本書はCC-BY-NC-NDライセンスによって許諾されています。ライセンスの内容を知りたい方はhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ja でご確認ください。
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
本書はCC-BY-NC-NDライセンスによって許諾されています。ライセンスの内容を知りたい方はhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ja でご確認ください。
2021年のエンジニア新人研修の講義資料を公開しました - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。開発本部 オンボーディングチームの酒井（@sakay_y）です。社内のオンボーディングコンテンツを、どんどん社外へ公開することを夢見ています。 2021年もエンジニア新人研修を行いましたので、軽い紹介と、講義資料および一部講義動画（New!）を公開いたします。 2021年のエンジニア研修について 講義資料公開 Webアプリケーション基礎 HTTP/DNS ソフトウェアライセンス ソフトウェアテスト テスト自動化 アクセシビリティ Docker Chrome Developer Toolsの使い方 サイボウズのアジャイル・クオリティ デザインの役割と関わりかた データベース CI/CD セキュリティ モブに早く慣れたい人のためのガイド ITコミュニティ文化と情報発信に共通する成長と貢献の要素 正規表現 Kubernetesを使った開発入門 モニタリング入門 gRPC入門 日本語話
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内（AI事業本部内）でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践（チーム開発）でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2021年度版） | Recruit Tech Blog
こんにちは！ Webフロントエンドエンジニアの眞野 隼輔です。 毎年大きな反響を頂いている、エンジニアコースの新人研修の内容を紹介させていただきます。 研修の概要 リクルートでは、エンジニアコースでスペシャリスト採用された新卒のエンジニアを対象に、現場で培われた「本当に必要な生きた知識・技術」を取り入れた新人研修を開催しています。 前半は研修では各分野に長けた社員による講義形式の技術研修を行い、後半は仮配属という形でそれぞれ別の部署に配属されて実際の業務を経験するOJTとなっています。 この技術研修はそのほとんどが内製されており、ベテラン社員による経験を元にした講義を通して生きた知識・技術を獲得できます。また、実際に手を動かす演習型の講義ではベテラン社員からのレビューやフィードバックを得られるため、知識の定着や更なる成長へと繋がります。 本年度の技術研修も、昨年度に引き続きフルリモートでの
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
本番環境でやらかしちゃった人のアドベントカレンダーです。 例） 本番DB吹き飛ばした 本番サーバをデストロイした ネットワーク設定をミスって本番サーバにアクセス出来なくなり、サーバが世界から孤立した などなど... 以下の２点については必須項目なので、記述お願いします。 惨劇はなぜおこってしまったのか 二度と惨劇を起こさないためにどうしたのか もう二度とあの惨劇を繰り返さないために、みなで知見を共有しましょう。
ChatGPTの使い方＜26例＞｜入江 慎吾 🚀
こんにちは！いろんなプロに相談できるMENTA代表の入江です。 話題のChatGPT。いろんな質問例がTwitterに上がっていて未来を感じさせてくれます。 ※ただし、どんな質問にも答えてくれるChatGPTですが間違いもあるので注意が必要です。 1)バグを見つけてもらう
250以上の記事が全て読み放題。AGIラボはGPTs Difyなど、最前線のAI活用情報に特化したマガジン・コミュニティです。実践的なプロンプトを含む記事で得られる知見で業務の効率化、自動化から創造的なプロジェクトまですぐに活用可能。生成AI革命の最前線をお届け。
【入門】要件定義
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
LLMの現在 - Speaker Deck
今のLLMを取り巻く状況について紹介します。
Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2022」ベスト10発表。「シェル・ワンライナー160本ノック」「モノリスからマイクロサービスへ」「恐れのない組織」など
ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2022」ベスト10発表。「シェル・ワンライナー160本ノック」「モノリスからマイクロサービスへ」「恐れのない組織」など 「ITエンジニア本大賞」は、仕事の役に立った本、初学者におすすめの本、ずっと手元に置いておきたい本など、おすすめの本をITエンジニアがWeb投票で選ぶイベントです。 主催は翔泳社ですが、対象となる書籍は出版社を問わず技術書、ビジネス書全般となっています。刊行年も関係なく、これまで大賞に選出された書籍を除き、この1年を振り返っておすすめしたい書籍が対象となります。 今回発表されたのは技術書部門とビジネス書部門それぞれのベスト10です。現時点では50音順に並んでいます。 このなかから特に投票の多かった技術書3冊、ビジネス書3冊について、同社が2月17日と18日に開催する「Developers Summit 2021（デブサミ20
人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ | 東京大学松尾・岩澤研究室（松尾研）- Matsuo Lab
このページでは，人工知能や深層学習を学んだことのない方向けに，それらを学ぶためのロードマップを紹介しています． ここでは対象者として「情報系以外の大学生向け」と「社会人向け」を想定し，それぞれ10時間・200時間で人工知能や深層学習について一通りの内容を学ぶことを念頭に作成しています． もちろん限られた時間で全てを学ぶことは不可能ですが，人工知能や深層学習を身につけるためにどのように学び進めていけば良いかわからない方は，是非参考にしてください． また，フォローしてみようと思ったロードマップがある場合は，各教材をやり始める前にそのロードマップを最後まで読むことをお勧めします．
PowerPoint歴23年、デザイナー歴20年、経営者として10年以上に渡って自社のマーケティングやセールスに深く関わり、提案書を作ったコンペでの勝率91%を誇る私の知見を余すことなく注ぎ込んだ、『最強の提案書を作る方法～伝わるストーリー・コピー・デザインの法則』というスライドを公開しました。 便宜上「提案書」としていますが、企画書、営業資料、ホワイトペーパー、社内文書など、人を動かすために作られるすべてのビジネス文書に応用できるはずです。 提案書のストーリー、コピー、デザインに関する、実践的かつ具体的なノウハウを詰め込んでいます。デザインについては、プロのデザイナーではなく一般のビジネスパーソンを対象とし、仕事の中で本当に必要な知識だけをまとめています。 約170ページある本スライドは、私が企業向けにこれまで20回以上行ってきた有料講座の配布資料を元に、公開用に仕上げたものです。スライ
有名企業のエンジニア向け研修資料まとめ - Qiita
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
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
新入生向けの資料
おうち筋トレ＆食事のコツ、教えます！ 筋トレガチ勢の管理栄養士が初心者もできる自宅トレーニングを公開 #ソレドコ - ソレドコ
こんにちは。筋トレ大好き管理栄養士の佐藤樹里です。家で過ごす時間が多くなりましたが、みなさんはどのようにおうち時間をお過ごしでしょうか。 私はもちろん、筋トレ一択です。 健康やスタイル維持のために多少なりとも日頃から筋トレをしている人がいま困っていることといえば、やはり「ジムに行けない」ことです。多くのスポーツジムが閉鎖してしまい、どうやって体作りをしようか……と途方に暮れている人もかなり多そうですね。 普段トレーニングをしていない人も「運動不足だな」「家にいるとついつい食べてしまって太ってきた」「肩こりや腰痛がひどい……」といった悩みを抱えているのでは？ ジムに行けなくてもできることはたくさんある！！ ということで、今回は私が自宅でどんなトレーニング＆食事をして体作りをしているかを紹介します。 この記事で私が伝えたいことは大きく2つ。 自宅トレーニングでも充分に追い込める 筋トレ飯は食材
こちらの記事は随時追加更新していきます 記事の内容 何かと話題のChatGPTですが、今回はこのChatGPTをプログラミング学習として活用し、 「最強の学習ツール」にしてしまおうという記事になります。 内容を書き換えれば、英語学習などにも置き換えることができます。 筆者の関連記事 ChatGPTはそのチャット内で質問した内容を記憶しそれによって回答が異なるケースがあります。 もし、意図した回答が得られない場合などは「New chat」から新たに質問するなどの工夫が必要です。 そして、ChatGPTからの回答内容はあくまでも一つの例であるという認識で向き合いましょう。 アジェンダ 登録方法 質問のコツについて ロードマップ(カリキュラム)を提案してもらう ふんわりとした内容を具体的にしていく 更に深掘りして手順を教えてもらう 「何がわからないかわからない」状態をなくしていく 次のレベルアッ
700社以上存在する「テキストベースのジェネレーティブAI市場」 ChatGPTの登場で、ジェネレーティブAI（または生成AI）への関心が爆発的に高まっている。Statistaのまとめによると、ChatGPTが登場した2022年11月からグーグル検索における「ジェネレーティブAI」への関心が徐々に高まり、関心度合いの指数は2023年2月に過去最高となったことが判明した。 現在、ChatGPTがジェネレーティブAIの代表格のような存在となっているが、ジェネレーティブAI市場には多種多様なプレーヤーがおり、ジェネレーティブAI認知の高まりとともに、今後競争が激しくなることが予想される。 ChatGPTは、チャット、文章生成、翻訳、コーディングなどさまざまなタスクをこなす万能型のAIツールだが、市場にはそれぞれのタスクを専門とする特化型AIツールが多数ひしめき合っている。Venturebeatの
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ
私の今まで経験してきた全てのLLMノウハウを詰め込んだ、LLMシステムの開発ガイドです。 初めてLLMシステムを開発したいと思った時でも、精度改善や運用に行き詰った時でも、何かしら役に立つと思います。 現在200ページ超。 今後も随時更新していきます。 2023/7/28 体裁修正、余計…
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
はじめに この記事では、IT エンジニアである/ないに関係なく、Visual Studio Code (以下、VS Code) をこれから初めて使い始める人が、最初に入れておくと後々便利になるだろうと思われる拡張機能を紹介しています。 拡張機能 (Extension) とは、サードパーティー製の追加機能のようなものであり、誰でも自由に開発・公開することができるようになっているものです。VS Code は無償で提供されているテキストエディタですが、それだけでは不便というユーザーの悩みを解消してくれるものです。 (という立ち位置で存在していた当初でしたが、最近は標準機能のみでも最早テキストエディタという範疇を超えている気がしなくもないです) まだ拡張機能を使い始められていない/使いこなせていないという方は、是非この記事を参考に、VS Code の拡張機能を使い始めるきっかけにしてもらえれば幸い
- PostgreSQLカンファレンス 2021 - チュートリアル - https://www.postgresql.jp/jpug-pgcon2021 - 詳細はこちら https://github.com/soudai/pgcon21j-tutorial
みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびに本を買い、その本でわからないことがあればまた本屋に行き、自分が少しでも理解できそうな本を探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋が本だらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のある本はありません。しかし、実務で何かしらお世話になった本は数多くあり、そういう本は手放さずに手元に置いています。
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
Pythonでコードを書くときのGood/Badプラクティス こちらの記事は、DuomlyによりDev.to上で公開された『 Good and Bad Practices of Coding in Python 』の邦訳版です（原著者から許可を得た上での公開です） 元記事：Good and Bad Practices of Coding in Python ※ 記事の内容に注意すべき点と誤りがあるので、詳しくは注釈まで目を通すことをおすすめします。 （以下、翻訳した本文） この記事は元々 https://www.blog.duomly.com/good-and-bad-practices-of-coding-in-python/ に公開されたものです。 Pythonは可読性を重視した高水準のマルチパラダイムプログラミング言語です。Pythonは、「Pythonの禅」、別名ではPEP 20と
Visual Studio Codeを使うなら絶対に入れておきたい拡張機能Top20【2022最新版】 - Qiita
この記事はNuco Advent Calendar 2022の14日目の記事です。 VSCodeに必須の機能20個を紹介していきます。 インストール数と星の数は記事作成時点(2022年11月時点)のものです。 Japanese Language Pack for Visual Studio Code vscode-icons Code Spell Checker zenkaku Path Autocomplete Prettier - Code formatter indent-rainbow GitLens Git History HTML CSS Support Output Colorizer TODO Highlight vscode-random Atom One Dark Theme Trailing Spaces REST Client Live Server Jupyter
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
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社内SQL研修のために作った資料を公開します | 株式会社AI Shift
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
本番環境でやらかしちゃった人 Advent Calendar 2019 - Qiita
OpenAI がまたやった！OpenAI DevDay 総まとめ｜ChatGPT研究所
提案書の書き方、徹底解説～提案書のストーリー・コピー・デザインの基本法則【スライド付】 | knowledge / baigie
画像生成AI「Stable Diffusion」を低スペックPCでも無料かつ待ち時間なしで使う方法まとめ
論文の読み方 / How to survey
ChatGPTを最強の学習ツールにする方法 - Qiita
ChatGPTの類似サービス・競合20製品まとめ、凄まじき「特化型生成AI」の進化
データベースを勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)
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凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ - Qiita
VS Code の使い始めに入れておくと便利な拡張機能 10 選
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
データサイエンティスト生活でお世話になった本｜武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
【特集】 わが社はこうやってテレワークしています【Google編】 ～10万人以上の社員がいるGoogleはどうやってテレワークをしているのか
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
【Python】良い書き方と悪い書き方を知って中級者を目指す🐍 - Qiita
データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
30分で完全理解するTransformerの世界
はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
年末年始に振り返る 2021年の人工知能10大トレンドと必読論文
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