# 0.はじめに 　最近調子上向きで浮かれている今日この頃。 　ABは順調に進みつつCでブレーキ。 　何とかクリアしたもののDはクリアできずに終了。 　レート-24で735に後退しました・・・。 # 1. A - Sigma Cubes 　ちょっと何を言っているか分からない問題。 　まぁ、問題通りの式を実装してテストしたら 　例通りの出力ができたのでOKとしました。 　https://atco...

# 【Git】ブランチのマージ戦略！基本からコンフリクト解決までを徹底解説 # はじめに こんにちは！開発作業でGitを使っていると、必ずと言っていいほど登場するのがブランチのマージ作業ですよね。 今回は、メインブランチ（`main`）の変更内容を開発用ブランチ（`dev`）に取り込む基本的な手順から、`--no-ff`や`--squash`といった便利なオプション、そして誰しも一度は頭を抱える...

# はじめに 2025年7月に発売された「[現場で活用するためのAIエージェント実践入門](https://www.kspub.co.jp/book/detail/5401408.html)」を読み始めました。発売と同時に品薄になり、なんと一時期フリマサービスで高額取引されていたという伝説の技術書です。 https://www.kspub.co.jp/book/detail/5401408.h...

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# はじめに この記事は、会社からの課題として **JavaScriptの振り返り** を行った際に、改めて感じたことを整理したものです。 自分自身が初学者として学んできた経験、そしてリスキリングを考える方にも役立つ内容としてまとめています。 >「これからプログラミングを学ぶけど、まず何から手をつけたらいいんだろう？」 そんな疑問を持つ人に向けて、この記事では **なぜHTML・CSS・Ja...

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AIの要素技術について記述します。 　 https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer_(deep_learning_architecture)#/media/File:Transformer,_full_architecture.png ## 理解 2017年に登場したモデル（"Attention is All You Need" 論文） #### サ...

AIの要素技術について記述します。LSTM（Long Short-Term Memory）は、RNN が抱える長期依存関係の記憶の難しさ（時間的な情報の忘却）を改善したモデルです。 　 https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory#/media/File:LSTM_Cell.svg ## サンプルプログラム lstm_numpy....

AIの要素技術について記述します。RNN は、ニューラルネットワークに「時間的な依存関係」を扱う仕組みを加えたモデルです。 ## サンプルプログラム rnn_numpy.py 学習 text = ( "hello rnn! this is a tiny demo.\n" "rnn learns to predict the next character.\n"...

AIの要素技術について記述します。word2vec は、単語を意味や文脈の特徴を反映した数値のベクトルに変換します。 　 https://towardsdatascience.com/word2vec-with-pytorch-implementing-original-paper-2cd7040120b0/ ## word2vec データセット（コーパス）と、CBOW または Skip-...

AIの要素技術について記述します。 　 ## 理解 ソフトマックス関数は、最終出力層で「確率」に変換するために使われる特別な活性化関数 シグモイド関数を多次元に拡張 多クラス分類問題において、ニューラルネットワークの出力を確立分布に変換する 各成分は区間 (0, 1) に収まり、全ての成分の和が 1 になるため、「確率」として解釈できる 入力ベクトル z の各成分 zi に自然指数関数...

AIの要素技術について記述します。ワンホットエンコーディングは、文字や単語を0と1で表したベクトルに変換し、AIが理解できる形にします。 ## サンプルプログラム one_hot_encoding.py AIに、単語をベクトルとして入力する 例１． 語彙: ['I', 'love', 'Python', 'hate', 'Java'] 文: ['I', 'love', 'Python']...

AIの要素技術について記述します。多層パーセプトロン（Multi-Layer Perceptron）は、訓練データを用いて学習し、学習後は新たな入力データに対して出力を予測します。入力層と出力層の間に隠れ層があり、これらの「重み（パラメータ）」を学習します。 　 ## サンプルプログラム mlp_numpy.py #### ① XOR　線形分離できないが、MLPなら解ける 訓練データ（...

AIの要素技術について記述します。単純パーセプトロンは、訓練データを用いて学習し、学習後は新たな入力データに対して出力を予測します。 　 ## サンプルプログラム perceptron.py #### ① AND 訓練データ（2入力、1出力のデータセットを4個） [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]] [0, 0 ,0, 1] 活性化関数：ステップ関...

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業務でいきなりC#を触ることになったため 基礎の基礎の部分を備忘録程度に残す ```C# using System; /*標準ライブラリ仕様の宣言*/ class Program { static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("HelloWorld!"); /*コンソールに文字出力*/ } }...

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#### **はじめに** 資料作成やブログ記事で、「この画像、イメージにぴったりだけど、著作権の問題でそのまま使えない…」と悩んだ経験はありませんか？ そんな時に役立つのが、**AIを使って「似た雰囲気のオリジナル画像」を生成するテクニック**です。 この記事では、元となる画像の「本質」をAIに深く理解させ、意図した通りの"あの感じ"の画像を生成させるための、強力なプロンプト術をご紹介しま...