京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
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米ハーバード大学がオンラインで無料公開している、PythonやJavaScriptのプログラミング学習とコンピューターサイエンスの入門講座の日本語訳ページ「CS50.jp」が無償公開されました。2022年8月31日に2022年度最新版の日本語化が完了しました。講義動画の日本語字幕の翻訳化を順次すすめています。学生向けですが、年代にかかわらず、コロナ禍で学習環境やキャリアに悩んでいる誰もが学ぶことができます。 ハーバード大学のCS50xとは ハーバード大学のCS50xとは、日本語翻訳ページ「CS50.jp」によると、コンピューターサイエンスとプログラミング技術を紹介するオンラインコースです。この講義がオンライン上で無償公開されており、世界で282万人が履修登録しています。 edX - CS50s Introduction to Computer Science 学べる内容はPythonのプロ
商用・非商用問わず無料 (※1) すぐに使えるソフトウェア (※2) イントネーションの詳細な調整が可能 喋り声で歌えるハミング機能搭載
CS50 for Japanese: コンピュータサイエンスの入門 – 当ウェブサイトは、Creative Commons ライセンスに基づいて管理されています。
お知らせ: 2022/9/1 CS50 を活用した非営利／協賛企業による「コロナ学生支援」プロジェクトを実施中 ▼ 学生の方へ：CS50 の学習（履修証明書の取得）を一緒に取り組むプロジェクト CS50日本語版の翻訳コントリビューターである CODEGYM が主催する、非営利／無償のプロジェクト「CODEGYM Academy (外部リンク)」は、昨年に続き2022年度（春/秋）も、キャリア選択を控えた学生に対し、以下の企業の協賛により無償で17週間のプログラミング教育カリキュラムを提供します。 CODEGYM Academy 協賛企業（2022年） https://codegym.jp/academy/ 今年度のエントリーは締め切りました — ようこそ！ このページは、ハーバード大学 CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページです。当サイトのドメインに掲載されているコンテンツは、Cre
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
0から分かる Claude Code 完全ガイド
ちゃんと人間が書いています。 Claude Codeをこれから使い始める初学者の方から、 すでに使っているけれど もっと活用したい上級者の方まで、 幅広く対象にしています。 2026/02/18時点のAnthropic公式のベストプラクティスと、私の開発の知見を元にまとめています。 上から順に読んでいけば、誰でもプロになれるように書きました。
東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
やさしいMCP入門
4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/
日本語に特化したOCR、文書画像解析Pythonパッケージ「YomiToku」を公開しました｜Kotaro.Kinoshita
はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ
はじめに — 機械学習帳
import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202
2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま
2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま（1/2 ページ） 2021年、さまざまな企業が自社の社内研修資料を無償公開したことが話題になった。ITmedia NEWSでは主に、新人エンジニア向けに公開した資料などを記事として取り上げたところ、多くの反響が集まった。 学べる内容は、機械学習やIT業界の文化、ゲーム開発、セキュリティ、AWS入門、数学など各社さまざま。100ページ以上のスライドや5時間を超える動画などの資料もあり、新人教育への力の入れ具合も垣間見える。改めて、2021年に企業が無償公開した、社内研修資料を取り上げた記事を紹介する。 セガ、3DCG技術の基礎に役立つ数学資料 セガは6月15日に、2020年に社内勉強会で使った線形代数の教材を公式ブログで公開した。ゲーム制作では、キャラクターや背景を3次元で回転させた
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
この記事は Claude Code を初めて試そうとされている方向けの記事です。 (2025/09/30) Codex CLI のバージョンも作りましたのでこちらもぜひ🤲 導入手順 Claude Codeは、ターミナルで動作する対話型AIコーディングツールです。コードの生成だけでなく、ファイルの編集、テストの実行、Gitの操作まで自然言語で指示できます。 以下の公式ドキュメントを参考にして導入してみてください。 公式ドキュメント：https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/overview VS Code拡張：https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/ide-integrations よく使うコマンド CLIコマンド（起動前） Claude Code を起動するコマンド: claude
これはもう実質AGIでは? AIが勝手にブラウザを操作していろいろやってくれちゃう BrowserUseが爆誕｜shi3z
今日もいつものようにシラスでデイリーAIニュースを配信していると、とんでもないものにでくわした。 もうタイトルに書いてあるけど、AIが勝手にブラウザを操作して色々やってくれてしまう、その名もBrowserUseだ。 インストールは超簡単。 macなら以下の二行だけだ。 $ pip install browser-use $ playwright install使うのも超簡単だが、コマンドラインに落ちるのが怖い人々には簡単に見えないかもしれない。環境変数のOPENAI_API_KEYとかにAPIキーを入れておくこと。 $ python >>> from langchain_openai import ChatOpenAI >>> from browser_use import Agent INFO [browser_use] BrowserUse logging setup complete
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
HなStable Diffusion
前提として、Stable Diffusionでエロ画像を出そうとしてもsafety checkerという機能が入っており、センシティブな画像を出そうとすると黒塗りになる。 (Stable DiffusionのSaaSであるDream Studioはぼかしだが、多分別の技術) https://github.com/huggingface/diffusers/releases/tag/v0.2.3 そこでGoogle Colabでちゃちゃっと環境を作り、なおかつNSFWを回避する。 1. 下記のリンクでノートを開く https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/stable_diffusion.ipynb 2. 下記の箇所を書き換える vvvvvvvvvvvvvvvvvv f
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Imagicを理解する
17 oct 2022に出たImagicという技術について、ペーパーとソースを見比べながら説明します。
今年俺を一番幸せにしたDX最高な奴ら10選
みなさん、普段から開発者体験（DX）を気にしてますか？ DXとは、開発中に感じる“心地よさ”や“効率の良さ”を指します。 車輪の再開発のようなDXを損なう体験がなければ開発はずっと楽しいんです！ そこでこの記事では、「心から開発を楽しめる」相棒たちを10選紹介します！ 1. Convex “SQLの呪縛”からの解放 歴史のあるSQLはどうしても、歴史に引っ張られます。 Supabaseとかを使ってると、Row Level SecurityやSQL Functionsとかで、死ぬほど書きにくいSQLを書かなきゃいけなくなることありますよね。まるでFirebaseの認証ルール並み。良くも悪くも結局SQLだから、隠しきれない歴史の重み、つまりDXの悪さがでてくる。 しかしConvexは一切そういうのはありません！！！！ 全てがDXを中心に一から考えられて作られたサービス。そう、React時代のバ
はじめに こんにちは、普段 Ubie で症状検索エンジンユビー(https://ubie.app/)の開発をしている江崎です。 最近、Cursor エディタや GitHub Copilot などのコーディングアシスタントツールが進化し続けていますが、社内固有のデザインシステムとの連携はまだまだ課題が残っていました。そこで社内エンジニアである sosuke とともに、Ubie Vitals というデザインシステムを MCP サーバー化することで、UI 開発の速度と精度が劇的に向上した体験を共有します。 目次 デザインシステムと開発の現状課題 MCP サーバーの登場 Ubie UI MCP の構築 デモ テキストだけで UI 実装が可能に デザイナーの壁打ち相手としての可能性 今後の展望 デザインシステムと開発の現状課題 Ubie では「Ubie Vitals」というデザインシステムに則って
Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース Googleは2025年7月30日、非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースのPythonライブラリ「LangExtract」をリリースした。 Introducing LangExtract: A Gemini powered information extraction library -Google Developers Blog ✨Announcing LangExtract! ✨ Our new open-source Python library for information extraction, powered by #Gemini. ✅ Turn text into structured data ✅ Trace
midjourneyより高性能だけど入口の敷居が高すぎるStable Diffusionについて、かわなえさんによる導入方法解説まとめ＋他の人の補足など
リンク ITmedia NEWS 画像生成AI「Stable Diffusion」がオープンソース化 商用利用もOK AIスタートアップ企業の英Stability AIは、画像生成AI「Stable Diffusion」をオープンソース化した。AI技術者向けコミュニティサイト「HuggingFace」でコードやドキュメントを公開した他、同AIを試せるデモサイトなども公開している。 154 users 134 リンク はてな匿名ダイアリー HなStable Diffusion 前提として、StableDiffusionでエロ画像を出そうとしてもsafetycheckerという機能が入っており、センシティブな画像を出そうとすると黒塗りになる。(Stable… 180 users
AIコーディングのプラクティス
・Claude Sonnet 3.7を使え ・Project Rules（.cursor/rules）を使え ・ビルド、lint、テストなどで高速にフィードバックさせろ ・1セッションあたりで依頼することはできるだけ少なくしろ ・よく使うコマンドやライブラリはチートシート作れ Yamada 補足 2025/03/06現在 Roo-Code は .cursor/rules を自動で参照しない。.clinerules, .cursorrules, .windsurfrules は自動で見ておりすべてを結合してコンテキストに入れる。Roo-Codeを使う人は .cursorrules を設定しておくのがよい。
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
【🚨無職発生注意報🚨】ヒトはこうして仕事を奪われる~Browser Use Tutorial~ - Qiita
はじめに 2025年はAIエージェントの年です。注目されているAIエージェントの一つが『AIが自動で自分のPC画面を操作』するBrowser Useというツールです。 Browser Useの面白さ Browser Useを使うと、AIが自動で自身のPC画面を操作することであらかじめ決めた目的を達成をしてくれます。 簡単な指示を出すだけで、自動でAIが色々操作してくれるのはキャッチーで衝撃的ですよね。 例えば下記のように完全自動でAIが記事を検索して記事の情報を取得してくれます。 簡単な指示でAIが自分で考えて画面操作をしてくれるのは近未来感ありますよね。 しかし、現場でAIを使いこなすには「AIがすごい」のレベルではまだ足りません。 実際に触ってみて何ができるのか？逆に何が苦手なのか？という肌感覚を持つことが非常に重要です。 そこで本記事は、その肌感覚を養うために実際にBrowser U
【生成AIの学習ロードマップ】最近やたら羽振りのいいやつが生成AIを極めてた件について。 - Qiita
はじめに 生成AIによって世の中は大きく変わります。単なるブームではないと確信しています。 研究者の間では数年で「あと人間の知能に匹敵するAIが出てくるだろう」と言われているほどです。 「生成AIって社内でもよく聞くけど何から始めればいいかわからない...」 「AIに興味はあるけど初期設定とか大変そう...」 この手順で学べば流石に初心者でも生成AIを使いこなせる人材になれるロードマップを整理しました。 誰も生成AIの大波に置いていかれないような記事を目指します。 対象読者 生成AIを学んでスキルアップしたい方 社内でAI活用してさらに活躍をしたい方 AIの波に乗って市場価値の高い人材を目指す方 記事の構成 本記事は入門編と発展編に分かれています。入門編では「AIを使える人材」になるためのゼロからのロードマップを記載しています。発展編では「AIアプリを作れる人材」になるためのステップアップ
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP
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 ）
こんにちは、株式会社FP16で結構コードを書いている二宮です。 最近Webスクレイピングのコードを色々な方法で書いているので、そこで得た知見をここに残しておこうと思います。 ほぼ毎日なにかのWebスクレイピングコードを書いています。 Webスクレイピング手段 Webスクレイピングには色々な方法があります。 私が最近主に使っているのはこの5つの手段です。 cheerioでHTMLを解析 Playwrightなどで要素指定でデータを取得する APIを見つけて叩く（バックエンドとの通信を再現してデータを取得） LLMでサイト構造を解析してデータを取得する Next.jsからのレスポンスに含まれているデータを解析して取得する これが令和のWebスクレイピングのベストプラクティスだと思っています。 これらの方法を、目標に合わせて使い分けています。 使い分け方 CheerioでHTML解析 JavaS
Notebook LM に本を突っ込むとポッドキャストを生成してくれる機能を愛用しています。 生成されたマインドマップを見ながらポッドキャストを聞き、深堀りしたい部分を実際に読んだり、他の記事などもソースに突っ込んで分析するなど読書体験が令和になりました。 o'reilly ebook は PDF もあるため、それを突っ込めばいいのですが、 Kindle 本はそうもいきません。 いくつか検索した結果、ソリューションとして、 KIndle をスクショする スクショした画像を PDF 化する PDF を Notebook LM にアップロードする という方式がよさそうです。 最近 NotebookLM が画像アップロード機能が実装されたようですが、1ノートブックに対して50ファイルが上限となると、厚い本はつらそうです。 forest.watch.impress.co.jp というわけで今回は
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 追記：以下のも気になるので試してみたいです。試したら追記します。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみたところ、 名刺の写真を撮る 会社名、部署名、名前、…など項目別にスプレッドシートへ記載される スプレッドシートに次の打ち合わせ日を記載しておくと通知さ
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筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材「とてもわかりやすい」「素晴らしすぎる」 | Ledge.ai
GPUなしで動作する軽量なAI OCRツール「NDLOCR-Lite」、国会図書館のラボから無償公開／コマンドライン版に加えWindows/Mac/Linux対応のデスクトップ版を用意
【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
Claude Code を初めて使う人向けの実践ガイド
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
browser-use やばいです - Qiita
社内デザインシステムをMCPサーバー化したらUI実装が爆速になった
Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース | gihyo.jp
凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ - Qiita
行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜mah_lab / 西見 公宏
Stable Diffusion を基礎から理解したい人向け論文攻略ガイド【無料記事】
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
【令和最新版】令和のWebスクレイピング(クロール)【ベストプラクティス】
Notebook LM に Kindle 本を突っ込む - set setting reset
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世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita
ソースコードをリポジトリ丸ごとLLMに読んでもらう方法
Anthropicで利用されているモダンなPython開発のベストプラクティス
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
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