AI 【衝撃】LLMの登場でソフトウェア産業が激変？メディア業界の轍を踏まないために
LLMの登場でソフトウェア産業が激変の予感。メディア業界の轍を踏まないために、ソフトウェアエンジニアは変化に適応し、新技術を積極的に取り入れる必要がある。LLMがもたらす未来は脅威でもあり、大きな機会でもある。
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AI GPT-4の登場で加速する分析業務のAI化 ～専門家の職域が脅かされる日～
OpenAIのGPT-4の登場により、財務分析をはじめとする様々な分析業務でAIが人間のアナリストを上回る性能を発揮。アナリストの職域が脅かされる一方、AIと共存しながら新たな役割を模索することが求められる時代に。
AI OmostによるLLMと画像生成の融合
大規模言語モデルと画像生成を融合するOmostプロジェクト。独自の画像記述言語と高度な解釈技術で、自然言語からの直感的な指示で高品質画像を生成。創造性を拡張し、AIと人間のコラボレーションによる表現の未来を切り拓く。
プログラミング 不変クラスを使った安全なオブジェクト設計
不変クラスを使った安全なオブジェクト設計のベストプラクティスを紹介。可変クラスの問題点と、不変クラスによる対策を具体的なコード例を交えて解説。不変クラスの設計方法とメリット、注意点を詳しく説明します。
プログラミング 列挙型を使用する際の将来の変更への対応: ベストプラクティス
列挙型を使用する際は、将来の変更に備えることが重要です。本記事では、列挙型の値を明示的に処理し、テストを書くことで、コードの保守性と拡張性を高める方法を、Pythonのサンプルコードを交えて解説します。
プログラミング nullを許容する引数による誤解を避ける
関数の引数がnullを許容する場合、コードの読み手に誤解を与える可能性があります。本記事では、nullを許容する引数による誤解を避けるための方法として、呼び出し元でnullチェックを行う方法を解説します。コードの品質を向上させるためのベストプラクティスをご紹介します。
プログラミング 入力パラメータの変更による予期せぬ副作用を防ぐためのベストプラクティス
関数の入力パラメータを変更すると予期せぬ副作用が発生する可能性があります。本記事では、入力パラメータの変更によって引き起こされる問題と、それを防ぐためのベストプラクティスについて、サンプルコードを交えて解説します。
プログラミング 予期せぬ副作用を防ぐためのベストプラクティス
pythonのコードで予期せぬ副作用を避けるためのテクニックを、サンプルコードとともに分かりやすく解説します。副作用を適切に管理する方法や、副作用を分離・明示・隔離・ドキュメント化するベストプラクティスを学びましょう。コードの可読性と保守性を高めるための重要なポイントが満載です。
プログラミング 関数内での例外処理: コードの可読性と保守性を向上させるテクニック
Pythonの関数内での例外処理の重要性と方針を解説。適切な例外処理の実装によって、コードの可読性と保守性を向上させるテクニックを紹介。Optional型やカスタム例外の活用、関数のドキュメント化などの技術も説明。
プログラミング 抽象化レイヤーを活用したソフトウェア設計
複雑なソフトウェアを管理しやすく分割し、コードの品質を高める抽象化レイヤーの活用方法を解説。レイヤー間や同一レイヤー内での適用、メリットと注意点を紹介し、エンジニアに重要なスキルとしての抽象化レイヤーの考え方を学べます。