こんにちは！ Webフロントエンドエンジニアの眞野 隼輔です。 毎年大きな反響を頂いている、エンジニアコースの新人研修の内容を紹介させていただきます。 研修の概要 リクルートでは、エンジニアコースでスペシャリスト採用された新卒のエンジニアを対象に、現場で培われた「本当に必要な生きた知識・技術」を取り入れた新人研修を開催しています。 前半は研修では各分野に長けた社員による講義形式の技術研修を行い、後半は仮配属という形でそれぞれ別の部署に配属されて実際の業務を経験するOJTとなっています。 この技術研修はそのほとんどが内製されており、ベテラン社員による経験を元にした講義を通して生きた知識・技術を獲得できます。また、実際に手を動かす演習型の講義ではベテラン社員からのレビューやフィードバックを得られるため、知識の定着や更なる成長へと繋がります。 本年度の技術研修も、昨年度に引き続きフルリモートでの

はじめに もともとふつうのベンチャーでしたが、2014年に量子コンピュータにピボットしてからはすくすく会社が育ち、向いてることをするのは大事だなと感じてます。 Qiitaはポエムを書かないといけないらしい（多分）ので。おそらく日本初の量子コンピュータベンチャーとしてまず五年目までに気づいたことを書いてみます。 もともとはデザイン会社 もともとうちの会社はデザイン会社でした。出身が建築事務所だったので、そのまま2009年に独立してデザインをしてました。建築時代はphotoshop+autocadを使っていました。イラレはいまだに苦手です。 前の建築事務所は隈研吾建築事務所というところで、青山の美術館の設計や中国のアリババの社屋のコンペなどを主にしていました。 建築は当時CGパースも仕事がたくさんありましたので、CGのモデリングやレンダリングをやりながら当初は生計を立てていました。ただ、リーマ

昨今の機械学習ブームの中、IT業界を中心とするエンジニアの方々から、「機械学習に必要な数学をもう一度しっかりと勉強したい」、そんな声を耳にすることが増えました。本書は、そのような読者を念頭におき、理工系の大学1、2年生が学ぶレベルの解析学（微積分）を基礎から解説した書籍です。大学生向けの教科書であれば、すでに多数の書籍がありますが、本書の特徴は、「定義と定理をもとに、厳密に展開される議論をとにかく丁寧に説明する」という点にあります。数式の変形についても、途中の計算をできるだけ省略せずに記載して、議論の展開を見失うことがないようにと配慮しました。大学生のころに勉強した、あの「厳密な数学」の世界をもう一度、がっつりと堪能していただけることでしょう。 「機械学習に必要な数学」というと、数学をただの道具と割り切って、公式の使い方、あるいは、数式が表わす意味だけを直感的に理解できれば十分と考える方も

2016年06月03日 AlphaGoの論文解説とAIが人間を超えるまで Tweet Google DeepMindによって開発されたAlphaGoが世界最強のプロ囲碁棋士の1人である李世ドルを4勝1敗で破ったことは世界に衝撃を与えた。現時点でAlphaGoは世界ランキングにおいて柯潔九段に次ぐ2位につけており、もし柯潔九段との対戦が実現すれば誰をも寄せ付けない孤高のトップに君臨することだろう。 もともと囲碁は将棋やチェスに比べて場合の数が膨大であり（チェス=10120, 将棋=10220, 囲碁=10360）、コンピュータには複雑すぎて人間よりも強くなるにはまだしばらくの時間がかかると見られていた。実際、将棋でプロを圧倒する実力を達成した（参考: コンピュータ将棋のトッププロを凌ぐ強さが確認されるまで）情報処理学会は、次の目標として囲碁を挙げていたところだった。最後に残ったグランドチャレ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ＜この記事は「Money Forward Advent Calendar 2015」の10日目の記事です＞ エンジニアとして成長するために日々、新しいことや興味のあることを勉強している方が多いと思います。 今回は私が実践していてオススメだと思う学習方法を紹介させていただきます。 その1 Twitter ある言語や分野について学んでいくうちに自ずと、その界隈で有名な人を知るようになると思います。 それは、困った時にググると毎回出てくるブログの著者の方だったり、勉強会に参加した時に発表していた登壇者の方だったり。 そうやって知った方々を私は

最近よくプログラミング未経験の方から、これからエンジニアとしてやっていきたい、もしくはそこまでいかなくても自分でプロダクトを作れるようになりたいけど何からやったらいい？っていう相談を受けるようになってきました。個別に色々話を聞きつつこれやってみたら？っていうリンク送ったりはしてたんですが、その人たちにとっての大まかな地図的な意味でも、（「これ見といて」って自分が楽するためにも、）未経験者の人におすすめする学習教材をまとめてみました。 参考事例 ぼく自身ゼロからエンジニアを育て上げた経験があるわけではないので、先人の事例に学べることは学ぼう、かつこうやって伸びた人がいるんや！っていう本人のモチベーションになったらいいな、ということで紹介します。 リブセンスさん リブセンスさんの、非エンジニアを1ヶ月でエンジニアに育て上げる話、かなり強烈でしたね。フルコミットでかつ桂さんという突出したメンター

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僕は研究員(visiting scholar)ですが、visiting scholarは交渉ベースでスタンフォードの講義を受けることも出来ます。 僕は、今学期、以下の2つを受けています。どちらもComputer ScienceのMaster用の講義で、各教授に「visiting scholarなんだけど講義受けてもいいですか。」とメールしたら"You're welcome!"みたいな形でメールしてもらったので、若い学生たちにまぎれて講義を受けています。 CS229 Machine Learning: http://www.stanford.edu/class/cs229/ CS276 Information Retrieval and Web Search: http://www.stanford.edu/class/cs276/ # もちろん一人で研究に没頭しても良いのですが、あるレベル