https://youtube.com/watch?v=Q_FtGfUV5u0https://youtube.com/watch?v=HVC6RL3TyZIhttps://youtube.com/watch?v=wEX1_NYoPlshttps://youtube.com/watch?v=7utuuiw7v0Uhttps://youtube.com/watch?v=9qN9EF-6IcIhttps://youtube.com/watch?v=K7kRDPmwzVIhttps://youtube.com/watch?v=AOux701nwCUhttps://youtube.com/watch?v=N6PR1n4Oyaohttps://youtube.com/watch?v=i2ZQ1OdfcHI 本当はもっと出したかったけど、URLを10件以上含んだ増田は投稿できないようだ。残念。
ChatGPTで文章を要約したり口調を変えたりゲームのルールを教えてゲームを遊んだり、みんな いろいろな使い方や楽しみ方をしていると思います。 中にはプログラミングにあまり縁のない人も多くいます。 これ改めて考えると、自然言語でコンピュータを操作指示できるようにしたということで、インパクトすごいと思います。 たとえばこんな感じで、口調の調整を行っている人はよくみかけますね。 これ、よく考えるとコンピュータの挙動を調整しているわけですよね。 ここでは「以降は語尾に「ンゴ」をつけてください」と指示しているだけで、この指示にはまったくプログラミング知識が使われていません。 しかも「何か質問あるンゴか？」のように疑問形の形を調整してくれていますね。適切に「！」も入れて、「ンゴ」で終わらせることに何を求めているかもくみ取ってくれています。これをプログラミングで実現しようとするとかなり大変です。 RP
わたしは未だに自分が「仕事ができない」感がある。いや、たぶん思い込みじゃなくて、本当にそうだと思う。周りと比べても意味はないのだが、明らかにプログラミングのスピードが遅いし、ソリューションや思考の精緻さに欠ける。アメリカのテックカンパニーの人員削減が盛んだしいつ首になってもおかしくないと思う。 「向いていない」エンジニアへのあこがれアメリカで自分がしたかったことは、今度こそ胸を張って「エンジニアです」といえるようになること。何かを作れる人間になること。これは今までの人生で一度もかなっていないことだ。だから、正直なところ「向いていない」と自覚している。 だから、自分と一緒に働いているVincentに聞いてみた。彼は私よりずっと若いけど仕事をしっかりできる。私よりずっとプログラミングも素早いしロジックをよく覚えているし、複雑なリファクタリングもこなせる。 同僚の要領を得ない回答 彼にどうしたら
初めまして！タイトルの通りなのですが、自分は現在ベイエリアでソフトウェアエンジニアとして働いているものの、今の職種に就くまで少し変わった経緯があります。具体的には、文系学部（経済学部）を卒業して、ビジネス職（カスタマーサクセス）として入社した後、本社に転籍し、今はソフトウェアエンジニア（以下、SWE）として働いています。 時々「どうしてアメリカに行こうと思ったの？」「どうして SWE になったの？」「どうやって独学で SWE になったの？」と聞いてくださる方がいるので、今回少し書いてみようと思った次第です。ただ、初めにお断りしておくと、その質問に直接お答えするというよりは、自分の体験談を叙述的に記述してしまったので、一部の方には物足りなく感じてしまうかもしれません。 動機 - なぜ本社で SWE になろうと思ったのか結論から先に書くと、学生時代にベイエリアを訪れることがあり、そこで出会った
はじめに 今回は有名企業の公開されているエンジニア新人研修資料をまとめました。 昨今、新人向けの研修資料を公開する企業が増えています。 またクオリティーがかなり高いものが多く、初級者~中級者でも学びがある資料となっています。 資料の作り方も勉強になるので「勉強会で登壇している人」「企業の研修担当の人」にも有益な資料になっています。 この記事の主な対象者 有名企業の研修資料を網羅的に見たい人 エンジニア初級~中級者の人 独学で学習をしている人 研修資料の作成を今後していきたい人 ミクシィ まずはじめに紹介するのは、毎年新人向けの研修資料を公開している株式会社ミクシィです。 ミクシィの研修資料で公開されている内容は、 Git研修 データベース研修 設計・テスト研修 コンテナ研修 iOSアプリ開発研修 Androidアプリ開発研修 フロントエンド研修 ゲーム開発研修 Flutter研修 AI研修
こんにちは。開発本部 オンボーディングチームの酒井（@sakay_y）です。社内のオンボーディングコンテンツを、どんどん社外へ公開することを夢見ています。 2021年もエンジニア新人研修を行いましたので、軽い紹介と、講義資料および一部講義動画（New!）を公開いたします。 2021年のエンジニア研修について 講義資料公開 Webアプリケーション基礎 HTTP/DNS ソフトウェアライセンス ソフトウェアテスト テスト自動化 アクセシビリティ Docker Chrome Developer Toolsの使い方 サイボウズのアジャイル・クオリティ デザインの役割と関わりかた データベース CI/CD セキュリティ モブに早く慣れたい人のためのガイド ITコミュニティ文化と情報発信に共通する成長と貢献の要素 正規表現 Kubernetesを使った開発入門 モニタリング入門 gRPC入門 日本語話
はじめに コードを綺麗に描く方法やプログラミングの勉強方法や考え方など、 個人的にとても為になって感謝している記事をまとめてみました。 コード関連 [良いコードを書く技術（まとめ）] (https://qiita.com/NoriakiOshita/items/e60ab5bb01b90d927ae5) [Naming -名前付け-] (https://qiita.com/Koki_jp/items/f3d3e824f98d182d4100) [ソースコードを汚くするには？] (https://blog.y-yuki.net/entry/2016/09/03/210156) [ダメエンジニアの8つの特徴] (https://blog.toshimaru.net/8/) 勉強方法関連 [新しく言語を学ぶときに心がけていること] (https://qiita.com/hiraike32/ite
機械学習でPythonで行うというのは、Pythonで計算処理をすることではなくて、C++等で書かれた（Python向けの）の計算処理の外部ライブラリを使うことを意味しています。Pythonを使うのは簡単なデータの前処理や後処理（結果をログファイルに書き出すなど）だけです。メインの計算処理をPythonで書くことはありません。というか、Pythonはそもそも機械学習みたいな重い計算に用いることは全く想定されていない言語なので、メインの計算処理は書きたくてもPythonでは書けません。 こう書くとPythonは不便な言語だなと思われるかもしれませんが、実際には、深層学習などの、GPUや並列計算機をブン回すような重い計算を必要とするような処理は、JavaだろうがC++だろうが、基本的に、素人（機械学習の専門家は、普通、計算機の高速化(HPC)に関しては全くの素人です）が書いたコードは、遅すぎて
この記事はUEC Advent Calendar 2016 - Adventarの8日目の記事です。 昨日のid:kamuridoさんは面識こそありませんが歳の近いご同業みたいなのでお互いがんばりたいですね。 夜間大学関連でニッチな検索需要を満たす本ブログ、今回のお題は私がちょうどB4ということで、研究室の生活についてレポートします。 配属について K課（先端工学基礎課程）の卒業研究は選択科目で、受けなくても卒業できます。 K課そのものは研究室を持たないので、他の学科の受け入れてくれる研究室に転がり込む形になります。 もうそろそろ新カリキュラム準拠なのでどこまで今のやり方なのかはよくわかりませんが、旧I科（情報工学科）は配属システムで希望する研究室のK課・留年枠に収まるように志望する必要があります。 私の場合は競合しなかったのですんなり決まりました。 一週間の過ごし方 4年になってから週に
結月ゆかりになるのが将来の夢です。自分の声を直接結月ゆかりの声に変換できるようにしました。追記声質変換の結果は分かりやすくするために編集で重ねています。テキストを介さないので、感情やイントネーションを直接声質変換できます。バーチャルYoutuberになりたいなぁ。追記：Vtuberゆかりさんになりました mylist/63405223解説ブログhttps://hiroshiba.github.io/blog/became-yuduki-yukari-with-deep-learning-power/ソースコード（Python+Chainer）https://github.com/Hiroshiba/become-yukarin毎朝プログラミングするコミュco3686550ツイッターhttps://twitter.com/hiho_karutaスペシャルサンクス@Kyowsuke@Akish
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
新人の開発者が繰り返し突き当たるテーマがあります。プログラム言語を1～2種類勉強するのに時間を費やしたり、プログラミングの演習を行ったりすることに関して問題はないと感じていても、学んだことをどう応用していいのか分からずにいるのです。このことは、次のようなフレーズとしてよく耳にします。「プログラムの書き方は知っているが、何をプログラムしていいのか分からない」と。これに対する答えは、一般的に、「プログラミングの課題を行いなさい」、「オープンソースプロジェクトに貢献しなさい」、または、「ゲームを作りなさい」というようなものです。 プログラミングの課題を行うことは、知的ないい訓練にはなります。しかし新しいプログラムの開発方法を学ぶのにはあまり役立ちません。オープンソースプロジェクトに貢献するのは確かにステップアップになります。実際のプロジェクトがどのように構成されているか学び、プログラム言語の技術
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