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【現場で使える Bubble #5】チームで開発をしよう！プロジェクトの共有とブランチ
Bubbleを使ったチーム開発に関する解説記事です。プロジェクトの共有や効率的なブランチ運用を通じて、複数人での開発をスムーズに進める方法を紹介しています。開発環境と本番環境との違いや複数人での作業の注意点をまとめています。Bubbleでのチーム開発をより効率的かつ円滑に進めるための内容です。
ハルシネーション？そもそもLLMには間違った情報が含まれている！
AIの学習データに誤りが含まれると、AIはその誤った情報に基づいて推論を行い、間違った結論を導く可能性があります。そのため、AIを利用する際には、提供される情報を批判的に検証する必要があります。とはいえ、人間自身が間違った知識を持っていて、間違った判断をしてしまったら、結局のところ間違った情報が学習に使われてしまいます。
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【Python #2】はじめてのPydantic
Pydanticでデータバリデーションを行い、アプリケーションの外とデータを安全にやり取りしよう
【現場で使える Bubble #4】バックエンドもローコードで実装！実践付きでBackend Workflowを解説
現場で使えるBubbleの知識・技術を解説！ Bubbleで始めるBackend Workflow徹底解説！バッチ処理やデータ更新、条件分岐、API連携までをローコードで構築できるBackend Workflowを実践付きでわかりやすく紹介します。
AIによる新規事業開発の社会的な課題
新規事業開発におけるAIの利用について、社会的な課題や影響を科学的社会主義と新たな資本主義の観点から考察してみる。科学的社会主義では、AI技術の共有化や社会全体の利益を重視し、経済の平等化や持続可能な社会を目指している。一方で、新たな資本主義は利益追求や競争を維持しつつ、経済成長や技術革新を加速させるが、経済格差の拡大などのリスクを伴う。 最終的には、持続可能で公正な社会の実現に向けて、AI技術を社会全体の利益に活用することの重要。
【人工知能（AI）】AIの未来を形作る：2024年ノーベル物理学賞に輝いたAI研究者の功績
2024年度のノーベル物理学賞がAIの基礎理論に貢献したジョン・ホップフィールドとジェフリー・ヒントンに授与されたことを中心に、彼らの研究がどのようにAI技術を進化させたかを掘り下げます。ホップフィールド・ネットワークやボルツマンマシンといった彼らのニューラルネットワークモデルが、AIの理論的発展に不可欠であることを指摘します。また、受賞の背景にある選考基準や層構造型ニューラルネットワークの評価、生成AIやTransformerモデル、AI技術の社会的インパクトなどついても紹介します。
【プログラミング 基礎】元インフラ系の人と学ぶオブジェクト指向
全くの別業界→インフラ→バックエンド遍歴を辿るエンジニアが、プログラミングを学んでいた時に理解することに苦労したオブジェクト指向プログラミングを、Pythonの簡単なコードを用いてサクッと解説！
【人工知能（AI）】生成AIは「にせもの」なのか？
あるラジオ番組で経済アナリストが発した「（生成AI、）あんなのはにせものですよ」という発言から、何をもって「にせもの」と言っているのか、どうすれば「にせもの」と捉えられなくなるのか、を考察します
【現場で使える Bubble #3】Reusable Element で学ぶ！共通化の心構えと実践
Bubbleの強力な機能であるReusable Elementについて詳しく解説。REの基本概念から実践的な使用方法まで、段階的に説明しており、共通化・コンポーネント化の重要性や、REを活用した効率的なアプリケーション開発方法を学ぶことができます。また、REの柔軟な設計方法や、プロパティを使った機能の拡張についても触れており、Bubble開発者にとって非常に有益な情報が詰まっています。
【現場で使える Bubble #2】Data APIの使い方：効率的にデータを操作する方法
Bubble の Data APIに関する解説記事です。このAPIは、アプリ内のデータを外部や内部から操作できる強力なツールで、特にBubbleのAPI Connectorを使用して同一アプリ内でのデータ取得や操作が可能です。この記事では、Data APIの基本的な仕組みから、具体的な実装方法、実際にどのようにリクエストを送信し、データを取得・更新するかについて詳しく解説しています。内部APIの利用によって、効率的にデータを操作しアプリのパフォーマンスを向上させる方法も紹介。開発者が知っておくべき最適なAPI活用術を学べる内容です。
