ゆるSRE勉強会 #12 https://yuru-sre.connpass.com/event/360950/ ## 関連記事 - LangfuseのTrace書き込み失敗から学ぶLLMOpsを支える技術 https://tech.layerx.co.jp/entry/deep-div…
無職が Claude Code を使って 3 週間かけて OSS ライブラリを開発したけど誰も使ってくれなかった話 注意: この記事はAI（Claude Code）を活用して執筆されました。内容は筆者の実体験に基づいていますが、一部の文章生成にAIを使用しています。（2025年8月現在の情報を元に書かれています） 1. 概要 無職がClaude Codeを使ってChatGPTとの会話履歴をMarkdownに変換するツールを開発しましたが、残念ながら誰にも使われませんでした。。。 リリースして2週間、XでエゴサしたりGitHubのStar数を確認したりしましたが0件でした。これは誰も使っていないのだろうということになり、せめてネタにしないとOSSも報われないので投稿するに至った次第です。 2. はじめに このOSS開発を通じて、Claude Codeをかなり使い倒したので、そこから得た知見に
講習会用にまとめたもの。可能なら公式ドキュメントを参照するのを推奨するが、この資料ではサッと使いはじめるために要点を絞って解説する。 claude-code は claude-code 自身で開発されており、恐ろしい速度で更新されてる点に注意。この資料は一瞬で古くなる。 アカウントの契約等は省略 インストールと実行
昇進のため、転職のため、スキルアップのために勉強時間は確保しているのに、「あれ、昨日覚えたはずなのに思い出せない」「何度読んでも頭に入らない」……そんな経験はありませんか？ 学生時代とは違い、限られた時間で最大の効果を求められる社会人の勉強。「時間をかけているのに身についている実感がない」「暗記が苦手で諦めそうになる」そんな悩みを抱えている方は、勉強前後に「あるもの」を書くだけで、理解力と記憶力を向上できるかもしれません。 今回は、"独学の達人" 読書猿氏がベストセラー『独学大全』で紹介している「プレマップ＆ポストマップ」という勉強法をご紹介します。忙しい社会人でも実践しやすく、効率的に知識を定着させられるこの勉強法。実際に試してみた体験談も交えながら、詳しく解説します。 勉強した内容が定着しない理由 箇条書きノートが記憶を妨げる理由 脳は「関連性」で記憶する 学習前後の「プレマップ＆ポス
出版社の第一学習社（広島市）は6月16日、同社が出版する「カラー版 新国語便覧」について、フリマサイトなどで転売が相次いでいるとして注意喚起した。中には定価の5～10倍の価格で転売されている場合もあるという。 同社は注意喚起の中で「高額な販売価格の理由が知りたい」「購入した転売品が劣化しているために交換してほしい」との問い合わせがあることを明らかに。正規品の品質については管理しているものの、転売品についての状況は分かりかねるとして、高額転売品や破損品などを購入してしまった場合でも、返金などは受け付けられないと呼び掛けた。 カラー版 新国語便覧は高校生向けの資料集。しかし「文豪とアルケミスト」「刀剣乱舞」など、歴史や文学を扱ったゲームや漫画を取り上げていることがSNSで話題に。作品のファンを中心に、学生だけでなく大人でも創作活動の資料に使えるとして注目を浴びた。 もともと一般販売はしていなか
100日間アプリを作り続けるチャレンジをしてる。（現在進行中） github.com 【Day54】とにかく派手なオセロを作った。仕様はGeminiで、エフェクトはClaudeという棲み分けがよかった。#LLMでバックエンド100日チャレンジ#100DaysOfCode pic.twitter.com/vWQSFqcAVm— riddle@MIXI (@riddle_tec) 2025年6月7日 【Day37】CHIP-8 という昔の仮想マシンのエミュレーターを作ってゲームを動かしてみた。その界隈ではシンプルさで有名らしいのだが、gemini2.5だけではうまくいかず o3 も強力しなんとか動かすところまでいったのは感慨深い。#LLMでバックエンド100日チャレンジ#100DaysOfCode pic.twitter.com/I8G0aP4pMk— riddle@MIXI (@riddle
仕事を辞めて、資格勉強を専業でやるようになった。実家に暮らし、昼は家族は仕事でいなくなるのでペットと家にこもりきって勉強している。 ペットは猫だ。2匹いて、片方は猫らしく1匹でお気に入りの場所で寝るのが好き。そしてもう1匹は人間が大好き。人間のいる場所に現れ、人間と共に過ごす。 今、丁度その人間大好きな1匹が膝の上で寝ている。勉強のために机に向かう増田の膝にしがみつくようにして登り、増田の腕に前足をかけながら(爪も立てるので痛い)グースカ寝ている。 初めは浅い眠りと覚醒を繰り返し、覚醒するたびにうにゃうにゃ言いながら手をグーパーしていたものの、今は熟睡して時々ピクピクしながら寝息を立てている。 この状態になると、軽い冊子くらいなら猫の上に乗せても起きないので、もっぱらテキスト置き場にしているが、それでも起きない。それでいいのか。 6月の気温に膝の上の猫の体温は少し暑いけれども、かといってど
話題のClaude 4とClaude Codeに入門！（KAGと学ぼう！勉強会） https://www.youtube.com/live/8BPfZKIa51k
こんにちは、@ketancho です。 この度、Udemy にて 「手を動かしながら2週間で学ぶ AWS 基本から応用まで」 を 2025 年最新版にアップデートの上、再公開いたしました！🎉 www.udemy.com こちらの講座は、2018年から2019年にかけて8ヶ月公開し、その間に1万人を超える方にご受講いただいた講座になります。初学者の方の AWS はじめの一歩はもちろん、業務で AWS を使ってはいるけど体系的に学んだことがないという AWS 初学者〜中級者の方の勉強・学習に、もってこいの講座になっています。 この記事では、この 「手を動かしながら2週間で学ぶ AWS 基本から応用まで」 について、講座中に使用しているスライドも交えながら、ポイントを絞って紹介させていただきます。 また、記事の最後に、公開を記念し、お得にご受講いただける講師クーポンを用意しておりますので、よろ
AIはこれからどう進化していくのか。サイエンス作家の竹内薫さんは「人間の喜怒哀楽を自ら学習して理解する汎用人工知能AGIが注目されている。ソフトバンクの孫正義さんは『AGIは10年以内に実現する』と予言している」という――。 ※本稿は、竹内薫『スーパーAIが人間を超える日 汎用人工知能AGI時代の生き方』（プレジデント社）の一部を再編集したものです。 人間の感情を理解するスーパーAI 近年、AI（人工知能）はこれまでにはない急激なスピードで進化し、私たちの暮らしやビジネスにおいて身近なものになりました。 さらなる進化が期待されるAIの中でも、いま特に注目を集めているのが「AGI（汎用人工知能）」です。 AGIとは「Artificial General Intelligence」の略称で、人間のような高度で幅広い知能を持つ、極めて汎用性の高いAIです。 AGIが従来のAIと大きく異なるのは、
TOPフォーカス初代プレステで「神」になろうとした男。機械学習で生命創造を試みた『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』開発者の苦悩と野望【フォーカス】 初代プレステで「神」になろうとした男。機械学習で生命創造を試みた『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』開発者の苦悩と野望【フォーカス】 2025年4月22日 モリカトロン株式会社代表取締役 森川幸人 1959年生まれ。CGクリエイターとして『アインシュタイン』『ウゴウゴ・ルーガ』等のテレビ番組に携わった後、1995年に有限会社ムームーを設立してゲーム制作の道へ進む。AIとゲームシステムが融合したタイトルを多数手がけており、代表作に『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』等がある。2004年に『くまうた』で文化庁メディア芸術祭審査員推薦賞を、2011年に著書『ヌカカの結婚』でダ・ヴィンチ電子書籍大賞を受賞。2017年にモリカトロン株式会社
こんにちは、東京大学の三輪敬太です。 私は2024年度に未踏IT人材発掘・育成事業として「ニューラル言語モデルによる個人最適な日本語入力システムの開発」というテーマで採択され、早稲田大学の高橋直希さんとともにmacOS上の日本語入力システムを作りました。今回はこの中でも中心的な開発テーマの1つであった「ニューラルかな漢字変換システム」の開発と、その成果について紹介します。 かな漢字変換とは？ 日本語は通常、漢字やひらがな、カタカナ、数字、アルファベットなど、何千種類もの文字を使い分けて表記されます。これをわずか高々100個強のキーしかないキーボードで入力するために重要になるのが、日本語入力システムによる支援です。 多くの皆さんが使っている日本語入力システムでは、ローマ字を介してひらがなを入力し、それを変換して漢字かな交じり文とします。このひらがなによる入力から漢字かな交じり文を作る部分で行
ふーちゃん @Fuga_Yamashita @shinichi_8o2 こういうの付いてるんや！？ カメラの映像から店内の3Dマップを作って 学習したマップと風景を照らし合わせながら位置を把握してると思ってた 2025-04-13 21:16:23
こんにちは、韓国在住のsanaです！ 今回は、パイソンを使った実践的なスキルを身につけるために役立つ3つの講座を紹介したいと思います！ 1️⃣Python無料講義（活用編1） - 思い出の娯楽ゲームを作る（3時間） 実際の開発に役立つスキルを深めることができます。初心者でも安心して取り組める内容なので基礎知識がある方、パイソンの応用力を身につけたい方におすすめです！📈 2️⃣Pythonプログラミング 基礎からスタートし、徐々にプログラミングの力を養うことができます。プログラムを書く力を身につけたい初心者の方にぴったりです👨💻 3️⃣Pythonベースライブラリから積み重ねる機械学習 機械学習に興味がある方には、このパイソンを使った機械学習の講座が最適です！ パイソンの基本から実務で使える技術までしっかり学んでいきましょう🌟 ぜひ、週末に挑戦してみてください！
実はめちゃくちゃ大事！AWS資格取得の順番について！ こんにちは〜！大阪MSPの多野です。 本ブログではみんな大好き資格勉強についてお話ししていきたいと思います！ 今回は資格取得の順番についてです！ ・AWS資格取得の順番 ・勉強計画の立て方と生成AIを活用した勉強法 ・生活習慣の改善 他の項目は別の機会にブログ書きます！笑 自己紹介 現在MSPコアオペレーション第四グループでAWSサーバーの監視・運用保守業務を担当してます！ 自分については直近書いた記事がありますのでそちらを見てください〜！ 未経験からアイレットMSP AWSエンジニアへ！アイレットMSPで働く私の1年間の成長記録【体験談】 そして！MSPについてはこちらの記事を見てください！笑（2回目） ・山本隊長の記事（アイレットの雰囲気がよく分かる！めっちゃおもしろいです！笑 ・みんなのまとめ役、江崎さんの記事（MSPの仕事内容が
4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/
こんにちは、@ketancho です。最近、7年前に書いたこちらの記事を読む機会がありました。 www.ketancho.net 今読んでも、ベースとなる部分や考え方は変わっていないなと考えています。ただ、少しだけ情報を追加、あるいは整理したいなと思える部分があったので、AWS を学び始めようとされる方が多いであろうこの4月に、2025年版を考えてみることにしました。少しでも "学びはじめ" の参考になれば嬉しいです。 ▼ この記事の目次 １）JAWS-UG のイベントや AWS 主催のイベントに参加する ２）AWS 資格を取る ３）実際に手を動かす ４）幅広いインフラの基礎知識をつける ５）簡単なもので構わないので、自身のプロダクト・Web サービスを AWS 上に構築し、運営する ６）自分の学んだことをアウトプットする まとめ １）JAWS-UG のイベントや AWS 主催のイベントに
これまでの人生をだらだらと生きすぎてしまったなあと思う。毎日満員電車に押し込まれ無気力にも時間だけが過ぎ去っていく…。このまま生きていても何も成し遂げることなく社会的に特に役に立たないまま人生を終わってしまうのではないと思っていたらなんか悲しくなってきちゃった。今の仕事を投げ出してでもなにか新しいことに挑戦したいぞ！ そこで私はなぜか東大理3を目指すことにしました。いきなりなぜ東大理3と思うかもしれないですよね…。東大理3は誰もが知っている最難関の医学部。日本のトップ中のトップ。東大生からも宇宙人と恐れられ、一目置かれる存在らしい…。 小さい頃から塾に通い、小学生のうちに高校レベルの数学を嗜むなどした天才集団が受けて合格するような狭き門。たったの97人しか受からないらしい。現役合格率は80％くらいでこれは異状な数値だとか…うーむ。 私は現役の頃は地方の国立大学に進学しました。田舎の公立高校
私が機械学習を学び始めたとき、訓練データとテストデータは異なるのだから、訓練データ上で損失を下げたとしても、テストデータでの性能が必ずしも保証されるとは限らないのではないかと感じ、理解に苦労しました。 本稿では、かつての自分を含め、統計と機械学習の初心者に向けて、なぜテストデータでも性能が理論的に保証されるのかを丁寧に解説します。 本稿の最後では、この議論を深層学習の理論に応用し、最先端の研究にまで一気に繋げます。期待値や分散などの統計学の基礎知識だけからここまで発展的な内容にまでたどり着くというのが本稿の目的です。ぜひ最後までお付き合いください。 目次 目次 期待値への集中 マルコフの不等式 チェビシェフの不等式 ヘフディングの不等式 モデルの評価 訓練の場合には同じ議論は成り立たない ユニオンバウンド 候補の数が有限の場合 候補の数が無限の場合 深層学習の理論へ 著者情報 期待値への集
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