機械学習から始めるプログラミング入門¶
機械学習の実践を通じて、様々なプログラミング言語の特徴とよいソフトウェアの作り方を学ぶプロジェクトです。
記事¶
- 機械学習から始めるプログラミング入門 - 14 言語と番外編のなでしこ3 で機械学習を体験する記事シリーズ
- 執筆計画 - 記事の全体構成と執筆計画
- 執筆ワークフロー - 執筆・実装の進め方
- 多言語統合解説 - 言語・ライブラリ・アルゴリズムの横断比較
言語別の章¶
| 言語 | 入口 | 言語 | 入口 |
|---|---|---|---|
| Python | 概要 | Kotlin | 概要 |
| TypeScript | 概要 | F# | 概要 |
| Java | 概要 | C# | 概要 |
| Scala | 概要 | Go | 概要 |
| Rust | 概要 | Ruby | 概要 |
| Clojure | 概要 | Elixir | 概要 |
| PHP | 概要 | Haskell | 概要 |
| なでしこ3（番外編） | 概要 |
その他の記事シリーズ¶
- テスト駆動開発から始めるプログラミング入門
- Grokking Functional Programming
- Grokking Concurrency
- 関数型デザイン - 原則、パターン、実践
- 実践データベース設計：基幹業務システム編
- Docker/Kubernetes 実践コンテナ解説
開発¶
分析・設計¶
- 戦略 - ビジネス構造やプロジェクトの方向性を整理します。
- 要件 - RDRA 2.0 ベースで要件を定義します。
- 設計 - アーキテクチャ、モデル、品質方針を整理します。
- レビュー - 分析・開発レビュー結果の記録です。
運用¶
- 運用 - 環境構築、デプロイ、運用手順の入口です。
リファレンス¶
- よいソフトウェアとは - ソフトウェアの価値と品質
- ロジカルシンキング - 論理的に考えるための道具立て
- 開発ガイド - 開発ライフサイクルの全体像
- 開発ガイド（AI-DLC 版） - AI が計画・生成し、人が承認ゲートで検証する開発ライフサイクル
- AI-DLC 導入ガイド - AI-DLC の原則・成果物・フェーズと、本プロジェクトへの組み込み方
- コーディングとテストガイド - TDD の実践ガイド
- アーキテクチャ設計ガイド - アーキテクチャ設計の指針
- テスト戦略ガイド - テスト計画と戦略
- リリース・イテレーション計画ガイド - 計画策定の指針
- リファレンス一覧 - その他のガイド