ITパスポート試験 ITパスポート試験会場直前の悪あがき略語集
ITパスポート試験の勉強中に役立つ英略語集のテーブルを作成しました。ITパスポート試験では、情報技術に関連する様々な用語や略語が出題されることがあります。このテーブルを参考にすることで、IT業界でよく使われる略語や用語の理解を深めることができます。これからITパスポート試験の対策やIT業界でのキャリア構築に役立つ情報を提供していますので、ぜひ参考にしてみてください。
ITパスポート試験 
PEP 【Python】PEPを訳して読むｰPEP0
この記事では、多くのPEPのインデックスが含まれています。PEPの番号はPEPエディタによって割り当てられ、一度割り当てられると変更されません。PEPのバージョン管理履歴は、変更履歴を示しています。
Python Pythonでの型変換: 組み込み関数を使ったデータ型の変換方法
この記事ではint,floatなどの数値型からstrの文字列型に変換する方法、反対に文字列から数値への変換する方法について解説します。int()やfloat()などの組み込み関数を使用して、整数や浮動小数点数、さらには長整数や複素数への変換が可能です。型変換の注意点も紹介します。
AI/MachineLearning Claude3とは？ChatGPTと何が違うのか公式記事を読む
AIの優れたパフォーマンスと倫理的な行動を両立させる取り組みを続けるAnthropic社が、新しい言語モデル「Claude 3」ファミリーを発表しました。本記事では、Claude 3の新機能と特徴、ChatGPTとの違いは何かなどを公式発表から読み解いた内容をご紹介します。
AI/MachineLearning 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の魅力とウォーリーを探せプロジェクトその２
この記事では、Pythonの機械学習ライブラリChainerを使って、人気絵本「ウォーリーを探せ」の主人公ウォーリーを自動認識するプロジェクトに挑戦します。画像認識の基礎から教師データの収集、モデル構築、学習プロセスまでを詳しく解説しています。
AI/MachineLearning 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の魅力とウォーリーを探せプロジェクトその１
このブログ記事では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）について解説しています。初めに、CNNの基本的な概念について説明し、その後に実際の題材として、CNNを用いて「ウォーリーを探せ」の絵本のキャラクターを検出するプロジェクトに取り組む構想を紹介しています。また、題材選定の経緯や教師データの収集についても触れています。この記事を通じて、機械学習におけるCNNの応用や実践的な活用方法について興味を持つ読者に向けた情報提供を行っています。
AI/MachineLearning AIはtotoを当てられるようになるのか？その３（AzureML編）
この記事では、Pythonのライブラリを使用してサッカーの試合結果を分析し、その結果を基にAzure Machine Learning（Azure ML）を活用して機械学習モデルを構築しました。Azure MLを使った機械学習の入門から応用までを解説し、読者が簡単に機械学習を始められるように配慮しました。
G検定 【勉強3日】JDLAのG試験に受かった私の失敗談
試験には無事合格できましたが、課題図書を事前に読んでおくことが重要だと痛感しました。次回の受験では、もっと準備をしっかりと行いたいと思います。
AI/MachineLearning AIはtotoを当てられるようになるのか？その２（スクレイピング編）
この記事では、Webスクレイピングという技術に焦点を当て、機械学習を用いてスポーツの勝敗を予測する試みについて解説しています。Webスクレイピングは、ウェブサイトから情報を収集し、機械学習モデルに入力するためのデータセットを作成するための重要な手法です。PythonのrequestsとBeautifulSoupを使用したWebスクレイピングの実装例も紹介しています。
AI/MachineLearning AIはtotoを当てられるようになるのか？その１
このブログ記事シリーズでは、AIがtotoを当てる可能性に迫ります。totoはスポーツ予測やギャンブルの不確実性の高い領域であり、AIがそのような予測を行うことは一般的に難しいとされています。記事では、まずtotoの概要について説明し、次にこれまでのAIによるtoto予測の試みや結果について検証します。