SEが最近起こったことを書くブログ

ITエンジニアが試したこと、気になったことを書いていきます。

2023年ふりかえり

取得した資格

Azure

  • Azure Fundamentals(AZ-900)
  • Azure AI Fundamentals(AI-900)
  • Azure Data Fundamentals(DP-900)

今年から業務でAzureも利用しているので、最低限のスキルを習得するために取得 Azureサービスの基礎的な概要は理解できた。 AWSとAzureのサービス読み替えも最低限できるようになってよかった

AWS

  • AWS Certified Database - Specialty
  • AWS Certified SysOps Administrator - Associate
  • AWS Certified Developer - Associate
  • AWS Certified DevOps Engineer - Professional

業務目的というよりは、継続的にAWSの基礎スキルを磨くために取得 特にCode○○のサービスのようなCI/CD関連のサービスの理解が深まった 知識を活用して、クラウドでのCI/CDを実現していきたい

まとめ

  • Azure OpenAI Serviceを使うため、Azureのスキルも必要になったため、Azureの資格も取得した
  • 業務で使う機会が少ないため、ずっと避けてきたAWSのDeveloperの資格を取得した
    • なぜかDevOpsの点数がかなりよかった

読んだ本

検索システム

  • 検索システム 実務者のための開発改善ガイドブック
  • 機械学習による検索ランキング改善ガイド 技術解説とハンズオンで学ぶ機械学習ランキングモデルの導入と改善

RAGシステムを作るために、そもそも検索システムの基礎を学ぶために読んだ。 キーワード検索について・検索システムの評価方法・検索システムに必要な機能の基礎を理解できた

自然言語処理基礎

LLMの勉強をする中で自然言語処理の基礎力不足を感じたので勉強 単語ベクトル表現・言語モデル・Transformerとは何かを復習できた 今目次を見直したが、「自然言語処理の基礎」は再度学習したほうがよさそう

生成AI読み物

  • 教養としての生成AI
  • 検索から生成へ 生成AIによるパラダイムシフトの行方
  • 大規模言語モデルは新たな知能か ChatGPTが変えた世界
  • その仕事、AIエージェントがやっておきました。 ーーChatGPTの次に来る自律型AI革命

生成AIが与える影響を専門家がどのように考えているかを理解したいため、読んだ ChatGPTの可能性を考える際の解像度があがった

LangChainの使い方

  • OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門
  • LangChain完全入門 生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方
  • ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築[実践]入門

LangChainの使い方を体系的に学びたくて購入 Chain、Agent、Tool、Memoryなどの基本的な概念を体系的に復習できた Callbacks、Output parsersなど詳しくなかった部分について、学ぶことができた

Azure OpenAI Service

  • Azure OpenAI Service実践ガイド 〜 LLMを組み込んだシステム構築【電子書籍】[ 柿崎 裕也 ]

Azure OpenAI Serviceを体系的に学びたくて購入 Azure AI SearchやSemantic Kernel、プロンプトフローなど他の書籍ではあまり解説がないことまで書かれていて、参考になりました

LLM活用事例

  • ChatGPT時代の文系AI人材になる AIを操る7つのチカラ【電子書籍】[ 野口竜司 ]
  • ソフトウェア開発にChatGPTは使えるのか?ーー設計からコーディングまでAIの限界を探る【電子書籍】[ 小野哲 ]

LLMをどのような業務や製品に活用できるかの具体例を把握して購入 あまりリテラシーがない方にChatGPTの説明する方法の参考となった 具体的な他社事例が多数掲載されており、非常に参考になった 開発の中でどのようにChatGPTを活用できるかをプロンプトを含めて紹介されているのも参考となった

生成AIの法的リスク

  • 生成AIの法的リスクと対策【電子書籍】[ 福岡 真之介 ]

生成AIの法的リスクを体系的に学びたくて購入 著作権・個人情報の取り扱いなど生成AIを利用するうえで避けられないことが体系的に記載されており、非常に参考になった 利用者と提供者の観点を分けて説明されているのも非常に参考になった

その他機械学習

  • Optunaによるブラックボックス最適化
  • Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 (KS情報科学専門書) [ 小嵜 耕平 ]
  • 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋

機械学習の復習のために購入 3月ぐらいまでは、機械学習メインでやっていたので、その時に活用した 評価指標の決定については、現場導入するかどうかの判断で重要となるので、再度読みたい

その他

  • マルチクラウドネットワークの教科書 耐障害性と冗長性を実現するデザインパターン電子書籍】[ 宮川 亮 ]
    • マルチクラウドを検討する必要性が出てきたため、購入
    • 体系的に学んでなかったので、非常に参考になった
  • データで話す組織〜プロジェクトを成功に導く「課題発見、人材、データ、施策実行」4つの力
    • データで変革する方法を学びたくて購入
    • 継続が必要ということが再認識できた
    • 組織の各フェーズでどのようなケイパビリティが必要が明記されているので、非常に参考になる
  • OKR(オーケーアール) シリコンバレー式で大胆な目標を達成する方法
    • やる気になるような目標を立てる方法を理解したくて購入
    • 内容はある程度理解したつもりだが、導入するのが難しい
  • ユーザーの問題解決とプロダクトの成功を導く エンジニアのためのドキュメントライティング【電子書籍】[ ジャレッド・バーティ ]

その時点で課題と感じていたことを改善したくて購入。 スキル・知識不足を多少改善することができた

まとめ

  • とにかく生成AIのキャッチアップに使えそうな本をたくさん読んだ
  • ChatGPT関連のキャッチアップに必要な本を多く読んだ
    • 関連して自然言語の基礎の本も読んだ
    • transformerの学び直しもした
  • 作り方は多く読んだが、どのようなユースケースで利用できるかは十分にキャッチアップできていない

自己啓発のためにやったこと

  • 毎週その週にキャッチアップしたことをブログにまとめて出す
    • キャッチアップした記事をちゃんと読むようになったので、非常によかった
  • Google ColabでローカルLLMを動かす
    • 技術記事は読むだけでなく、自分で手を動かすことが重要であると再認識した

来年意識すること

  • 今年は、技術中心のキャッチアップになっていたが、もう少しアウトカム改善につながる大きな計画の立て方も学びたい
  • 個人での成果ではなく、組織で成果を出すために必要なインプットもしたい