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
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 身につまされる英語力問題。手っ取り早く英語を習得するなら海外に行ってしまうが最善なはずですがこのコロナ禍、身近なところで英語に触れつつ技術も勉強したい？といえば、動画です。 10 Developers You Should Follow to Improve Your Skills (スキルを上げるための、フォローすべき開発者10選) という記事があったので10人をまとめた。プラスオマケ。それぞれ実際に動画を見てみての補足付き。 1. Ben Awad (ベン・アワド) ソフトウェア開発者。React、React Native、Grap
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos In this article, we are going to create an entire Computer Science curriculum using only YouTube videos. The Computer Science curriculum is going to cover every skill essential for a Computer Science Engineer that has expertise in Artificial Intelligence and its subfields, like: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision,
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? その後良書が出たこと、分野間のレベルを合わせるため入替の書籍があることなど大幅Updateした記事を書きました！ Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がない
サーバーレスの次はなんなんだ
はじめに この記事は、同人誌サークル「めもおきば」から不定期刊行している技術解説本「めもおきばTecReport」に書いたものを公開用に再編集したものです。 ⇒ めもおきばTecReport 2023.12 この記事のほかにも「私もSecHack365に参加したい！」や、「2023年振り返りと2024年技術予想」としてこんなキーワードを取り上げているので、気になったらぽちっとしてください！ メガクラウドと特化型クラウド／ハイパーバイザーのSoC化／ライセンスとクラウドベンダー／イベント駆動型API／LLM時代のAIペアプロ力／生活必需品としてのGPU・NPU／Passkey／ウェブアクセシビリティ／リアルイベントの再開 サーバーレスの次はなんなんだ サーバーレスと呼ばれる技術ムーブメントが盛り上がり始めて8年近くが経ちました。各クラウドベンダーのFaaS（Function-as-a-Ser
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? なんだろう、嘘つくのやめてもらっていいですか？ 大学も技術者認定機関も、いつまで古いまたは間違ったシェルとカーネルの概念を説明し続けるのでしょうか？ シェルはカーネルの言葉をユーザーの言葉に翻訳したり、出力結果をユーザーに中継したり、カーネルを防御したりする層ではありません。指定したコマンドを実行するだけのプログラムです。勉強中の学生か代理執筆業者が適当な文献を調べて書いたとしか思えません。そして他人の説明を自分の言葉に置き換えるのが上手い人がおかしな説明をさらに広めています。個人サイトやオンライン学習サイト程度であれば適当なことを書い
OpenAIが2023年3月14日に正式発表した「GPT-4」は、ChatGPTなどに用いられたGPT-3.5の性能をさらに超え、「初代iPhone登場時と同等の衝撃を与える存在」と評されています。すさまじい性能を有するGPT-4がどのような影響を生み出しているのか、AIに関するマーケティングの専門家であるサム・ウッズ氏が「生後わずか3週間のGPT-4が作成した14の素晴らしいもの」としてまとめています。 GPT-4 is barely 3 weeks old. It has already made significant contributions to various fields. Here are the 14 incredible things created with GPT-4.— Sam Woods (@samuelwoods_) 2023年4月3日 GPT-4では、テキ
物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く｜shi3z
物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く 物理学者たちがノーベル物理学賞をホップフィールドとヒントンが受賞すると知った時、まあまあ微妙な気持ちになったことは想像に難くない。 我々コンピュータ科学者にとっては、ノーベル賞は全く無縁なものだった。むしろ「ノーベル賞をコンピュータ科学者が取ることは永久にない」と言い訳することさえできた。コンピュータ科学の世界にはチューリング賞という立派な賞があるし、ノーベル賞よりも賞金が高かった京都賞は、アラン・ケイやアイヴァン・サザーランド、ドナルド・クヌースなど、コンピュータ科学者たちが堂々と受賞している。その割には本来マイクロチップの最初の設計者である嶋正利などが京都賞にノミネートされていなかったり、サザーランドの弟子であるアラン・ケイの
by Hillel Steinberg ハイテク企業やベンチャー企業のトップが、「これからの若者はプログラミングを身につけるべき」とアドバイスするのを見聞きしたことがある人は多いはず。こうした潮流とは裏腹に、NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが「プログラミングはもはや不可欠なスキルではない」と提唱しました。 NVIDIA CEO: Every Country Needs Sovereign AI | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/world-governments-summit/ Jensen Huang says kids shouldn't learn to code — they should leave it up to AI | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/tec
【誰でも簡単ChatGPT、GPT-4 利用】Azure OpenAI Serviceを使ってみた with LINE Bot【Azureでより安心・安全にAI機能が使える】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、もっちゃんと申します。 今AIの快進撃が続いておりますね！2000年代に第三次AIブームが始まってからはや十数年、ここ数年の進化のスピードは眼を見張るものがあるのではないでしょうか。そしてその話題の中心となっているのがOpenAIやMicrosoftなどが開発を行っているChatGPT,GPT-4といった大規模言語モデルです。 特に今年に入ってからは本当にあまりにも各所でアップデートが巻き起こっていてついていくのに必死な状態ですよね（笑） また、情報を追うのと同時に実際に触っていくことも大事ですので、今回はAzure Ope
ChatGPT APIの使い方 実際にChatGPT APIを使ってみましょう。 openai-pythonのインストール 今回はOpenAIのPython用ライブラリであるopenai-pythonを使います。pipを用いて、openai-pythonをインストールしましょう。 pip install openai APIリクエスト ChatCompletion.createで対話を生成できます。たとえば、以下のようなコードになります。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは！"}] ) print(complet
Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more Betty Jean Jennings and Frances Bilas (right) program the ENIAC in 1946. Via the Computer History Museum Eventually, interpreted languages, which are much easier to debug, became the norm. BASIC, one of the first of these to hit the big time, was at first s
Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け）｜しぴちゃん
しぴぴぴ！ Vtuberのしぴちゃん (https://www.youtube.com/@CP-chan) です。 配信ではゲームの話しかしてませんが、今回はAIに関する連載ということでローカル環境（手元のマシン）で動かせるAIの話をしていきます。 第一弾 DeepSeek R1をほぼ準備なしからローカルGPUで動かす 第二弾 本記事 Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け） 第三弾 GPUなしでも動く！ローカルLLMとllama.vscodeでコード補完 今回は連載の第二弾です。 LLMをローカルにインストールする大きなメリットとして、API制限や従量課金から解放されてLLMが「使い放題」になるという点があります。 DeepSeekは一世代前のV3ならWebで使ってもそんなに高くないのですが (https://api-docs
こんにちは！ 逆瀬川（@gyakuse）です！ 前回はOpenAIが公開しているChat APIとWhisper APIを用いて議事録文字起こしアプリケーションを作ってみました。今回は、Chat APIを便利に使うためのライブラリであるLangChainとguidanceを紹介していきます。 なぜ便利に使うためのライブラリが必要なのか？ 単純にChat APIにリクエストを送るだけであれば、各言語に用意されたライブラリを使うだけで良いでしょう。たとえば、Pythonにおいてはopenai-pythonが用意されています。前回紹介したとおり、Chat APIを使うだけなら以下のようなリクエストを作るだけで済みます。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create
vscode.dev(!)
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. October 20, 2021 by Chris Dias, @chrisdias Back in 2019, when the .dev top-level domain opened, we picked up vscode.dev and quickly parked it, pointing at our website code.visualstudio.com (or, if you are from the Boston area like me, we "pahked it"). Like a lot of people who buy a .dev domain, we had no idea
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
MacでLocal LLM そこそこRAMの大きなMacbook proが手に入ったので、ローカルでのLLM実行を試すことにした。 しかし、MacのGPUを有効化させることのできるローカル環境を整えるまでに、思いのほか苦労したので、メモとして記しておく。 とりあえず、以下の3つの選択肢を試した。 open interpreter text-generation-webui LM Studio で、結局のところ現状まともに動作してくれたのは、LM Studioだけだったのだが、それぞれの所感について示しておく。 1: open interpreter open interpreterそのもの説明については、Qiitaにもいくらでも記事があるのでここでは省略する。 例えば以下の記事など。 https://qiita.com/ot12/items/d2672144b914cb6f252f htt
これから流行る言語 | 雑記帳
新言語にできることはまだあるかい なんとかWIMPS 最近（1ヶ月くらい前）、こんな記事が出ました： 新しいプログラミング言語が出てこない(新しく出てた言語を追記) – きしだのHatena Kotlin, TypeScript, Rust, Swift以降にみんなが話題にするような新しい言語が出てこない、それはなぜか、みたいな趣旨です。客観的に見れば「新しい言語は常に出続けている」わけですが、「みんなが話題にするような」というのが多分曲者なんでしょうね。 例え話をすると、新しい若木は常に生えてきているんだけど、大木に成長するには時間がかかるので、大木にしか興味のない人には「この8年間で新しい大木は登場していない」と判断してしまうのかもしれません。 まあ私としても、Web (HTTP) APIを書く言語とか、JSON色付け係が使う言語はもう出揃ってしまったのかもしれないという気はしなくもな
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
2023年5月に発表された新しいプログラミング言語「Mojo」が世間で注目を浴びています。 PythonをベースにしたAI向きの言語であるということで、どんな言語なのか気になっている方も多いのではないでしょうか？ この記事では、Mojoの特徴や機能、今後の将来性について解説します。Mojoを学んでみたい方向けの学習方法もまとめているので、これからMojoを勉強すべきか検討している方は、ぜひご一読ください。 レバテックフリーランスはITエンジニア専門の フリーランスエージェントです案件を探してみる 注目のプログラミング言語「Mojo」とは？ プログラミング言語「Mojo」とは、どのような目的で作られ、他の言語と比べて何が新しいのでしょうか。まずはMojoの概要と特徴についてチェックしていきます。 Mojoプログラミング言語の概要 「Mojo（モジョ）」とは、Modular社が2023年5月に
知識ゼロでもプログラミングができた！ ChatGPTと5時間格闘したリアル体験記2025.04.28 22:0032,386 小野寺しんいち 最初にお伝えしておくと、昔も、そして今も、私にはプログラミングの知識はまったくありません。 それなのにできたんです。そんな自分でも、プログラミングができたんです。そう、ChatGPTさまさまで！ ChatGPTを使って、プログラミング知識ゼロからツールを完成させたリアルな体験、共有します。 効率よく情報収集したい、から始まったImage: Generated with Dall-E 3ニュースのインプットって、大切だけど結構大変じゃないですか？ メディアの種類もどんどん増えて煩雑になる中で、どうやったらもっと簡単に、だけど的確に情報をゲットできるのか、考えていたんです。 そこで思いついたのが、AIに任せちゃおうというアイディアです。ChatGPTを使
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事を読むと VSCodeを最適化することで、React開発効率が加速します。 関数コンポーネントの雛形が一瞬で出来る。しかもファイル名がそのままコンポーネント名になる ES6の作法に則った作法で自動でコード整形してくれる。どういう時に関数内の()が省略できるか等を覚えなくて良い useEffectの最適な第二引数を自動で補完してくれる コンポーネントのimport文を自動で挿入してくれる なぜこの記事を書いたのか VSCodeは素晴らしいテキストエディタです。 特に、React開発においてはもはやデファクトスタンダードです(長年愛
DeepMindが競技プログラミングレベルのプログラミングが可能な人工知能(AI)の「AlphaCode」を発表しました。AlphaCodeのほかにも自動でプログラミングが可能なAIは存在しますが、AlphaCodeは414億ものパラメーターを保持した特に精度の高いAIに仕上がっているとのことです。 Competitive programming with AlphaCode | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode Competition-Level Code Generation with AlphaCode (PDF)https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_leve
TSKaigi資料まとめ
非常に学びが多く、刺激的な時間でした。…が、あまりに内容が濃く、逆に記憶に残らない！ そんな自分のために、登壇者の方が公開してくださっている資料をまとめました。 もともとは完全に自分用のメモなのですが、「こんなの欲しかった」と思ってくださる方がいればと思い、共有してみます。 内容に誤りや抜けがあれば、ぜひコメントなどでご指摘いただけると嬉しいです。修正していきます！ ※本記事では、TSKaigi 2025の各登壇者が公開されている資料・概要を引用・紹介しています。 ※引用元・登壇者情報は公式サイトおよび各スライド共有サービスからのリンクに基づいています。 ※内容の正確性については各登壇資料をご確認ください。 2025/05/23 Room: トグル 招待講演 The New Powerful ESLint Config with Type Safety Introduction to th
オープンソースらしくソフトウェアを設計する
This post is also available in the following languages. English, Korean こんにちは、出前館のプロダクトを担当しているヨンジェです。私は10余りのオープンソースプロジェクトをディレクションして開発し、チームで新しいソフトウェアを設計するときは、なるべくオープンソースへの移行可能性を念頭においています。今回の記事では、その過程で主にどのような点を強調しているかについて紹介します。 インターネットで見られるオープンソース関連記事のほとんどは、オープンソースの哲学について話したり、これから始める人向けにREADMEの書き方やライセンスの違いを説明したりするような記事が多いです。今回の記事では、ソフトウェアの構造や構成方法について説明したいと思います。また、オープンソース活動をする上で価値をおくべき部分とネーミングについても触れ
"Everything is true," he said. "Everything anybody has ever thought." この記事は ABEJAアドベントカレンダー2023 の 17 日目の記事です。 こんにちは。システム開発部の石川 (@ishikawa) です。昨年のいまごろは Objective-C ばかり書いていましたが、今年は念願の Swift で QR コードリーダーを書き直したり、React Native の C++ コードをデバッガで追いかけて不思議なバグの修正をした年でした。 react-native で 196,607 回 fetch() すると通信できなくなるバグを直した https://t.co/lvNC3PL85b— takanori_is (@takanori_is) 2023年9月21日 普段の業務では TypeScript と Go、Pyt
達人出版会
知識ゼロからノーコードではじめる Studio Webサイト制作入門 gaz 徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和7年度 株式会社わくわくスタディワールド 瀬戸美月 徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応 第2版 小縣 信也, 斉藤 翔汰, 森田 大樹, 田澤 賢, 小宮 寛季, 野口 敏久, 山田 弦太朗, 安… Proxmox VEサーバー仮想化 導入実践ガイド エンタープライズシステムをOSSベースで構築 青山 尚暉, 海野 航, 大石 大輔, 工藤 真臣, 殿貝 大樹, 野口 敏久 1週間でLPICの基礎が学べる本 第4版 中島 能和 Windowsで作る侵入検知システム 自作IDS/IPSで学ぶ実践セキュリティ dora シリコンに導入されたドーパントの物理 公益社団法人 応用物理学会 半導体分野将来基金委員会 Pythonを使った数値計算入
昨年、株式会社松尾研究所（東京大学松尾研とビジョンを共有）に転職しました。 現在は技術顧問の松尾先生のもと、AI系のビジネス活用に向けた基礎研究寄りの業務に従事しています（リサーチャー職）。 本記事では社内の有志向けに実施した、私が普段実施している情報収集元の紹介です。 私は現在、「企業での基礎研究者」的立場ですが、AI系は基礎研究から開発、ビジネスの距離が近いため、ビジネス関連の情報も幅広く見るように心がけています。 以下、 毎朝チェックしている情報 週単位でチェックしている情報 月単位でチェックしている情報 の順番に紹介いたします。 1. 毎朝チェック 1.1 最新の研究情報 最新のAI系研究論文の調べ方ですが、私は 「labml.ai」 の 「Find latest and trending machine learning papers」 を使用しています。 こちらのサイトでは、T
息抜きを兼ねてQiitaで開催されている以下のイベントに参加してみました。 ※個人の好みが強い点、将来気が変わって別のことを学んだりといったことも結構起こると思いますがその辺はご容赦ください。また、仕事のものは別途学んだりはしますがその辺はあまり含みません（プライベートで興味を惹かれているものを中心に触れていきます）。 ※執筆者はゲーム業界に在籍しており、現在データエンジニアをしているためその辺の色が強くなっています。 数学関係の強化 以前も何冊か数学関係の本を消化したり、コンピューターサイエンスの基礎本なども消化したりしてきましたが、機械学習含めたデータサイエンス周りを強化するにしろゲーム関係にしろ数学は強化して損はない・・・ですし学んだことは長持ちしそうなため復習や新しいことの勉強も含め数学方面を強化したい・・・という感じがあります。 最近は朝は仕事関係のクラウドやらの勉強・夜はOSS
vscode.dev(!)
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. October 20, 2021 by Chris Dias, @chrisdias Back in 2019, when the .dev top-level domain opened, we picked up vscode.dev and quickly parked it, pointing at our website code.visualstudio.com (or, if you are from the Boston area like me, we "pahked it"). Like a lot of people who buy a .dev domain, we had no idea
Developers are increasingly relying on AI coding assistants to accelerate our daily workflows. These tools can autocomplete functions, suggest bug fixes, and even generate entire modules or MVPs. Yet, as many of us have learned, the quality of the AI’s output depends largely on the quality of the prompt you provide. In other words, prompt engineering has become an essential skill. A poorly phrased
[Hacker News discussion, LinkedIn discussion, Twitter thread] Update: My upcoming book, AI Engineering (late 2024/early 2025) will cover building aplications with foundation models in depth. A question that I’ve been asked a lot recently is how large language models (LLMs) will change machine learning workflows. After working with several companies who are working with LLM applications and persona
はじめに 機械学習に関する実用的な知見を知るために、「Kaggleで勝つデータ分析の技術」を読んだので、Kaggle以外の場面でも活用できる話題をまとめてみた。本書は機械学習の基本的な内容も含んでいるが、この記事では機会学習に関する一通りの知識を持ち、実問題に利用している読者を想定してまとめた。従って、勾配ブースティング木の仕組みや、回帰タスクの評価方法等、基本的な内容については解説しない。本記事では、評価の落とし穴や、モデルを改善するための特徴量の工夫、チューニングのTipsについて紹介する。 特徴量 Tips 1: 欠損値の扱い データにはしばしば欠損値が含まれている。欠損値は、そもそも値が存在していない場合の他に、ユーザが意図して入力していない場合や、観測器のエラーによって取得できていない場合等、様々な理由によって生じる。欠損がランダムに発生していない限り、欠損しているという事実が何
はじめに エンジニアリングの分野では、技術の進化が日々進んでおり、エンジニアにとって継続的な学習が不可欠です。新しい技術の習得やスキルの向上に有効な学習手段が重要です。 日本では日本語のコンテンツはもちろんありますが、最先端の技術を取得するには、英語圏のコンテンツは切りたくても切り離せないことです。本記事は、日本人エンジニアが自身のスキルを向上させ、最新の技術に追いつくための優れた英語コンテンツをご紹介します。 エンジニア向けのおすすめの英語コンテンツ一覧 エンジニアにおすすめ17の英語コンテンツをご紹介します。 1.Codecademy (Website): 難易度：★★☆☆☆ 言語：主にPython、JavaScript、HTML、CSS 無料と有料のバージョンがあり、対話的な学習を提供し、多様なプログラミング言語や技術に焦点を当てたコースを提供しています。プログラミングにおいて実践的
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
SIerでのGitHub Copilotの業務活用に向けた検討ポイントをまとめてみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? OpenAIが開発したコード生成AIの「Codex」や、その技術を活用した「GitHub Copilot」が注目を集めています。Qiitaや技術ブログではCopilotを試してみた系の記事も多く公開されており、好意的な反応と共に紹介がされているように感じます。 これらのコード生成AIやツールを開発業務で活用しようと考えた際、どのような効果が見込めるのか、プログラマの心理やパフォーマンスにどのような影響を及ぼすのかが気になったので、CodexやCopilotの実装能力やプログラマに与える影響を調査した研究事例などを調べました。 この記事で
生成AIを活用したシステム開発の現状と展望
Copyright (c) The Japan Research Institute, Limited 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて - 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 2024年09月30日 <本資料に関するお問い合わせ> 伊藤蓮(ito.ren@jri.co.jp) 近藤浩史(kondo.hirofumi@jri.co.jp) 本資料は、作成日時点で弊社が一般に信頼できると思われる資料に基づいて作成されたものですが、情報の正確性・完全性を弊社で保証するもので はありません。また、本資料の情報の内容は、経済情勢等の変化により変更されることがありますので、ご了承ください。本資料の情報に起因して閲覧者 及び第三者に損害が発生した場合でも、執筆者、執筆取材先及び弊社は一切責任を負わないものとします。本資料の著作権は株式会社日
2. 機械学習・AIチートシート まずは機械学習やAI開発に関わるチートシートからです！ Machine Learning Cheat Sheet | DataCamp 主要な機械学習アルゴリズム、その利点と欠点、および使用ケースをガイドするものです。初心者からエキスパートまで、誰でも役立つリソースです。 機械学習アルゴリズム チートシート MicrosoftのAzureが提供している機械学習アルゴリズムに関するチートシートです。 TensorFlow Cheat Sheet https://zerotomastery.io/cheatsheets/tensorflow-cheat-sheet/ 機械学習と人工知能のためのオープンソースライブラリ、TensorFlowのチートシートです。基本的な概念やベストプラクティスがまとめられています。 （メールアドレスでサブスクライブするとPDFがダ
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ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp
英語力と技術力向上のための海外Tech系Youtuber10選 +n - Qiita
放送大学マイルストーン('23)｜lumpsucker
初学者のための正しいシェルとカーネルの概念 ～ 大学も技術者認定機関も間違いだらけ - Qiita
「自動ムービー編集」「ゲーム開発」「文章校正」「論文要約」などGPT-4がわずか3週間で生み出した14の画期的ツール
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The End of Programming as We Know It
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Building LLM applications for production
「Kaggleで勝つデータ分析の技術」から見る実用的な機械学習の知見
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