※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Ruby on Railsは、Ruby言語を使った世界でもっとも有名なフレームワークです。最新のRails 6は、以前にもましてパワフルに進化しました。本書は、プログラミング言語RubyとフレームワークRuby on Rails 6を使った、初心者のためのWebアプリ開発入門書です。「Railsの経験はないけれど、手っ取り早くRailsを知りたい」という人でも挫折しないよう、サンプルを実際に試しながら学べます。またRails 6の新機能も解説します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Webアプリケーションの開発には、データベースやネットワークの幅広い知識と技術が必要です。しかし、フレームワークを使えば知識のない初心者でも最低限の労力でWebアプリケーションを作れるようになります。本書は、プログラミング言語RubyとフレームワークRuby on Railsを使った、初心者のためのWebアプリ開発入門書です。「伝言版」「蔵書管理システム」「ミニブログ」などの簡単なWebアプリを作りながら基礎を学びましょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 多数のAIモデルを統合して活用しよう! 現在、「プログラム内からAIを利用する」というと、OpenAI APIを使うのが基本と考えられるでしょう。 しかし OpenAI API 以外にも猛烈な勢いで生成AIのモデル(一般に大規模 言語モデル、LLMと呼ばれるもの)がリリースされています。 その多くはオー プンソースで公開され、誰でも無料でAIを利用した開発ができます。 今後の生成AIプログラミングで必要になるのは、1つのプラットフォームにアクセスすれば膨大な数のAIモデルをすべて同じやり方で活用できる仕組です。 本書は、数多ある AIプラットフォームとAIライブラリから安心して利用できるものを厳選して、使い方を解説します。 以下、本書まえがきより～ 「生成AIの活用」は、今やあらゆる分野で最優先課題となっています。 「生成AIといえばChatGPT」と言われていたのはもう過去の話。その後、猛烈な勢いで生成AIのモデル(一般に大規模言語モデル、LLM と呼ばれるもの)がリリースされています。 Google から鳴り物入りで登場したGemini、OpenAI のGPT-4を超える性能を実現したAnthropic社のClaude-3、Facebookを運営するMetaが作ったLlama-2、Amazonの開発するTitan、イーロン・マスク率いるxAIの作った Grok、 Microsoftの超小型モデル Phi-2、AlibabaのオープンソースモデルQwen、東京大学松尾研によるElyza、東工大と産総研の共同開発モデルSwallow......。 まだまだありますよ。数百、数千の LLM が、今や世界中で開発され公開されているのです。その多くはオープンソースで公開され、誰でも無料で使えるようになってます。 そうはいっても、どのLLMを使えばいいのかわからない。いや、そもそもどう使えばいいのかもわからない。 そんな人のために、世の中には「多数の優れたLLM を統合し、利用できるようにするもの」が存在します。それが「AI プラットフォーム & ライブラリ」なのです。 AIプラットフォームは、多数のLLM を提供するサービスです。APIを使い、どのLLMでも簡単にコーディングして利用できるようにしてくれます。また AIライブラリは、さまざまな LLM に簡単にアクセスする手段を提供してくれます。 これらを使えばほんの数時間の学習をするだけで、膨大な数の LLM を自由に扱え るようになるのです。本書は、数多あるAIプラットフォームとAIライブラリから安心して利用できるものを厳選してピックアッ プし、その使い方を説明していきます。興味あるサービスから読んで、そして試してみて下さい。 【本書の構成】 Chapter 1 AIプラットフォームとライブラリによる汎用化 Chapter 2 LM Studio Chapter 3 Replicate Chapter 4 Hugging Face Chapter 5 OpenRouter Chapter 6 Together AI Chapter 7 LangChain Chapter 8 LiteLLM Addendum LLMの主なモデル