ChatGPTを家庭教師にしてみた①：学びたいことの解像度を上げる
このブログでは、私が日常でChatGPTを使った事例を紹介していきます。
最先端の情報よりも、基本的な使い方が主になります。「今さらChatGPTを触るのは遅いかも…」と思っている人にぜひ読んでいただきたいです。一緒に日常で活用していきましょう。
※本ブログでは、執筆時点のChatGPT Plusの機能を利用します。
ChatGPTと新しい世界へチャレンジする
今回は、ChatGPTを「家庭教師」として活用し、新しい分野への第一歩を踏み出す方法を探ります。
未知の世界へのチャレンジは、いつだってわくわくしますよね。では、どのように始めればいいのでしょうか？
やりたいテーマを見つける
ChatGPTを家庭教師にするために、まずは、やってみたいことを明確にしましょう。
興味のある分野は人それぞれ。プログラミングかもしれませんし、音楽、絵画、語学、料理、ガーデニングなど、選択肢は無限です。
ChatGPTににも得意・不得意があります。ですが、多くの場合、私たちが初心者の段階で必要とする情報を提供してくれるでしょう。
ここでは、私自身も勉強をしたいと思っていた「Python」の学習をテーマに進めていきます。みなさんもチャレンジしてみたかったテーマを一つ見つけてみてください。
ガイダンスを受けてみる
新しい分野に飛び込む際、最初は「何から始めればいいのか？」という疑問が浮かぶものですね。
テーマが決まったら、最初の一歩として、ChatGPTにその分野で何ができるのか、どんなことを学べるのか尋ねてみましょう。ChatGPTはその分野の基本から、さまざまな技能や知識について教えてくれるでしょう。
早速、Pythonの学習について聞いてみました。
私：
私はプログラム言語のPythonに興味がありますが、知識がありません。Pythonを学ぶと何ができるようになるか、できるだけ具体的に教えてください。
ChatGPT（GPT-4）：
Pythonは非常に汎用性が高く、初心者にも扱いやすいプログラミング言語です。Pythonを学ぶことでできるようになることは非常に多岐にわたりますが、いくつかの具体的な例を挙げてみましょう。
１．ウェブ開発: Pythonのフレームワーク（例えばDjangoやFlask）を使用して、WebサイトやWebアプリケーションを開発できます。これにより、データベースの操作、ユーザー認証、コンテンツ管理などの機能を持つウェブサイトを作成できます。
２．データ分析と機械学習: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learnなどのライブラリを使って、データの収集、処理、分析、可視化を行うことができます。機械学習のライブラリを使用して、データからパターンを学習し、予測モデルを構築することも可能です。
３．オートメーション: Pythonスクリプトを使用して、日常のタスクや面倒な作業を自動化できます。例えば、ファイルの整理、ExcelやCSVファイルのデータ処理、Webサイトからのデータ収集などがあります。
４．科学計算と教育: Pythonは科学研究や教育の分野でも広く使用されており、数学的なシミュレーション、統計分析、画像処理などに利用されます。Jupyter Notebookは、教育や共同研究においてコード、図、数式、説明文を一つのドキュメントに組み合わせるためによく使用されます。
５．ゲーム開発: Pygameなどのライブラリを使用して、簡単なゲームやインタラクティブなプロジェクトを作成することができます。
６．ネットワークプログラミング: ソケットプログラミングを使用して、ネットワークアプリケーション（チャットアプリケーションなど）を作成したり、既存のネットワークの設定や管理を自動化するスクリプトを書くことができます。
７．デスクトップアプリケーション: Tkinter, PyQtなどのGUIツールキットを使用して、デスクトップアプリケーションを開発できます。
これらはほんの一例ですが、Pythonの用途はこれに限りません。Pythonはその柔軟性と拡張性により、さまざまな分野で活用されています。
この初期のガイダンスを通じて、自分が本当にその分野に興味があるかどうか、また継続して学んでいく価値があるかを見極めることができます。
私は、回答を読んでデータ分析やオートメーション（自動化）に興味が湧きました。興味のある分野に絞って、もっと具体的に教えてもらってもいいですね。
レベルを聞いてみる
自分の興味がある分野を確認したら、次はその分野にはどんなレベルがあるかを確認してみましょう。
あなたが目指す分野には、さまざまなレベルが存在します。初級、中級、上級などの各レベルで何ができるようになるのか、ChatGPTに尋ねてみましょう。
私：
Pythonのプログラミングレベルについて、初級、中級、上級のレベルがあるとします。それぞれどのようなことができれば、そのレベルであるといえますか。
ChatGPT（GPT-4）：
Pythonのプログラミングスキルを初級、中級、上級に分けると、以下のような能力が各レベルで期待されます。
初級
基本的な構文の理解: 変数、データ型、基本的な演算子、条件分岐（if-else）、ループ（for、while）。
簡単なプログラムの作成: ユーザー入力を受け取り、基本的な計算を行い、結果を出力するようなプログラム。
関数の使用と定義: 既存の関数の使用方法と、簡単な自作関数の作成。
基本的なエラーと例外の扱い: エラーメッセージの読み方と、基本的な例外処理の書き方。
リストや辞書などの基本的なデータ構造の使用: データの保存、アクセス、編集。
中級
複雑なデータ構造の操作: リスト内包表記、辞書内包表記、集合、タプルなどを使った高度な操作。
ファイル入出力: テキストファイルやCSVファイルの読み書き。
モジュールとパッケージ: 既存のモジュールのインポートと使用、独自のモジュールとパッケージの作成と配布。
オブジェクト指向プログラミング: クラスとオブジェクトの定義、継承、ポリモーフィズム、カプセル化。
基本的なアルゴリズム: ソート、検索などの基本的なアルゴリズムの理解と実装。
データベースの基本的な利用: SQLクエリの実行、データベースとのインタラクション。
上級
高度なアルゴリズムとデータ構造: 効率的なアルゴリズムの選択と実装、複雑なデータ構造の利用。
デザインパターン: ソフトウェア設計における一般的な問題解決手法。
マルチスレッドとマルチプロセス: 同時実行、非同期プログラミング、スレッド、プロセスの管理。
ネットワークプログラミング: ソケットプログラミング、HTTP通信、RESTful APIの利用と設計。
高度なPythonライブラリとフレームワークの使用: データ分析（Pandas, NumPy）、機械学習（Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）、ウェブ開発（Django, Flask）。
パフォーマンスの最適化: プロファイリングツールの使用、効率的なコードの書き方、メモリ管理。
セキュリティの考慮: セキュアなコーディングの実践、脆弱性の理解と対策。
各レベルは連続的であり、あるレベルのスキルを身につけた後も、常に新しいことを学び、理解を深めていくことが重要です。また、実際のプロジェクト経験を通じて得られる知識とスキルは、理論や例題を超えた価値があります。
これにより、まず目指すべきポイントが具体的になります。中級者や上級者の技能について、何が書いてあるのかが理解できなくても心配はいりません。
もちろん、理解できない部分について、ChatGPTに更なる質問を重ねて、理解を深めることもできます。ですが、ここでは、まずは「初級」のレベル感を知ることが重要です。
具体的に実現したい目標が決まっている場合は、その実現をゴールに設定しましょう。より学びたい気持ちも強くなるはずです。
まとめ：解像度を上げるところから始めてみる
ここまでで、学んでみたい分野について「何ができるのかを具体的に聞いてみる」「その分野の初級レベルを確認する」ということをやってみました。
今まで漠然と、「学んでみたいな」「でも何からやっていいかわからないな」と思っていたことがあれば、以上のステップを踏んで、その分野の解像度を上げてみましょう。
次回は、ではどうやって学び始めるか、について、一緒にChatGPTに聞きながら進めてみたいと思います。
本日のイラストプロンプト
本記事の見出し画像は、ChatGPT（GPT-4）を利用して作成しました。そのプロンプトを紹介します。参考にしていただければ幸いです。全く同じイラストは出てこないため、ご注意ください。
今回のプロンプトはいつもと違う入力方法を試してみました。物語のようなプロンプトでもイラストを描いてくれるのですね。
サイズを直してもらったら、若干違うイラストへ変わりました。これはこれで素敵だったので採用させてもらいました。
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