chatgpt.com 3行で 英文アウトプット練習の優れた相手をGPTsで実装できたからストアに並べたよ！ 学習ツールとしての気持ちよさが自慢なのでまずは1回遊んでみてください！ 「英語だと中学生レベルの文章すら全然話せない」の克服ができる………と信じて、製作者自身が酷使しています 何ができるの？ 和文による出題→英訳→添削→出題…のループです。 体験の良さと自身のアウトプットカの弱さは触ってもらえばすぐに伝わるはずです。これ読む人の8割はブクマして満足するだけなんでしょうけど、これ以降を読むより先にまずは一度使ってみてください。最初にあるリンクへ飛ぶだけです。 なお「完全無料！」と言いたいですが、ChatGPTへの課金が無いとすぐに制限が入るのが最大の難点です。 特長を教えて ジャンルや問題の難易度を適宜変更可能。激ムズ要求出したら絶望感がすごい…… 日本語混じりの英文や、かなりの意訳

急に仕事で英語を使うことになった社会人に贈るまとめ(便利ツール/コンテンツ/勉強本) 新規案件参画初日。 Goやk8sを使えることなってワクワクしていたあの日、 参画してすぐにチーム内のエンジニアで日本人が自分以外に一人であること、 それ以外のチームメンバー全員が外国籍のメンバーになることを知らされた そこのあなた！ 数年前の私です（笑） さらに2ヶ月後には、開発チームで唯一の日本人になって死にそうになりました。 その時は突然にやってきます。 当時、私の英語の経験というと大学受験の対策のみと言っていいほどで、 そこから10年以上経過していたため、高校英語すらも怪しい状態でした。 英語学習を開始して　半年ほど経過した時のレベルがTOIEC450程度だったので、学習開始当初はおそらく400点を切っていたレベルであると思います。 そこから英語学習を開始し、2年ほど経過した今では、便利ツールを活用

かなり前から「ChatGPTに学術論文を（英語で）書かせると"delve"のような普段使わないような単語が多く使われるのでバレやすい」という話がSNS以下各所で頻繁に噂されていたんですが*1、最近になってこの件について面白いpreprintが発表されていたのを知りました。それがこちらです。 もう読んで字の如しで「ChatGPTが登場して以来学術論文に使われる単語のレパートリーが劇的に変わってしまった」というのを、実際に具体的なデータに基づいて示した論文です。割と短めの読みやすい論文であることと、先述したようにSNSでは頻繁に噂されていた推測を明確化したということもあり、折角ですのでこのブログで簡単に紹介してみようと思います。 Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事

TOPフォーカス「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい？　元エンジニア校長にホントのところを聞きました【フォーカス】 「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい？　元エンジニア校長にホントのところを聞きました【フォーカス】 2024年5月22日 工学院大学附属中学校・高等学校 校長 中野 由章 芝浦工業大学大学院工学研究科修了（電気工学専攻）。日本アイ・ビー・エム大和研究所を経て、1993年から教職の道へ。三重県立尾鷲工業高等学校や大阪電気通信大学など、多様な機関で教鞭を執り、教育と情報科学を専門分野として研究を重ねる。2021年より現職。情報処理学会の初等中等教育委員会委員長も務める。愛称は、日本IBM時代に同僚に付けられた「ジョニー」。明確な由来はない。 工学院大学附属中学校・高等学校 高校における情報教育のあり方が、大きく変わろうとしています。20

全文検索エンジンも、事前に検索対象のデータを調べてこのような索引を作っておくことで、高速な検索を実現しています。 インターネット検索の例 たとえばインターネット検索の場合、まず各サイトからデータを収集して、その中から索引に載せる単語を選んで索引を作ります。索引のデータは下の図の右側のような表になっています。各単語と、それがどのサイトのどこにあったのかを記録しておく形です。 検索の時は、この索引データを調べます。例えば利用者が「理解」という言葉で検索したら、索引の「理解」のところを調べます。そうすると「サイトAの8文字目と18文字目、サイトGの……」と出現場所がわかるので、すぐに結果を返せます。 なお、この図では索引の単語の並び方が適当ですが、実際には本と同じように「あいうえお順」などに並べておいて、すぐに単語を見つけられるようにしてあります。 索引にない単語 この仕組みの場合、索引にある単

はじめに 多くの勉強方法を試してきて、最後にたどり着いたのが問題駆動プログラミング法という学習方法でした 世の中では独学大全という本がベストセラーになるなど、学習内容ではなく、「勉強方法」を学びたいという人はとても増えています。 せっかく勉強するなら効率よくやりたいと考えるのは当たり前のことです。 成果を出したいならその分野の努力の仕方を学ぶのが１番効率的で賢い それは誰もが理解していることだと思います。 「では、プログラミングの勉強の仕方を学んだことはありますか？」 おそらく多くの人が自分なりに勉強をしていると思います。 なぜかというと勉強方法などの経験的な記事を書こうとすると「考え」を書くことになるため記事を書くのがとても大変でなかなか世の中には「これをやれば確実」という勉強方法を紹介している記事は少ないです。 これはエンジニアが基本的に「技術」を発信することが多くなるので仕方がないと

成長の為にアウトプットがなぜ必要なのか。mattn氏が語る持続的なアウトプットのススメ 2024年5月16日 mattn 大学卒業後、ソフトウェアハウスやSIerなどでソフトウェア開発に携わる。vi派生のテキストエディタVimの日本語化やプラグイン、Go言語などでOSS（オープンソースソフトウェア）の開発・コミュニティ運営に参加し、2019年からGoogle Developers Expert。2021〜2023年 GitHub Stars。著書に『みんなのGo言語』（2016年、2019年に改訂2版、技術評論社、共著）、『Go 言語プログラミングエッセンス』（2023年、技術評論社、単著）がある。関西在住。 X:@mattn_jp GitHub

はじめに 本記事ではレベルアップしたいエンジニアが読んでおくべきQiita記事を紹介します。厳選に厳選を重ねた43記事です。全ての記事を読んでおく必要はありませんが、ちょっとでも「分からないな」「興味あるな」など思ったタイトルがあれば読んでみてください。 次の4種類に分類して紹介しています。参考にしてください。 フロントエンド バックエンド インフラ・Linux周りの知識 その他 それでは、早速紹介していきます！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 フロントエンド まず最初はフロントエンドエンジニアに読んでおくべきとおすすめできるQiita記事を11個選びました！フロントエンドエンジニアとしての基礎が身に付く

「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください（音は出ませんので安心してご覧ください）。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと

改めて説明する必要もないのですが、本や動画サービスによるインプットに関してはマークダウン形式でまとながら行うため、そこまでアウトプットが苦ではありません。 逆に外部サービスを使った資格学習のための問題演習などは少し手間です。 読書や動画サービスのようにマークダウンにまとめながらアウトプットしてもよいのですが、資格系の問題演習は移動時間や隙間時間に利用することも多いので、都度Githubにコミットするのは難しいです。 なんとか作業を自動化したいので以下のような方法を利用するようにしてみました。 学習履歴のデータを取得する 例えばStudyplusではAPIが提供されています。 利用しているサービスによっては、このようにAPIを提供してくれていたりするので、これを利用してデータを取得します。 またサービスの利用規約を確認して、常識的な範囲で自身の学習履歴のデータをスクリプトを組んで取得するのも

「伝わる文章」とはどのようなものか 私はWEB媒体の編集者／ライターをかれこれ17年ほどやっている。日本語で情報を伝えるのが仕事だ。 ジャンルとしては長文の体験レポートを中心に扱ってきた。ライトな読み物で、書くのも簡単そうだと思われるかもしれない。いやいや、そうでもないのだ。それぞれのバックグラウンドを持ち観察力に優れた書き手が、五感をフルに使い数時間かけて体験取材をすると、情報量がとんでもないことになる。それを限られた字数で読者にわかりやすく伝えるのは、実は技術のいる作業なのだ。 また、私は特に編集部の中でも新人ライターを多く担当しており、書き慣れない人が書いた文章を一緒に直し、読み手に伝わる書き方をアドバイスする経験をずっと積んできた。 そんな私が、小学生の子供の中学受験によってあらためて「伝わる文章の書き方」を見つめ直すことになった。本稿ではその経験について少し語らせてほしい。

普段は「通知が迷惑かなー」と思ってブックマークしていただいている方に通知せず記事を編集しているのですが、この記事をブクマしていただいている方は続きが気になっている方だと思いますので通知させていただきます。 結論から言うと、この記事を読んだ @pocokhc (ちぃがぅ)さんという方が金子勇さんが書いたED法のサンプルプログラムを見つけてくださいました。 ちぃがぅさんの記事はこちら 自分で解明したかったという気持ちも無いことは無いですが、バズった時点で誰かが実装してくれそうな気はしていました。新卒からIT業界に入って4年目が始まったところですが、業務以外で初めて業界にコントリビュートできた気がして嬉しいです！ 追記ついでに、謝罪します。初回公開時に記事タイトル含め本文中で何か所か「Winney」と書いてしまっていた箇所がありました。失礼いたしました。誤字修正してあります。指摘してくださった何

こんにちは、加藤(@tomo_k09)です。 PharmaXではバックエンド・フロントエンド開発やスクラムマスターなどをやっています。 PharmaXが提供しているサービスでは、バックエンド開発に主にRuby on Railsが使われていますが、一部の機能はRustで開発されています。 このような理由からRustの経験が浅かった私もコツコツとRustの勉強をしており、 少しずつ学習方法に関する知見が溜まってきました。 そこでこの記事では、Rustをこれから学びたいという方向けに、おすすめの書籍や教材について紹介します。 新しいプログラミング言語はどのように学ぶと良いか 私は新しい言語を学ぶとき、まず基本的な文法やどんな特徴を持った言語なのかをひと通り勉強しています。 そしてその言語の概要をつかんだあと、実際に簡単なアプリケーションの実装をはじめて、分からないことがあったらリファレンスを読ん

はじめに あなたはブラウザからデータベース(DB)に情報が行き着くまでにどんな技術が使われているか説明できますでしょうか？ どのようなプロトコルが用いられ、どの技術を駆使してサーバと通信しているのか、Webサーバでは何が行われ、どのようにして負荷が分散されているのか、トランザクションはどのように管理されているのか、そしてデータベースではシャーディングや負荷対策のためにどのような対策が取られているのか… なんとなくは理解しているものの、私は自信を持って「こうなっている！！」とは説明ができません。 そこで今回は「大規模サービス」を題材としてブラウザからデータベースに至るまでの、情報の流れとその背後にある技術について、明確かつ分かりやすく解説していきたいと思います。 対象としてはこれからエンジニアとして働き出す、WEB、バックエンド、サーバーサイド、インフラ、SREを対象としております。 1.

数学的性能で世界１位の評価を記録した、数学特化の生成AIモデル「MathGPT」において、Mathpresso, Inc.が日本語完全対応版の開発着手を発表 2024年3月29日、アジア最大のAIベース学習プラットフォームQANDAの運営会社であるMathpresso社は、数学的性能で世界１位の評価を記録した、数学特化の生成AIモデル「MathGPT」において、日本語完全対応版の開発着手を発表した。Mathpresso社は、Google、TikTok、ソフトバンクベンチャーズアジアとの資本提携を結び、50カ国以上で9000万人以上の登録ユーザーを集めるグローバルEdTech企業である。日本では、Mathpresso社の運営する質問応対サービス「QANDA」がアプリダウンロード数で学習アプリ部門、第1位を獲得するなど、中学・高校生の学習アプリとして定着している。今後、既に提携を進めている日本

第1章　理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章　応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識／自然言語処理 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)

高等学校段階までの学習で身につけてほしいこと 東京大学を志望する皆さんには、アドミッション・ポリシーにも明示されているように、本学に入学するまでに、できるだけ多くのことを、できるだけ深く学んでほしいと思います。以下、本学を受験しようと考えている皆さんに向けて、高等学校段階までの学習において、特に留意してほしいことを教科別に掲げます。 【国語】 国語の入試問題は、「自国の歴史や文化に深い理解を示す」人材の育成という東京大学の教育理念に基づいて、高等学校までに培った国語の総合力を測ることを目的とし、文系・理系を問わず、現代文・古文・漢文という三分野すべてから出題されます。本学の教育・研究のすべてにわたって国語の能力が基盤となっていることは言をまちませんが、特に古典を必須としているのは、日本文化の歴史的形成への自覚を促し、真の教養を涵養するには古典が不可欠であると考えるからです。このような観点か

昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装

英語を勉強していく上で、避けられないのが英単語の暗記。なんとなく後回しにしたり、勉強し始めてもすぐに飽きて嫌になったりという人も多いのではないでしょうか。偏差値70の高校に通う私がいろいろな方法を試してたどり着いた、英単語の勉強のコツを紹介します！（高校生記者・すい＝３年） 【1】例文を読む 英単語帳を使って勉強している高校生は多いと思います。そこでまず私がおすすめするのが、例文をしっかり読むことです。 ただ英単語の横に書いてある日本語訳を読むよりも、実際にその単語がどのように使われるのかを知ることで、頭に残りやすくなります。さらに、例文中に使われている知らない単語を積極的に覚えていくと、どんどん語彙（ごい）力を伸ばせます。 例文をしっかり読みたい人におすすめなのが、『DUO 3.0』（アイシーピー、税込1320円）という単語帳です。この単語帳に載っている、面白くて役に立つ例文を覚えること

筆者は新卒エンジニア時代に社内でアルゴリズム勉強会を主催していました。 その内容を本形式に書き起こしたものになります。 【この本の特徴】 📗問題演習形式でアルゴリズムの基礎が身に付く構成となっています。 📗分かりにくい概念は丁寧に図解で解説しています。 📗基礎的なアルゴリズムがどのように世の中に役立っているのかを言及しています。 アルゴリズムに関して、皆さんの理解を深めるお手伝いができれば幸いです。