はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者（ヒントン氏ら）のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用するだけなら比較的障壁は高くないですが、理論的な部分まで含めると学ぶべき内容が広く、分野によっては難易度が高く、せっかく学び始めたのに挫折する人も多いです。 未経験だけどAIの知識を身につけたい 現在web開発の知識があり、AIも学びたい AIを学んでエンジニアインターンや実務で活躍したい といった方は是非読み進めていってください。 コンテンツは随時追記していきます。 構成 本記事は下記のような構成

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本スライドでは、数理最適化を概観し、基本的な問題とその解き方を分かりやすく解説することを目標にしています。数理最適化に興味を持っていただければ嬉しいです。 【目次】 1 章　数理最適化とは（p.2～20） 2 章　連続最適化問題（p.21～133） 3 章　離散最適化問題（p.134～238…

本スライドでは、有名なアルゴリズムを概観し、アルゴリズムに興味を持っていただくことを目標にします。 第 1 部：アルゴリズムとは 第 2 部：学年を当ててみよう 第 3 部：代表的なアルゴリズム問題 第 4 部：コンピュータとアルゴリズム

Top > ラーニング > 東京大学や滋賀大学らの無料学習コンテンツまとめたサイト、Python R データサイエンスなど充実

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戦略ファーム時代に読んだ700冊程度の本をまとめています*随時更新 戦略ファーム時代に読んだ700冊程度の本をまとめています I. 戦略 企業参謀 https://amzn.to/44iKVxM 当初、いまいち戦略というものが掴めきれず迷子になっていた時に「大前研一はこれだけ読め」と教わった本。大量に出ている他の大前本を読まなくて済むのが見過ごせない大きな価値 戦略サファリ 第2版 https://amzn.to/3csZg0t 経営戦略の本を読み漁るも、実プロジェクトの方が全くもって学びになるという普通の感想をもち、俯瞰での戦略論を求めるようになる。いやあ懐かしい 企業戦略論【上】基本編 競争優位の構築と持続 Jay Barney https://amzn.to/3dJjVxB 任天堂の戦略の妙に気が付きはじめ、ベースか似通ったものはないだろうかと思うようになった時にJay Barney

東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門　東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip

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株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、AIおよびデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Quest*のマーケットプレイスで本日提供開始します。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができる人材の大幅な不足が指摘される中、そうした人材の育成が国家戦略の重要テーマの１つとして位置づけられています。 PFNは深層学習フレームワークの開発、深層学習技術の産業応用において培ってきた経験をもとに、これからの社会を担う大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習技術の活用に必須となる知識を習得するための4つの基礎学習コンテンツを提供します。 SIGNATE Que

以前、『結局、統計モデリングとは何なのか』という記事を書きました。 この記事は、その名の通り、「そもそも」何が統計モデリングで、何が統計モデリングではないのかということを扱った記事です。 今回は、「統計モデリングとは何か」を理解した方に向けて、実際に「統計モデリング力」を鍛えるためにはどうするかを書いていきたいと思います。 この記事の目的と対象者 上記でも述べたようにこの記事の目的は、どのように「統計モデリング力」を鍛えるかを書くことです。 統計学に入門するところから、高度な統計モデルを扱えるようになるまでの勉強法について書いています。 したがって、統計初心者からそれなりに理解している人までの幅広い層が想定読者となります。 ところどころで、プログラム言語で実際に手を動かしながら学ぶタイプの本を紹介することもありますので、そういった本を読むためにはPythonまたはRの知識が必要になります。

2020/2にbefore 600点台（正確な値は紛失）から始めて2020/9に目標(900点以上)を達成しました₍₍ (ง´･_･`)ว ⁾⁾ うれC ₍₍ (ง´･_･`)ว ⁾⁾ ₍₍ (ง´･_･`)ว ⁾⁾ ₍₍ (ง´･_･`)ว ⁾⁾ pic.twitter.com/pKDX2mPmW6— まっちゃら (@matsu_chara) 2020年9月28日 英語学習は最初の入門のところが割と難しいなと思ったので、やったことをまとめておきます。（なお、この記事は頑張ったから自慢したい気持ちが90%、他の人に参考になったらなという気持ちが10%で提供されています。） ちなみに英語指導経験があるとか、すごいペラペラになったとかそういう感じではないので、近くに英語に詳しい人がいる場合はそちらの人の言うことに従うのがおすすめです。（あくまで素人がやったことが書いてあるだけ） 基本的にリスニ

こんにちは！ リクルートテクノロジーズでセキュリティエンジニアとして活動している、藤原 巧です。 毎年恒例となっており、大きな反響をいただいている、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 リクルートテクノロジーズでは、新卒採用の新人向けに３ヶ月間の技術研修を行っています。この技術研修では大きく分けて２つのコースが設けられています。 1. プログラミングやWebサービスの構造の基礎を体系的に学び、その後一人につき、ひとつのスマホサイトを企画からリリースまで行うコース 2. 一定以上のプログラミングスキルと開発系経験がある新人に向けた、実際の開発で必要となる様々な技術要素をより深く学び、その後実際のサービスでチーム開発にてOJTを行うコース 今回公開するのは 2. で使用した資料です。 この技術研修は、そのほとんどの部分を内製で実施しています。 この研修の最大の

クラスメソッドでは空前絶後の英会話ブーム。社内でシェアされ、支持が多かった英語教材（書籍・アプリ・サービス）を12選してみました。 とにかく英語が話せるようになりたい！ 俺は英語を勉強したいわけじゃない。英語で会話できるようになりたいんだ!! ということで、現在クラスメソッドでは 空前絶後の英会話ブーム が到来しています。そのきっかけはオンライン英会話・レアジョブを法人契約したことに始まります。今ではSlackのChannelの参加者も120人超となりました。 その主な目的はズバリ ビジネスで使うこと。 海外のカンファレンスに参加してエンジニアと話をしたり、海外発祥のサービスとビジネスパートナーになったり。または英語の技術ドキュメントを完全に理解して使いこなす…などなど、いまやクラスメソッドにとって英語は必要不可欠となりました。 現在、クラスメソッドでは月に1回の英語についてのLT大会を開

はじめに 近頃の翻訳技術の発達は目覚ましいですが、いまだに、「英語ができなくても何も問題はない」というところまでは程遠いのではないでしょうか。特にエンジニアであれば、なおさらだと思います。 英語で情報収集ができれば、英語力の向上と情報収集が同時にできて、一石二鳥ですよね。英語圏の情報は一次情報であったり、情報の速度が早かったりもするので、「情報の価値」、という点においてもかなり優秀です。 というわけで今回は、英語学習はもちろん、情報収集にも死ぬほど役立つ英語圏のサイトを紹介します。すべてのサイトがプログラミング関連で、しかも面白いサイトばかりなので、ハマるとヤバいです。 【10選】ハマると時間が一瞬で過ぎるプログラミング系の英語圏のサイトまとめ ネタ系 Reddit 日本で言うところの、2チャンネルとツイッターの中間のようなサイトです。プログラミング関連だけじゃなくて、各種テーマの話題のス

2019年5月27日追記：この記事のオチに使われている事態は修正された模様です。その点をご勘案の上、お読みください。 小学生では「プログラミング的思考」が導入される新学習指導要領ですが、高等学校では更に進みます。 高等学校においては、情報科において共通必履修科目「情報Ⅰ」を新設し、全ての生徒がプログラミングのほか、ネットワーク（情報セキュリティを含む）やデータベースの基礎等について学習 文科省の資料より 教育新聞の記事によれば、 情報科は現在、「社会と情報」か「情報の科学」を選択することになっている。全国的に、プログラミングが学習内容にない「社会と情報」のみを開設している学校が多く、情報科の専任教員を配置せずに他教科の教員が兼任で受け持つケースも少なくない となっていますが、新学習指導要領では、「情報Ⅰ」は必修になるので、全ての学校で指導されるはず。 そして、教員用の研修教材として文科省が

5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできていない状況でした。 ※一度Udemyで講座を受講しましたが、挫折しています。 まだDL4USのLesson0,1をやってみただけですが、非常に良いものだと感じたのでシェアしたいと思います！！ DL4USについて DL4USの紹介記事から本講座の特徴を引用させていただきます。 アプリケーション指向 高度な数学的知識は不要 1人1台独立した仮想GPU環境を用意 実際にモデルを学習させながら技術を習得 コードはすべてKeras （TensorFlow）と

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はじめに 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の書誌情報 Kaggleのワークフロー 1. （探索的データ分析） 2. ベースラインモデルの構築 3. Validationの構築 4. 特徴量エンジニアリング 5. ハイパーパラメータ調整 6. アンサンブル 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の貢献箇所 Kaggle観点で本書をオススメする読者 おわりに はじめに このたび、『機械学習のための特徴量エンジニアリング』をご恵贈いただきました。 Kaggleと親和性が高い書籍名で、Twitterのタイムラインなどを見るに、Kaggleに興味がある層を中心に大きな注目を集めているようです。 本記事では本書の発売に寄せて、Kaggleの自分流のワークフローと「特徴量エンジニアリング」の位置づけについての私見を述べます。その上で本書がKaggleのワークフローのどの部分に寄与するかを説