際問題それほどうまくいきませんでした。端的に、なぜ失敗したか。というと、"バグが直らなかった"からです。仮に"FileNotFound"のバグを直そうとしたとき、2,520個あるログファイルから、ランダムに1つとりだし、どの部分でエラーになっているのかを細かく見ていきます。それで、バグの原因を特定し、直す。という極シンプルなアプローチをするわけですが、「このバグの原因を特定する」ということが、そもそも難しかった。ということです。先にも書
リーダー経験ゼロのエンジニアがチームのリーダーに挑戦して、自己組織化したチームに近づいた話 - Qiita
1. はじめに 1年前の入社4年目の私は、開発チームのリーダーの経験はなく、また、スプリントの計画も立てたことが無いような状態でした。 そんな状態で、突然リーダーとしてプロジェクトの意思決定をすることになりました。 自分に務まるかとても不安で、恐怖すら感じていました。 実際にやってみると、これまでいかに作業者視点で物事を考えていたか、プロジェクト全体が見えていなかったのかを痛感しました。 現在では、マネージャーが休みや出張で不在の場合でも、私がいればうまくチームメンバと協力して開発を進めてくれると言っていただけるまでになりました。 それと同時に、より楽しく開発できるようになりました。 本記事では、私がリーダーとして振舞うことになった経緯と、その振る舞いの具体例を紹介します。 同じような開発者の方の参考や励みになればと思います。 2. チームの背景 1年前当時の私が所属しているチームは以下の
ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜpart3 - Qiita
前回まで ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ITエンジニアならChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜ ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ITエンジニアならChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜpart2 ネトフリは面白い 僕はネトフリのヘビーユーザーなんですが、投資系にも リーマンショックまでの経緯と仕組みを実録インタビューで振り返る「インサイドジョブ」や AIテック系の話で、チェスは機械には勝てないと言われてAIが勝ち、「人間の高度な知的能力でしか勝てない」と言った囲碁の世界王者に勝ち、今では7、8年も訓練を積んでようやくなる戦闘機のエースパイロットにも勝ち、AIの実用速度の高さをドキュメントした「アンノウン」なんかも面白いし勉強になります。 投資思考では技術力UPは悪手 投資思考って事業でも人生でもとても大事です。 例えば、収入に不満を持ってるエンジ
【アラサーIT資格最強勉強法】勉強から逃げてきたあなたへ、超現実的！7STEP勉強法 - Qiita
アラサーになるまで勉強してこなかった高卒の人はこれを読むこと。（単なる私の勉強法備忘録と反省点w） CCNAやLPIC、AWSの試験に落ちてはまた再チャレンジしてきた僕が1年前の自分に勉強方法を教えるならこの方法だなと思い書きました。 勉強猛者の人がたくさんいるIT界隈、Quiitaを投稿している人たちからするとバカにされる内容かもしれませんが・・笑 私と同じく勉強を続けていても身についているかわからない・・周りの人に追い抜かれていく悔しさを感じている人の役に立てればと思い書きました。 ステップ1：問題集選びを間違えるな 勉強は努力量ではない。努力する方向がすべてだ。たった少しでも間違った方向へ向かってしまったら2ヶ月後、ゴールとは全く違う方向へ向かってしまう・・ 資格合格者達の合格体験記を調べよう。最新版でかつ試験のバージョンと合っているのか確認して選ぼう。もちろん１冊だけでは足りない。
デジタル庁のサイトやばすぎるwww - Qiita
はじめに みなさん、デジタル庁のサイトはご覧になったことはありますか？今話題のデジタル庁です。 こちらが2023年6月現在のデジタル庁のサイトです。やばくないですかこれ？最初見たときこれ「やっばw」と思いました。これからこのサイトのやばさを語っていきたいと思います。 洗練されたシンプルさ、そしてデザイン 僕は最初見たときびっくりしました。「なんてシンプルで見やすいんだ！」官公庁のサイトですよ？官公庁のサイトといえば、細かい字がずらっと並んで見づらいイメージでしたが、デジタル庁のサイトはとことんシンプルさを追求して見やすくしてます。フォントもNoto Sans JPを使われててとても読みやすい。黒も #000 でなく見やすい色になっている。 やばいですねこれ。 そしてこのレイアウトを見たとき、余白のおかげでとても見やすいなと思いました。そこでChrome Dev Toolでレイアウトを見てみ
Vue3の衰退を招いたのは<script setup>とCompositionAPIかもしれない という考察 - Qiita
[6/8 12時頃追記] Vueは死んでないし殺すつもりもないし私はVueが大好きだ、誤解しないでほしい Vue3でOptions APIは消えてないし今後消えていく方向のAPIでもないし挫折した人もこっちつかって再挑戦してほしい [6/8 11時頃追記] 「俺はComposition API使えてるぞ！」「便利じゃん！何をいってるんだこいつは！」 あなたはすごい、でもVueを挫折した人の話を聞くに、Composition APIが「アタリマエでしょ？」の雰囲気の前にうまく馴染めず散っていったという話で、Composition API自体は好きです Vue3の衰退を招いたのは<script setup>かもしれないCompositionAPIという考察 ほとんど肌感であり、根拠のない妄言だと思ってもらって構わないのだが、Vue3のリリース以降Vueが流行から離れつつあり、その原因は<scr
1100万行・32GB超の巨大CSVファイルの基本統計量を4GBメモリマシンで算出する - Qiita
はじめに この記事は，Kaggle Advent Calendar 2022第6日目の記事になります。 本記事では、 32GB超のCSVデータの基本統計量を、小規模マシンでも省メモリかつ高速に計算するテクニック について解説します。 Kaggleコンペに限らず、 マシンスペックが低いため、大きなデータセットを満足に処理できず困っている 毎回行うファイル読み込みが遅いので、もっと高速化したい ⚡ といった悩みや課題を抱えている方の参考になれば幸いです。 モチベーション データ分析業務やKaggle等のコンペティションで初めてのデータセットを扱う場合、いきなり機械学習アルゴリズムを行うことはまず無く、最初にデータ観察を行うのが一般的です。 テーブルデータであれば、各カラムの基本統計量（最小値、最大値、平均、分散、四分位数）などを計算・可視化し、データクレンジングの要否や特徴量設計の方針などを検
【早い！安い！うまい！】VSCode+WSL+Dockerで簡単に開発環境構築 - Qiita
三種の神器 今やWSL,Docker,VSCodeは使えて当たり前という雰囲気になってきたので、初心者のためにすごく適当簡単に導入手順をまとめたよ 卍最強の環境卍を構築するため以下の4ステップで解説するよ WSL2の導入 Dockerの導入 VSCodeの設定 使ってみる 1. WSL2の導入 そもそもWSLって何？という方もいらっしゃると思いますが、Windows内でLinux環境を使うことができるぜということだけ覚えておけばOKです 導入についてはPowerShellで以下コマンドを実行するだけ！ インストールしたらPCのスタートメニューからUbuntuを開き、ユーザ名とパスワードを設定しよう (Ubuntuを開くだけでユーザ名とパスワードを作成するための入力が求められます) WSLを真面目に知りたい方はこちら↓ https://learn.microsoft.com/ja-jp/wi
人に仕事を振れないパイセン向け：３時間で読めて一生使える本３選 - Qiita
はじめに 開発者として経験を積んで、「人に頼むよりも自分でする方が早いから」 という考えに固執し、「人に頼まず自分でやってしまう」 という壁にぶつかることがあるかもしれません。リーダーに昇格した直後などは、自分で仕事をした経験はあるけれど、人に頼んだ経験がないなどの理由でそのような選択をするかもしれません。 頼んだ相手が自分よりも大きな見積もりを出してしまうことがあります。その場合、自分に多くの作業を割り振ってしまい、「自分だけが忙しくなる状況」 に陥ってしまうこともあります。 そこで今回は、簡単に読めてこういった状況を避けるのに役に立つ本を3冊程紹介したいと思います。 最強のエンジニアになるための話し方の教科書 技術力(200%) x 伝える力(0) = 真のパフォーマンス(0) (出典：最強のエンジニアになるための話し方の教科書) どんなに技術力があってもちゃんと伝えないとダメなんだな
フリーWi-Fiを使ったら秘密情報を抜かれる経路にはどのようなものがあるか - Qiita
ゴールデンウィークのはじめ（4月29日）に投稿された以下のツイートですが、5月7日20時において、1,938.8万件の表示ということで、非常に注目されていることが分かります。 我が名はアシタカ！スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた。どうすればよい！ pic.twitter.com/e26L1Bj32Z — スタバでMacを開くエンジニア (@MacopeninSUTABA) April 29, 2023 これに対して、私は以下のようにツイートしましたが、 これ入社試験の問題にしようかな。『スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた』と言う事象に至る現実的にありえる脅威を説明せよ。結構難しいと思いますよ。 https://t.co/LH21zphCTV — 徳丸 浩 (@ockeghem) April
【個人開発】世の「家事やれよ論争」を撲滅するスマホアプリをリリースしました - Qiita
なぜ家事は紛争を呼ぶのか 私の周りも結婚・出産をする友人が増えました。 そこで必ずと言っていいほど上がる議題がこれ。 「夫（妻）がぜんっぜん家事をやらない」 日本で婚姻制度が発足してから早100年。 これだけ長い年月「夫婦」という形が取られているのに、なぜこんなにも初歩的な不満が世に蔓延するのでしょう。 私も妻と結婚して5年経ちます。 知人からの愚痴なども収集した結果、いくつかの原因が考えられました。 その１． 人は「自分が一番やってる」と思う生き物である これは私がサラリーマンとして働いてて出した結論です。 殆どの人が「自分は結構仕事してる」と思いがちです。（これはマジ） 少なくとも同等の仕事量だとまず間違いなく「自分のほうが仕事してる」と勘違いします。 そのため、仮に夫婦が全く同じ量の家事を分担してたとしても、 それが正確に見える化されない限り、必ず「俺(私)のほうが家事をやってる」と
東京大学のAWS handsonがいい感じだった - Qiita
TL; DR 東京大学の良き講義資料が無料で見れるらしい 講義の概要、感想をまとめた これから進める人用に詰まったところをまとめた 目次 はじめに TL; DR 講義の概要 講義のいいとこ 何ができるようになるか 受けた方が良さそうな人 進めていく上で詰まったポイント Hands-on2でインスタンスの上限申請を拒否されてキレた話 s3で若干詰まった話 さいごに 講義の概要 まず初めに、この本は基本的にhandsonで構成されてます。 この本の何が良いって、理論に関して少し触れた時に、 くどくど言ってもわからないと思うので、動かしながら確認しましょう とすぐに実践に入ります。 なので、理論をしっかり学びたい、資格勉強のために勉強したいと言う方には向いていないかもしれません。 講義の流れは簡単に言うと以下のようになっています。 クラウド、AWSとは EC2を起動してみよう AWSで機械学習を
お前らがModelと呼ぶアレをなんと呼ぶべきか。近辺の用語(EntityとかVOとかDTOとか)について整理しつつ考える - Qiita
お前らがModelと呼ぶアレをなんと呼ぶべきか。近辺の用語(EntityとかVOとかDTOとか)について整理しつつ考えるmodelDDD設計 みなさんは、Modelと言われたときに何をイメージしますか？ こんなアレを思い浮かべた方も多いかと思います。 マサカらせてください。やはりお前らのModelは間違っている。 アレをModelと呼ぶと何が不味いのか すみません、早速言い過ぎました。半分は正しいです。MVCの発明者、Trygve Reenskaug氏による1979年の説明によると、 Models represent knowledge. A model could be a single object (rather uninteresting), or it could be some structure of objects. 1 このように「Modelは単体のオブジェクトであっても
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 - Qiita
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 ※ この記事の内容の一部はこちらのイベントでお話したことと重複します。 はじめに 2023年3月1日にOpenAI社よりChatGPTのAPIが公開されました。 さらに14日にはGPT-4が登場し、その翌々日にはMicrosoft 365 CopilotでGPT-4をOffice製品に搭載することが発表されるなど、AI領域で大きな変化が起きています。 変化の速度の速さと変化量の大きさにより、私自身も追いつくのが精一杯な状態です。 個人的には、iPhoneの登場時以上の衝撃を受けています。 人類の歴史上、過去3回AIブームがありました。Generative AIが4回目のブームになります。 そして、特に日本においては顕著なのですが、AIへの過度な期待とそれへの失望の繰り返しがここ数十年にわたって繰り返されてきました。 直近だと数年前のDeep Learn
ITエンジニア的なChatGPTの使い方メモ - Qiita
ITエンジニアとしてChatGPT(GPT-4前提)を用いる際の使い方のメモです。 革新的な使い方等は一切記述がないのでご注意ください。 問い合わせ方法について 1. 条件を箇条書きする ほしい結果の条件を箇条書きします。 ChatGPTは話し言葉や文章で問い合わせても結果を得ることができますが、複雑な条件を文章で伝えることはそれなりに難しいことから、指示を出す人間側が楽をするために箇条書きにします。 複雑な問い合わせの場合には必要に応じて親子関係等の構造化を取り入れます。 2. 指示を追加する 問い合わせ結果が意図したものでない場合には指示を追加します。 最初の問い合わせで必ずしも望む結果が得られるとは限らないことから、要件に合わせて指示を追加し微調整します。 例えばサンプルコードの生成であれば、ライブラリや処理系のバージョン、設定の記述方法等できる限り詳細に指示を出した方が望む結果が得
驚くべき完成度！AWSでサーバレスAPIの作成をChatGPTに頼んだ結果〜AWSエンジニアの役割が変化する?!〜 - Qiita
驚くべき完成度！AWSでサーバレスAPIの作成をChatGPTに頼んだ結果〜AWSエンジニアの役割が変化する?!〜AWSCDKChatGPT記事投稿キャンペーン_ChatGPTGPT-4 はじめに ChatGPTがリリースされて日々、会話しては衝撃を受けています。 現在AWSエンジニアとして働いていますが、自分たちの働き方も大きく変わるのでは？！と感じて色々ChatGPTの使い方、自分達の働き方を模索しています。 AWSでのサーバレスAPIの作成をChatGPTに依頼たらどうなるのか？ という事を現時点（2023/3/19のGPT-4)のChatGPTで試しながら、結果を元に自分たちの働き方がどう変わるのか考えてみたいと思います。 ChatGPTとは ChatGPTとは、OpenAIが開発した大規模な言語モデルです。 自然言語処理の能力が非常に高く、チャットベースで依頼・質問する事で質問応
2023年macOS使いのおまえらが絶対使うべきアプリ7選 - Qiita
ほんとうはLinuxを使いたいけど、色々な理由でmacOSを使わなければならない僕が少しでもmacOSが好きになるように使っているツールたちの紹介です。タイトルがちょっと過激なのはゆるしてください こんにちは、株式会社クラフトマンソフトウェアでAppThrustという「開発の面白さを100%にする」プロダクトを開発しているreoringです。 Arc Browser 言わずと知れたmacOS専用のブラウザ。UI/UXが気持ちよすぎる。最高。 Raycast macOS標準のSpotlightを置き換えるツール。Extensionが多数あって自分好みの設定ができる。最高。 ObsidianのDaily noteを一発で作ったりできる。 Raycast AIでさくっとGPTと話せたりする。
GPT-4のすごさとその影響範囲について - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか？パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される
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