このプロンプトはVer.3に改訂し、別記事に掲載しました。Ver.3では、ユーザーが学びたい語彙を指定すると、すぐにChatGPTが定義・連語・例文・類義語などを提示するようにしました。 【Ver. 3に改訂】 学術英語語彙の使い方を学ぶためのChatGPTプロンプト https://yanase-yosuke.blogspot.com/2023/10/ver-3-chatgpt.html ただしChatGPTと日本語で対話したい方は、こちらのVer.2.3をお使いください。 ■　効果- 以下で紹介するChatGPT (GPT-3.5) のプロンプトは、英語での対話を通じて、英語の学術的な語彙の使い方を教えてくれます。 - ChatGPTは、利用者が作成した英文の正しさや適切性について英語で説明してくれますし、利用者はその説明についていくらでも質問をすることができます。その結果、その語彙の

概要 職業ソフトウェアエンジニアを目指す方々にオススメしたい書籍トップ10です 以下の観点から選定しました 10年後でも変わらない、流行にとらわれず長く役に立つ、ソフトウェアエンジニアリングにおいて普遍的な知識 特定のプログラミング言語やプラットフォームやツールに精通するのではなく、現代のソフトウェア開発の哲学・文化の全体像が把握できることを優先 200～300ページくらいで初心者でも読破できる 400～500ページくらいの本もあるが、それらは辞書的に使うのがいい あえて10冊に絞り込んだので、ここに含められなかった書籍も当然あります CI/CDやDevOpsに関する本も入れたかった… デザインパターンに関する本も入れたかった… DDDやClean Architectureなどシステム設計に関する本は意図的に入れていない 真・プログラミングスクールに通うくらいならこの本を読め10選を書きま

先日、3年半ほど働いたサイバーエージェントを退社しました。来月からはオーストラリアに移住して、現地の企業でソフトウェアエンジニアとして働きます。 あまり技術以外の記事を書くのは得意ではないですが、自分にとって大きな節目なのと、海外での就職を考えてる人に少しでもでも参考になればと思い、自分の就職談を紹介できたらと思います。 入社までの道のり2017年に新卒としてサイバーエージェントに入社し、ABEMAでAndroidエンジニア(もしくは、Streamingエンジニア)としてアプリ開発に携わってました。 元々、海外で働きたい、海外に住みたいという願望があり、入社当時から海外での就職を模索していました。最初の1~2年は、特に海外で働くためのノウハウや知識もなかったので、とりあえずアメリカの知っている企業に片っ端から応募していました。何社からかは返事があり面接まで進むものもあったのですが、VISA

インターネット上でフェミニストが台頭してきた数年前、正直楽しみにしてた所があった。 自分は女だし、実際「女だからと言う理由で不当な扱いを受ける人」が存在することも知っていた。無くなるべきだと思った。 女性ならではの不自由があるなら、それは解消されるべきだと思った。 しかしこのザマだ。ネトフェミとかツイフェミとか呼ばれた彼女たちはいつの間にか暴走してしまった。 手辺り次第気に入らないものにケチを付け、矛盾やダブルスタンダードは当たり前、基本的に論理的じゃなくなってしまった。 そうでないフェミが少なからず残っているのは分かっているが、そうでないものの暴走ばかりが目に付いて、彼女たちに目が届かない。 フェミニズムは失敗した。 「NLは差別表記です」にしても「美白化粧品は差別です」にしても、なんで差別を訴える側っていつも暴走してしまうのだろう。 あーあ、フェミニズムに成功してほしかったなあ。 (追

Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構

ゴリゴリの文系（偏差値４０前半）がAIを学んだ半年 どうも、ゴリゴリの文系です。 商業高校卒業したあと、文系学部にいったので、そこらへんの文系とは格が違います。 文系界のサラブレットです。 肝心な数学力ですが、高校で数学Aまで勉強して、大学で数学入門とっただけです。 つまり、戦闘力0.1ぐらいです。 これから勉強する人に向けてポエムをつらつらと書いていきます。 やってきたこと 実装から始めたい人はある程度参考になるかと。 理論から始めたい人は微積、線形代数、確率統計の基礎を習得してからcouseraに行くのが良いのではないでしょうか。（個人の感想です。） 独学はモチベドリブンでやんないとしんどいので自分でカスタマイズしていってください。 0ヶ月目 会社の研修でプログラミングの基礎を習得。 ここでJavaを勉強してそこそこ組めるようになりました。 研修が終わってから2日くらいかけて、pyth

心理的安全性と、Veinの紹介　Psychological safety and introduction of Vein

あ、退職エントリとかではないです。雑多な駄文をお許しください。 2018年を振り返る 3月にカリフォルニア州パロアルトのラボに異動になって早くも3/4年が経ちました。 自分としてはまだ1年経ってないのかという感じです。もっと長く居るような気もするが、来たばかりのような感じもある。 生活には完全に慣れました。結局の所、生きていくだけなら "You need a bag?" に "No" だけ言えれば何とかなります。 家族のこと、子供のこと 家族が適応に苦しんでいます。特に子供は、8月からTKという公立小学校の下部組織に通っていますが、予想を遥かに超えて心を閉ざしたままです。 娘はとてもシャイで、思ったことが口にできません。非常に端的に言うと、生きる力が強くありません。象徴的なできごとが幾つかありました。 ある日、先生が陪審員の義務で代わりの先生が来た日、普段とは違う教室に預けられた。 お昼に

News¶ 2019/12/06: 講義資料Ver 1.1を公開（2019年度版） 2018/12/17: 講義資料Ver 1.0を公開（2018年度版） 本講義資料について¶ 本ページは 日本メディカルAI学会公認資格：メディカルAI専門コースのオンライン講義資料（以下本資料） です． 本講料を読むことで，医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実践方法を学ぶことができます．本資料は全てGoogle Colaboratoryというサービスを用いて執筆されており，各章はJupyter notebook (iPython notebook)の形式（.ipynb）で以下のリポジトリにて配布されています（notebooksディレクトリ以下に全ての.ipynbファイルが入っています）： japan-medical-ai/medical-ai-course-materials 想定受講者¶ 受

Get really good at programming. Develop fluency in 74 programming languages with our unique blend of learning, practice and mentoring. Exercism is fun, effective and 100% free, forever.

Pythonで最初に知っておきたかったこと 最近、PC(Mac/Linux)やRaspberry PiでPythonを使ってプログラムを組むことが多くなってきました。長く使っていると、多少はPythonのことが分かってきて、色々便利な機能なども知ることができます。その中でも「これ、もっと早くに知りたかった…」というものが結構あったりするので、一度そういったものをまとめて紹介しようと思います。 Pythonをこれから始める初心者の方の参考になればよいなと思います。環境はMac/Linux(Raspberry Pi)を想定していますが、それ以外の環境の方でも参考になるかとは思います。 環境セットアップ 最初は環境構築です。PC（Mac/Linux）だと、仮想環境を使うのを個人的にはオススメします。以下記事参照下さい。 「俺はとにかくPythonで機械学習をやりたいんだー！」という人は、下記の記

【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.

今日は雑誌の原稿を2本何とか書き終えました。やれやれ。 今、軽井沢風越学園準備財団では学校準備を進めています。新しい「普通」の学校、新しい「普通」の教育ってどんなカタチだろう、と日々考え、悩み、対話しています。 そのプロセスはメルマガで配信しています。ぜひ読んでみてください。 お読みいただいて「情景」についていろいろ話したいです。 かぜのーと 第7号（2017年11月15日発行） – 一般財団法人軽井沢風越学園設立準備財団 さて、これからの教育のカタチを考えていくときに、 「ここを出発点にしたいなあ」 「この本は読んでおきたいなあ」 「この本をベースに議論・対話したいなあ」 という本があります。 今日は、ぼくの独断と偏見で「これはいいなあ」と思った本を紹介します。 名著は古典にもたくさんあるので、今回選んだ条件としては以下の三点です。 ①わりと最近出た本 ②わりと読みやすい本（専門書をのぞ

必要なのはブラウザだけプログラミングを始める時に、最初につまづくのが環境構築です。 PyQでは環境構築なしで、ブラウザをひらけば10秒でプログラミングを始められます。 読む・書く・動かすサイクルで定着PyQのエディター画面では、実際にブラウザの後ろでPythonが動いています。これにより、教材を読む→コードを書く→実際に動かすという流れを画面内で完結できます。もちろん、自分で内容を変更して、動かして試してみることもできます。 あなたの興味に寄り添う、1500問以上から選べるコンテンツPyQでの学習は、数個の問題からなる「クエスト」という単位で進みます。 600クエスト・1500問以上存在するすべてのクエストは、好きな順に学び放題。 関連の深いクエストはパート・コースにまとめられており、 直感的に様々なクエストを組み合わせて、自分の興味のある分野を学べます。