最近のプログラミングしている小学生のレベルが高すぎる→「親がエンジニアで教育熱心なだけ」という意見に対し錚々たるメンツから反論が寄せられる
とくゆー@Progaku @tokuyuuuuuu Railsメインでやってるプログラミング歴12年31歳フリーランスSEです🍾 Progakuという完全無料のプログラミング学習コミュニティを運営してます😎 チーム開発や勉強会したりして、みんなでわいわい楽しくプログラミングしたい勢ですー。 note.com/tokuyuuuuuu/n/… とくゆー@Progaku @tokuyuuuuuu 最近のプログラミングしてる小学生のレベル高すぎて草 現役エンジニアのワイ涙目なんだが😭 後10年もしたらこういう子達と仕事するかも知れないのかぁ。。。 youtube.com/watch?v=bP-I27… pic.twitter.com/vjQ0pWOrC8 2024-03-01 19:10:44
AIを語りたいなら最低限Pythonをやるべき。足し算より簡単なんだから｜shi3z
昨日は新潟県長岡市に行って、市役所の職員向けと、一般向けに二回の講演を行った。 市役所の職員からの質問事項をよく読むと、ChatGPTを闇雲に何にでも使おうとして苦戦している姿が見てとれた。 たとえばこんな感じだ。 ⚪︎時に東京駅につく新幹線を予約したいとChatGPTに言ったが、公式サイトをチェックしろと言われた 我々からすればその回答は当たり前なのだが、闇雲になんでもChatGPTでやろうとするとこうなってしまうという典型的な例だった。当たり前だが、その目的ならえきねっと一択だ。 ChatGPTには限界がある。しかも低い。 だから通常はPluginと組み合わせたり、プログラムから呼び出したりするという「工夫」が必要になる。 GPTを使うプログラムを書くのはものすごく簡単だ。 たぶんプログラムの世界でも最も簡単な部類だろう。 たとえば僕がプログラムでGPTを使おうかなと思った時、こんなふ
マイクロソフト、「Excel」にPythonを統合--パブリックプレビュー公開
Microsoftは米国時間8月22日、「Python in Excel」のパブリックプレビューを公開したと発表した。この追加機能により、ユーザーはスプレッドシートに直接「Python」のコードを入力できるようになる。 Python in Excelにより、データアナリスト、エンジニア、マーケターや、データサイエンスを学ぶ学生などは、ExcelでPythonコードを使って複雑な統計分析、高度な可視化、機械学習を実行できる。 このプレビュー版では、Excelのリボン内にある関数セクションで「Insert Python」>「Try preview」の順に選択すると、ダイアログが表示される。PythonはExcelに直接統合されているため、追加のソフトウェアをインストールする必要はない。 Microsoftはこの新機能について、データサイエンティストやエンジニア向けでありながら初心者でも使いやす
【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
コーディングできないのでChatGPTにプログラムを外注してみた ゼロ知識でバッチファイル生成
コーディングできないのでChatGPTにプログラムを外注してみた ゼロ知識でバッチファイル生成：AIに相談だ！（1/2 ページ） どんな質問にも“それらしい答え”を返してくれるAIチャットサービス「ChatGPT」。3月年には大規模言語モデル「GPT-4」を搭載するなど進化を続けている。では、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。 本連載では、ChatGPTにさまざまな問題を投げかけて、どんな答えを返すか試してみる。その反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 コーディングできないからChatGPTに外注してみる 米OpenAIはこのほど、ChatGPTに「Code interpreter」という機能を追加した。これはChatGPT上でPythonコードを生成・実行してデータ処理などがで
CSS Stock｜Web制作を楽にするCSSコピペサイト
HTML・CSSの知識は不要。全222種類のパーツから お好みのものをご自身のサイトに取り入れることができます。 CSS Stockは「Web制作を楽にする」をテーマに、HTML・CSSのデザインやパーツをご紹介するサイトです。 お好きなパーツを選び、デザインや色を調整するだけ。あとはHTMLやCSSをコピペすれば、コーディング要らずでサイトに取り入れることができます。新しいスニペットも順次追加しており、色々なパーツを網羅できるよう日々尽力しています。 掲載しているコードについて 当サイトに掲載しているソースコードは全て自由にご自身のWebサイトやブログで使用いただいて構いません。もちろんオリジナルにカスタマイズしてご使用いただいても大丈夫です。 ただし別媒体でソースコード自体を掲載される場合は該当ページへのリンクを記載の上、参照元が当サイトであることを明記してください。 また掲載している
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
効率よくコーディングを進めるためにChatGPTを使ってみよう
この記事について この記事は、 Web制作の基礎から学べる「Webコーディングスクール」 などの資料制作をお手伝いして頂いているemiさんによる寄稿記事です。 emiと申します。USAGI DESIGN emi.というサイトでWebデザインやコーディング練習用のデザインデータを配布しています。Webデザインをメインにストックイラストレータ、グッズデザインなどしております。 ChatGPTとは ChatGPTはOpenAIが開発した対話型のチャットボットです。質問を入力すると質問に対する回答が出力されます。 今回はChatGPTを使って、効率よくコーディングを進めてみます。 headタグ内のコードをChatGPTで生成しよう HTMLの大枠をChatGPTを使ってコーディングしてみよう グロナビをChatGPTで生成してみよう ボタンをホバーした時のCSSをChatGPTで生成してみよう H
ChatGPTとCopilotに要件だけ伝えて自動コーディングしてもらう(AIペアプロ) - Qiita
※この記事は個人的な実験の記事です※ ※実験内容は随時記事を更新していきます※ 24時間いつでも手助けをしてくれるGitHub Copilotさん。 24時間文句も言わずにいつでも親切に回答してくれるChatGPTさん。 そんな両者に要件だけ伝えて自動コーディングしてもらおう(AIペアプロ)、という実験記事です。 Copilot自動コーディング動画 以下の動画は、最初に要件だけをコメント入力して、それ以降はCopilotの提案を受け入れているだけになります。 コメントの入力と提案の受け入れ以外は、全くタイピングをしていません。 コメントの内容は Next.jsでボタンをクリックしたら画像を選択してブラウザに表示する です。 完成品 要件のコメントと受け入れだけをしたコードを実際に動かしてみました。 自動コーディングしてもらったコードは以下の通りです。 // Next.jsでボタンをクリック
Swift未経験の医師が、ChatGPTを使って30分でiOSアプリを作った話｜Shohei
株式会社Ubie、プロダクト開発スペシャリスト・医師の原瀬です。 今回は、今注目されているChatGPTを使って、ごく初歩的なiOSアプリを作ってみたので、ここにまとめてみました。ChatGPTの凄さは既に様々な場所で取り扱われていますが、百聞は一見にしかず、ということで実際に自分で触ってわかったこと、感じたことを共有したいと思います。 私自身はヘルステックベンチャーで勤務していますが、バックグラウンドは医師でコーディングやSwiftも全くの未経験です。 ちなみに、自分の経験したことをそのまま書き出したい、という気持ちがあるので、このnoteの作成には一切ChatGPTを使っていません。 なぜアプリを作ってみようと思ったのかそもそも、なぜエンジニアリソースが豊富な環境の中、自分自身でアプリを作ってみようと思ったのか。「単純な興味です」と言ってしまえばそれまでかもしれませんが、以前から感じて
TypeScriptではじめるChatGPT API：入門から一歩進んだテクニックまで - Uzabase for Engineers
NewsPicks エンジニアの中村です。普段はデータ基盤や機械学習システムの開発、運用をやっています。 さて皆さん、すでにChatGPTは使っていらっしゃるでしょうか。エンジニア、非エンジニアを問わず世の中を席巻している感のある ChatGPT ですが、今月初めにいよいよ API も公開されて、アプリケーションやサービスに組み込みたいと考えている方も多いのではないでしょうか1。 というわけで、弊社でもこの新しい技術をより多くのエンジニアに使いこなせるようになってもらいたいと考え、ChatGPT API に関する社内勉強会を先日開催しました。本記事ではこの勉強会の内容を再構成してお届けします。 とりあえず使うだけなら簡単な ChatGPT ですが、本記事では、長文を扱ったり、ChatGPT と外部のシステムを連携させたりするテクニックなど、知っている人はすでに知っているが、まだそれほど広く
ChatGPTは馬鹿じゃない！ 真の実力を解放するプロンプトエンジニアリングの最前線
はじめに ChatGPTをはじめとしたLLMを使いこなすための必須スキル、プロンプトエンジニアリング について解説します。 最近は動きが早すぎてキャッチアップが難しくなっていますが、特に以下のような手法が注目されているようです。 In-context Learning (ICL) Chain-of Thought (CoT) Zero-shot CoT ReAct Self-Consistency Program-aided Language Model (PAL) 今回は、6つのテクニックの中からPart1として、ICL、CoT、そしてZero-shot CoTの3つを紹介します。 これらのテクニックは、ChatGPTをはじめとするLLMのポテンシャルを最大限に引き出すために必要不可欠です。 さらに、各テクニックを詳しく解説した論文も紹介していますので、是非ご一読ください。 In-con
ChatGPT APIを使ったLineBotの作り方を、人格の与え方まで完全解説【プログラミング不要】｜ChatGPT研究所
元々書いてあるコードを全て削除したのち、以下のコードを貼り付けます。 function doPost(e) { const props = PropertiesService.getScriptProperties() const event = JSON.parse(e.postData.contents).events[0] let userMessage = event.message.text if (userMessage === undefined) { // スタンプなどが送られてきた時 userMessage = 'やあ！' } const requestOptions = { "method": "post", "headers": { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer "+ prop
ChatGPT にコードをレビューして貰う
はじめに 2022年、個人的には「AI 元年」と言って良い程、これまでは精通者しか扱えなかった AI による画像生成や対話などが、われわれ一般ユーザレイヤからも簡単に利用できるまでに AI が浸透してきた年だったと思っています。 特に ChatGPT の登場は革新的で、質問に対する回答の信用度はそれほど高くはないが、そこいらにいるいい加減な回答しか出来ない人達から比べれば、絶対的に有効な回答を自然な日本語で得られる様になりました。 もっと身近に ChatGPT の良さは品質の高さは勿論あるのですが、前提としてリーチするまでの身近さもあると思っています。GitHub からソースコードを clone して、どこかに置いてある英語しかサポートしていない言語モデルをダウンロード、または時間と電気代をふんだんに使って学習させたモデルを使い、さらにはコマンドラインからモデルへのパスを指定して起動、とい
機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ
アパレルで死ぬほどがんばって年収400万だった人がSQLとExcelと基本情報技術者試験で年収600万になった話
(あんちべ! 俺がS式だ） @AntiBayesian 統計屋。 データ解析やDMP開発、データ解析組織作りなどご相談ください。 主著：「データ解析の実務プロセス入門(amzn.to/3vgVTmS)」 プロフィール：engineer-lab.findy-code.io/jobs-in-statis… (あんちべ! 俺がS式だ） @AntiBayesian 飲食やアパレルなど、市場の先行きも不安でこのままだとスキルも身に付かず…って将来不安視されてる方にプログラミングやシステム開発を学ぶのお勧めしてる。 人手不足のIT系に転職するのもありだし、ドメイン知識活かしてその市場の開発を担うことでハッピーになるケースあるので 2022-01-16 15:36:44 (あんちべ! 俺がS式だ） @AntiBayesian あとこう言う話すると必ず「IT系も闇が〜」と言われるけど、この先闇しかない市場
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
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ChatGPT API の使い方(Python) と料金を紹介。｜ChatGPT研究所
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プログラミング演習 Python 2021 - 京都大学