大学2年の息子は情報工学を専攻しているわけはないのですが、必須科目として「情報学」を学んでます。 ちょうど自宅に「情報学」のテキストがあったので、パラパラとめくってみました。 わたしは実務として情報システムの仕事をしているのですが、根底にある理論が不足してます。テキストに書かれていることは、知識欲を刺激してくれます。 いっぽう、テキストを読みながら「情報学」の解釈は、わたしがイメージしていることと、やや乖離していることが気になりました。 典型が人工知能（AI）に関する技術です。テキストでは「ある資料を入力すると、関係の高い資料を探す技術」と紹介し、膨大なデータのなかから、処理速度を向上させることが課題と表現してます。 決して、間違ってる表現とは思いません。でも、Chat GPT で体感している AI が目的としているのとは違います。 Chat GPT は、入力した情報から、関係の高い情報を
YouTube で見る 未経験のエンジニアは増えすぎでもう要らないってホント？いまさら IT キャリアを始めるのはもう遅いのかな？ IT 業界へのキャリアチェンジを検討していると、未経験な人が増えすぎという情報を見て不安に思う方もいるのではないでしょうか。 ウェブ上では「増えすぎ」という声は実際に上がっているようです。しかし、それはエンジニアが飽和しているということを意味しているわけではありません。 この記事では未経験エンジニアが増えすぎているという話の実態を、具体的なデータと経験に基づいて示します。その上で「うざい」などと評されることなく、未経験から安心して IT キャリアに進むためのヒントをお伝えします。 この記事を読むと、未経験エンジニアが増えすぎていると言われる誤解がとけ、あなたも安心してITキャリアを始められるようになりますよ！ この記事を書いた人 りもじい YouTube X
久し振りの更新です。巷では先日リリースされたばかりのGPT-4oの話題でもちきりですが、私も当日深夜2時のライブストリーミングを見てその後すぐにGPT-4oを試しています。性能に関する雑感としては 全般的にはGPT-4-Turboより頭が良い Claude 3 Opusと比較すると、お堅い & 無難な回答を返す傾向あり ただし、Opusよりハルシネーションは起きにくい印象 画像認識の性能が凄い 辺りでしょうか。特に最後の点は特筆すべきことで、GPT-4-Turboの画像認識よりだいぶ性能が向上したおかげで今までだとやりにくかったことも簡単にできるようになっています。その際たるものが先日バズった GPT-4oの画像認識力と理解力をもってすればいけるやろと思ってやってみたら実際いけた。 ペーパープロトタイピングから最初のHTML書き起こすのにかなり使えるのでは。 つーか指示そのものを画像の中に
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