AI 時代のコードの書き方, あるいは Copilot に優しくするプロンプターになる方法
Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成
「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア - GeekOutコラム
AI（人工知能）に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際に利用されるようになりました。その背景のひとつには、AI分野での研究開発に多大な投資を行っている大手IT企業が、その成果の一部をオープンソースとして公開し、世界中のエンジニアが自由に使えるようになったことがあります。 こうしたオープンソースのAI関連ライブラリには、Googleの「TensorFlow」やFacebookの「Torch」といった海外のIT企業のものだけでなく、国内にもPreferred Networksの「Chainer」やソニーの「Neural Network Libraries」などがあります。最近では、関連した情報も数多く手に入るようになりました。 また、これらのライブラリの多くには親切なチュートリアルも用意されており、AIの開発経験がないエンジニアでもさほど手間を掛ける
AIとIoTのエンジニア不足が深刻化、国が育成に本腰
AI（人工知能）やIoT（インターネット・オブ・シングズ）などの新技術を活用したデジタルビジネス創出に取り組む企業が増えている。一方で、それらを担うエンジニアの不足が深刻化している。情報処理推進機構（IPA）が2017年4月に公開した「IT人材白書2017」では、「IoTやビッグデータ、AIなどに携わる人材」を「確保できている」と答えたユーザー企業はわずか1.6％、IT企業やネットサービス企業でも2％台にとどまる。 そんな中、こうした技術の習得を国が後押しする制度が始動する。経済産業省と厚生労働省が連携し、両省が認定する講座の受講者に対して最大で受講費用の7割を補助する予定だ。金額の上限は年間で56万円に上る。新技術習得によるキャリアアップを目指すエンジニアにとっては、見逃せない制度になりそうだ。 主に30～40代技術者向けの実践的講座を認定 今回のスキル習得支援は、経産省による講座の認定
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