この記事は以前 エンジニアと人生 というオンラインコミュニティで執筆し技術書典で頒布した本の中の、私の執筆した章をリライトしたものです。 無料公開の背景 本は有料で販売していたのでこの記事も有料記事にしようかとも思っていましたが、最近個人開発をネタにした特に中身のない記事を有料で買ってしまい後悔している友人を見かけて、そういうのにうんざりしていたので無料で公開することにしました。 個人開発云々いうなら中身のない情報商材じゃなくて自分のサービスで稼げよな！ ということで。でも投げ銭はありがたくいただくのでいいと思ったらバッジしてください！ 【追記】 上記に対して「有料記事がダメって事？」という反応を頂きました。書き方が悪く申し訳ありません。 有料でノウハウなどを販売する事は良いと思います！そしてそれでサービスの運営費を賄えるなら嬉しい事です。 なんならサービスに関する事ならこの記事の"データ

プログラミングの勉強方法で最も効果がない方法は「写経」です。コードを記憶しても無駄です。実際のプログラミングでは記憶にないコードを作り出さなければいけないからです 「写経」はタイピング速度の向上やキーワードを覚える効果はあるかもしれませんが、肝心のプログラミングには役に立ちません — Koichi Nakashima (@ko1nksm) September 3, 2024 こういうエントリを見かけたので。 僕は1990年代からプログラミングを人に教える仕事をしています。最初は中学の時に技術家庭科の授業を先生から任されて同級生にプログラミングを教えることから始まりました。その後、色々な方法を試しましたが、結論としてプログラミング初心者は写経した方が結局は上達が速いと今は考えています。 それが特に強く感じられたのは2015年頃から色々な人にAI関連のプログラミングを教え始めた頃です。 AI関

機械学習の基礎用語や初歩的な手法、数学的な理解を深めませんか？環境構築が不要、オンラインで実行が可能な機械学習入門チュートリアルを公開中！機械学習の世界へ飛び込んでみませんか？ スクラッチで最小二乗法と最急降下法をPythonでコーディング（線形回帰） ロジスティック回帰の概要や数学的理解と実践に役立つ知識（ロジスティック回帰） まず呼び方ですが、Kaggleと書いて「カグル」と読みます。日本でも最近は定着してきましたが、Kaggleに参加している方を「カグラー（Kaggler）」とも呼びます。 Kaggleですが、本サイトへ行くと一番上に書かれていますが「The Home of Data Science & Machine Learning」（データサイエンスと機械学習の家）と題されている通り、世界中の機械学習・データサイエンスに携わっている約40万人の方が集まるコミニティーです。 Ka

実務未経験、独学でプログラミングを勉強し、応用情報技術者試験に合格、ポートフォリオとしてのWebアプリケーションを制作し、地方のIT企業に就職にしました。 34歳のころからプログラミングの勉強を始め、ITエンジニアとして就職することに憧れていましたが、まさか実現できるとは…と自分が一番驚いています。どんなことをしたのか、こちらの記事でまとめたいと思います。 結論 34歳（35歳目前）から初めてプログラミング学習を独学で開始 放送大学を卒業、基本情報技術者試験、応用情報技術者試験に合格 ポートフォリオを制作、応募先に提出 37歳で地方（東京以外）のIT企業（Web受託がメイン）に試用期間の3ヶ月間契約社員として働き、正社員に 提出したポートフォリオについてはこちらの記事で解説しています。 就職できたと思う要因 ポートフォリオを完成させ、GitHubでコードを公開、Qiitaで解説記事を書いた

プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains AIがプログラミングを支援してくれるサービスが主要各社から出揃いました。 Publickeyではこれまで各社の発表時点でそれぞれのサービスを紹介してきましたが、ここであらためて主要各社のプログラミング支援AIサービスをまとめます。 本記事では、各AIサービスごとの主な機能などをリストアップしています。ただし、実際にはAIに指示などをすれば品質の差異はあれどおそらく何らかの結果は返ってくるであろうこと、この分野は急速に進化していて各社とも積極的な能力向上と機能追加を行っていくであろうことから、現時点で機能差はあったとしてもそれほど顕著な違いとは言えないでしょう。 そして、おそらくは今後各社のコード生成関連のAIの能力はある程度十分な高さまで急速に到達し

はじめに 本記事はアウトプットの心構えのカレンダー | Advent Calendar 2023の4日目の記事です こんにちは！！@Sicut_studyです！ 私はアウトプットの大切さを日頃から発信しており、実際にQiitaにたくさんの記事を投稿しています そんな中で、自分なりに高速に記事としてアウトプットできるフレームワークを使っているのでそのフレームワークについて紹介していきます アウトプットの大切さ まず言っておきたいのはアウトプットは質より量です 量が増えるとだんだんと質もあがります 私は駆け出しのエンジニアの方に普段から「100本記事を書けば人生変わる」と言っています。 そもそも世の中に100本記事を書いたことのある経験をしたことがある人はごく僅かです そんなごく僅かな人になれれば絶対人生が変わります。 多くの人ができないことをやり遂げられる。しかも記事という形で目に実力が見え

ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくた…

OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ

いろいろ盛り上がってるけど、今学ぶなら何がいいのか建設的な話をしようじゃないか 20年以上前に聞いたことがあるのはC+だのプラプラだの、ビジュアルベーシックだの、フォートランだの、Javaだのだった 今なら何を学べば一番潰しが聞くのか。これを話してほしいと思う

それともこれは一発逆転思想に囚われているだけなんでしょうか。 肉体労働や接客業は苦手だしどうやって社会復帰したらいいのか分かりません。

僕の20年来の親友にnpakaというプログラマーがいるんだけど、彼はもう超凄い。何でもすごい。何でも書けるし何でも早い。本を書くのもプログラムを書くのも、新しいわけわかんない説明書がバグだらけの環境に慣れるのも早い。 んで、これまではちょっとしたことも難しいことも全部npaka(布留川君)に頼んでたんだけど、最近二人とも独立したからつまんないこと頼むのは悪いなと思って「あれはできるんだっけ」くらいのことは自分で何とかしようかなと思った。 それでChatGPTに「Swiftで⚪︎⚪︎やるにはどうすんの?」と聞いたら、Swiftについてほとんど何も勉強してないのに作りたいものが何となくすぐにできてきちゃって、でもまあやっぱりChatGPTだと知識が古いので詰まったらネットで検索すると、だいたい結局npaka(布留川君)のページが出てきてやはり信頼と実績の大先生(仲間内ではそう呼ばれている)です

プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ

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

在宅で仕事や勉強をしている時間が増えてくると、ずっと無音だと寂しい気がして、できればあまり気にならないBGMや環境音があるといいなあ、と思ったことはありませんか？ ちょうど2年前にそうしたBGMなどをまとめた記事を公開したところ、大変好評でした。しかし2年も経過すると、紹介した音源の多くが配信を終了してしまっています。 そこであらためて、現在配信中の音源を集めたBGM集 2023年版を作りました。 いつアクセスしてもすぐに聞けるような、24時間365日ライブ配信をしている動画や音源をできるだけ選んでいます。仕事や勉強の役に立てていただければ幸いです。 作業用BGMの定番としてのLoFiチャンネル 落ち着いたBGMあるいはチルアウトミュージックとしてのLoFi HipHop/LoFi Beats系の音楽は、ここ1年～2年ですっかり世の中に浸透した感じがあります。 特にYouTubeでの24時

Markdown + AI（GithubCopiotX）の驚異のタッグ！💥 2023年新世代の爆速ライティング体験へようこそ！💻いま、✨GithubCopiotXでMarkdownを作らないで、いつ作りますか？MarkdownVSCodegithubcopilotChatGPTMarkdownViewer 新世代のライティング体験 VSCode Insider＋GitHub Copilot nightly(Chat機能)で快適なMarkdown執筆体験を実現！ Markdown Viewerでリアルタイムにプレビューを確認しながら執筆可能！ Typoraを使っていた頃のライティング体験とは比べ物にならないほど快適！ ChatGPTと比べても、MarkDownを理解して会話ができるので便利すぎる！ ※2023/06/09追記(Chat機能など）ベータプレビュー版の機能について一旦削除m(

ChatGPT関連のニュースを最初めちゃくちゃ嫌っていたうちの母親（57歳の主婦）が実際に使い始めたらどハマりしてしまったらしい。それだけなら面白いもんだが2ヶ月前、遂に「OpenAIのエンジニアになる」と言い出した。ちなみに母は一度も日本から出たことはないしプログラミングやIT系に勤務した経験もない。 ニューハンプシャー州にあるコミュニティカレッジのオンライン英語学習コースとCamblyというアプリで英会話やライティングを勉強しながら、Pythonやデータ構造、アルゴリズムの勉強をしている。本を読んで色々作りながらPython Certificationsという試験の勉強をしているらしい。 俺は2ヶ月前まで色々パソコンの基本的な使い方やファイルとかフォルダの違いについて教えていたが、もう多分母の方が詳しい。その情熱を数十年前に俺の教育に注いでくれればよかったのに。まあボケ防止にはなるだろ

技育祭は「技術者を育てる」ことを目的としたエンジニアを目指す学生のための日本最大のオンラインカンファレンスです。「技育祭2023【春】」に登壇したのは、元2ちゃんねる管理人のひろゆき氏。エンジニアを目指す学生からの質問に答えました。全5回。2回目は、「ChatGPT」がエンジニアに与える影響について。前回はこちら。 酒を飲んでコードを書ける気はしない ひろゆき氏（以下、ひろゆき）：（コメントを見て）「飲酒しながらプログラミングしているんですけど、ひろゆきさんもされていますか？」ということなんですけど、僕、酒を飲んでプログラムを書いたことはたぶんないですね。 司会者：へぇ、意外ですね。なんでですか？ ひろゆき：もともと、家であまり酒を飲まないのもあるんですけど、脳のバッファー量って超重要じゃないですか。 例えば、コードをバーッと書いている時に、話しかけられたり電話がかかってきたりすると、脳の

エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ①　Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） ②　Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③　実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら