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Python Developer's AI Tools Python - AI Assistant Python - AI Code Generator Python - AI Code Converter Python - AI Code Debugger Python - AI Code Reviewer Python - AI Code Explainer Python - AI Code Refactoring Python - AI Code Documentation Python Basics Python - Home Python - Overview Python - History Python - Features Python vs C++ Python - Hello World Program Python - Application Areas Python
はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ
Requirement already satisfied: japanize-matplotlib in /home/okazaki/.local/lib/python3.8/site-packages (1.1.3) Requirement already satisfied: matplotlib in /usr/local/lib/python3.8/dist-packages (from japanize-matplotlib) (3.5.1) Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.8/dist-packages (from matplotlib->japanize-matplotlib) (1.3.2) Requirement already satisfied: c
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回は大学が無料で公開している、エンジニア向けの学びになる資料をまとめていきます。 東京大学 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、数値解析など応用的な使い方までを分かりやすく解説している。 AWS入門 こちらもネットワークやクラウド、インフラの仕組みの解説から始まり、AWSの構成パターンなどが基礎から解説されている。 150分で学ぶ高校数学の基礎(東大生) 高校数学について180分でサクッと振り返る神資料。数学の知識はプログラミング領域でも活用する場面が多々あるので、かなり勉強にな
Takuta @Takuta 村上琢太（タクタ）。『ThunderVolt』編集長。フリーランス編集者。'69年生。大学まで京都在住。92年〜バイク雑誌『RIDERS CLUB』に。その後、ラジコン飛行機誌『RCエアワールド』、海水魚飼育本『コーラルフィッシュ』、ガジェット誌『flick!』に携わる。バイク、クルマ、旅行、絵画、ラグビーなども好き。 twitter.com/ThunderVolt_mag Takuta @Takuta 息子（台湾の大学でAIを中心にCS勉強中）と電話で話したら、勉強方法が22世紀だった。 先生が過去問10年分くれたから、それをPythonでプログラム組んで何年分勉強したらいいかを解析して、3年分をやったらほぼ95％確率でその点数が取れると出たので念のため4年分やったら予定どおりの点数が取れとか。 第3外国語のインドネシア語を勉強するのに、覚えなきゃいけない単
はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者（ヒントン氏ら）のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用するだけなら比較的障壁は高くないですが、理論的な部分まで含めると学ぶべき内容が広く、分野によっては難易度が高く、せっかく学び始めたのに挫折する人も多いです。 未経験だけどAIの知識を身につけたい 現在web開発の知識があり、AIも学びたい AIを学んでエンジニアインターンや実務で活躍したい といった方は是非読み進めていってください。 コンテンツは随時追記していきます。 構成 本記事は下記のような構成
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マイクロソフトは本日（日本時間9月17日）0時からオンラインイベント「Microsoft 365 Copilot: Wave 2」を開催し、Microsoft 365 Copilotの複数の新機能などを発表しました。 With Copilot in Excel, you can create advanced visualizations, generate forecasts, and save time sorting through data with Python. Take a look: https://t.co/uqE1VyQ5WU #AI #Microsoft365 pic.twitter.com/e7Eph9q4Oc — Microsoft Excel (@msexcel) September 21, 2023 Pythonコードにより高度なデータ分析などを実現 Copi
はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? どういうわけか日本では一切話題に上がっていないのですが、Pythonの開発者コミュニティでなんか問題が起きているようです。 どうも話が様々なスレッドにとっ散らかっているうえに半分はDiscordや非公開のところで動いているみたいなので、読み取れていないところが色々あるかもしれません。 誰かが補足してくれるはず。 Proposed bylaws changes to improve our membership experience 最初のきっかけはこのスレッドです。 これは規約の一部を変更する提案であり、その中でも3番目の提案であるAd
どうして Julia を作ったか
プログラミング言語「Julia」開発者さんの文章がとても好きなので、雰囲気重視で訳しました。結構意訳です。原典：https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia/ =================================================「どうして Julia を作ったか」 それは、僕らが欲張りだからだ。 Matlab はめっちゃ使う。僕らの中にはLispの天才もいるし、PythonやRuby のすげー奴、Perl を巧みに使いこなす奴もいる。毛も生えない子供の頃からMathematica で遊んだ奴もいる。いまだにツルツルな奴だって仲間だ。Rではアホみたいにたくさんグラフを書いた。C言語からは、いつだって冒険の匂いがする。 ぜんぶ、大好きだ。面白いし、いろいろなことができる。何かをしたいと思った時--科
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