はじめに この記事では今回開発したWebアプリ、自閉症識別（後に理由を説明しますが、動作が大変モッサリです）を公開するまでの経緯や考え・思いをまとめた。 6月中旬に差し掛かる頃から、Aidemy PewmiumのAIアプリ開発コースで、Pythonを用いてアプリ開発を行えるようになることを目標に学んできた。その成果として開発したのが、顔写真から自閉症を判別するWebアプリだ。 この記事では私自身がプログラミング超初心者として、そしていち支援者として感じたことも多く綴っているため、必要に応じて適宜読み飛ばしてもらえると良いかもしれない。 開発開始に至るまで 私はこちらの記事にあるように、保育士として児童発達支援に関わってきた。大変ではあるが非常に楽しい仕事だった。とはいえAidemyの講座受講中、成果物を何にするかをずっと考えていたが、この領域で何かやろうなんてことは全く考えていなかった。
面倒な分析はGoogle Colabにやらせよう
これはなに？ ちょっとした分析の用事で久しぶりにGoogle Colaboratory (以下 Colab) を触ったら結構良くなってました。Cursorでコード書くのも快適だけど、面倒なデータ分析やるならやっぱColabの方が便利だなぁと再認識しました。 そこで、最近Colabに追加されて便利になったと思う機能を簡単にまとめてみました。(見てわかる通りタイトルはもちろん話題のあの本のオマージュです😇) 最近のColab便利機能を使おう 粒度まちまちですがざーっと書いていきます。「最近」の定義は曖昧なのでご容赦ください。 Github Copilot的なコード補完を使おう Github Copilotみたいなコード補完機能がついにColabに搭載されました。↓のように補完してくれます。 VS CodeでもCursorでも一緒やん、って思われるかもしれませんが、Colabのような多機能No
「生成AIエージェント」の実装入門（LangChain版とLangGraph版を対比） - Qiita
本記事は、2024年7月発売の書籍「つくりながら学ぶ！生成AIアプリ & エージェント開発入門」をベースに、私なりにGoogle Colabで動作する「生成AIエージェント」を実装してみた内容の解説です 上記の書籍「つくりながら学ぶ！ 生成AIアプリ & エージェント開発入門」(発売日 2024/7/18) [link]、著者：ML_Bear（本名: 内田 直孝）さん を参考にしながら、自分なりにいろいろ変更を加えてみて実装してみました。 Google ColaboratoryのNotebookファイルは以下となります。 本記事では今回作成してみたプログラムについて解説します。 拙著である、「つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング」などと、装丁が似ているようにも感じる？のは、マイナビ出版の（私がとても信頼している）同じ編集者の方がこちらの書籍もご担当してくださっている
近年、デスクトップパソコンの必要性に疑問を投げかける声が増えています。BCNが2023年2月に発表した「若年層のPC所有に関する調査」によるとPCの所有率は「ノートPCのみ」が43.0％、「デスクトップPCのみ」が8.1％であることが判明。さらに両方所有している人は10.8%（合計61.9%）ということが判明しました。 つまり、パソコン所有者の中でも、多くが「ノートパソコンだけを所有している」という状態。なお近年は「スマホしか持っていない」という若者層も増えているため、デスクトップパソコン離れは今後数年かけてより進んでいくかもしれません。 たしかにデスクトップパソコンは、わずかな処理遅延が致命傷となるような「eSports」や膨大なデータを扱う「AI学習」や「ビッグデータ分析」といった用途でなくては必ずしも買うべきものとまでは言えないかもしれません。 今回は「デスクトップパソコン不要説」に
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顔写真から自閉症を判別してみた - Qiita
「デスクトップパソコン」はもう不要？ 実は「電気代が高すぎる」うえに所有率も下降傾向