生成AI時代の新プログラミング実践ガイド Pythonで学ぶGPTとCopilotの活用ベストプラクティス
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内容紹介
大規模な言語モデルを活用したサービスである「ChatGPT」と「GitHub Copilot」の登場は、ITエンジニアの世界に大きな影響力を持っています。導入には多くの課題がありますが、これらのサービスをプログラミングに活用することで、より迅速かつ効率的に開発を進める可能性が高まります。
新しい時代のプログラマーやプログラマー志望者にとって、従来のプログラミングスキルに加えて、ChatGPTを使用したプログラミングスキルを習得することは、開発の効率を向上させるための重要なスキルとなります。
本書ではChatGPTの基本的な概念や仕組みを詳しく解説し、プログラマーが使うと便利なChatGPTの基本動作やプロンプトエンジニアリングの学習にも焦点を当てています。また、Microsoftが提供する「GitHub Copilot」を使用したプログラミングの基本から、主要なプログラミング言語であるPythonを使用したChatGPTやGitHub Copilotを組み合わせたソフトウェア開発の実践的な使い方を示しています。その他、OpenAI API（GPT-4V対応）の活用方法、新登場したGPTsを使い、自分好みにカスタマイズする方法、AI開発で現在主流となっているLangChainの使用方法についても詳細に説明しています。
ChatGPT環境に早く適応することは、同時代を生き抜くプログラマーにとって不可欠なスキルです。本書を読んで、ChatGPTを活用したプログラミングの第一歩を踏み出そう！
書誌情報
- 著者: 松本直樹
- 発行日: 2024-02-16 (紙書籍版発行日: 2024-02-16)
- 最終更新日: 2024-02-16
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 368ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF, EPUB
- 出版社: インプレス
対象読者
プログラミング中級者向け。ChatGPTプログラミングを学びたい人。Python開発でChatGPTを使おうと考えている人
著者について
松本直樹
株式会社スタートコード代表取締役 https://startcode.co.jp/
京都大学工学部、東京大学大学院情報理工学系研究科修了。在学中にWeb 系システム開発のアルバイトをしていてプログラミングを覚え、その後、NTT データを経て、フリーランスエンジニアを経験して現在は法人化。得意分野はPython のアプリケーション開発とIT インフラ技術。Udemy では受講生数7 万を超える講師で、業務で役に立つ知識を体系的に学べるような講座を展開。Python、Flask、SQL、基本情報技術者試験などで人気講座を持つ。
https://www.udemy.com/user/song-ben-zhi-shu-4/
目次
はじめに
第1章 ChatGPT とは何か、どう活用するのか
- 1-1 ChatGPT とは何か（一橋大学、小町守教授に聞く）
- 1-2 ChatGPT をどう使うべきか考える（奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）、渡辺太郎教授に聞く）
- 1-3 これからの生成AI サービス（マイクロソフトに聞く）
- 1-4 ChatGPT をどう有効活用すればよいか
- 1-5 ChatGPT の動作を理解してプロンプトを作成する
- 1-6 今後のIT エンジニアに必要となる能力
- 1-7 まとめ
第2章 ChatGPT 使用のベストプラクティス
- 2-1 GPT のしくみの概要
- 2-2 ChatGPT の利用方法
- 2-3 プロンプト作成の基本
- 2-4 プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス
- 2-5 プロンプトパターンを使用する
- 2-6 ChatGPT Plus の機能の活用
- 2-7 まとめ
第3章 GitHub Copilot 使用のベストプラクティス
- 3-1 GitHub Copilot のしくみ
- 3-2 個人アカウントとビジネスアカウント
- 3-3 GitHub Copilot の使用を開始する
- 3-4 Github Copilot の基本操作
- 3-5 GitHub Copilot を有効活用するためのプロンプト
- 3-6 GitHub Copilot Labs を使う
- 3-7 GitHub Next を使う
- 3-8 まとめ
第4章 ChatGPT とGitHub Copilot を活用したソフトウェア開発のベストプラクティス
- 4-1 要件定義・設計
- 4-2 開発・単体テスト
- 4-3 運用・管理
- 4-4 まとめ
第5章 OpenAI API 利用のベストプラクティス
- 5-1 OpenAI API の始め方
- 5-2 API についての詳細
- 5-3 API でチャットボットを作成する
- 5-4 temperature、presence_penalty、frequency_penalty の設定
- 5-5 Flask でAPI を使用したアプリケーションを構築する
- 5-6 Function calling 機能を利用する
- 5-7 テキスト以外のデータを扱う
- 5-8 画像生成機能をアプリケーションに組み込む
- 5-9 まとめ
第6章 LangChain でGPT を有効活用する
- 6-1 LangChain とは何か
- 6-2 Model I/O で問い合わせを行う
- 6-3 Memory にMessage を格納する
- 6-4 PromptTemplate を活用する
- 6-5 Chain を使用する
- 6-6 Retriever で個人データの効率的な取り出しを行う
- 6-7 Agent で情報取得を自動化する
- 6-8 まとめ