Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事ではQiitaで550本以上記事を書いてきて、アウトプットに関する理論を発信し続けている私(@Sicut_study)がこれまでに発信してきた内容を1つの記事にまとめたものです。 私はプログラミングコーチングJISOUというアウトプット中心の最速でエンジニアとして成長できる教育事業を実施しております。 その中で多くの方と面談をしてきました。これからエンジニアになる人や、一定数経験している人など100人以上の方とお話をさせていただきましたが、エンジニアとしてのキャリアに悩む多くの人が共通した悩みを抱えていました。 勉強し

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 仕事以外の時間も勉強しないといけないとわかっていてもなかなかモチベーションがわかない エンジニアは移り変わりの激しい技術を追っていかないといけない仕事なので、就職する前に「仕事終わりも休日も勉強しないといけない」そう聞いてエンジニアになった人も多いかと思います。 私もプログラミングの勉強を始めた頃には、楽しいと思って色々勉強を続けていましたがいつしか仕事終わりに勉強したり、休日に勉強することができなくなりました。 周りには自分よりももっとできる人がたくさんいて、少し勉強したところで給料が上がるわけでもなく、現状が変わるような気

これは何？ NGK2024Sの発表資料です。 自己紹介 名前: 中西克典 X(Twitter): @n_kats_ 機械学習名古屋研究会主催 NGK発表は2回目 機械学習名古屋研究会 論文読み会 毎月第3木曜（19:00～）オンラインで 次回（2月15日第71回）・・・https://machine-learning.connpass.com/event/308186/ 本編 イントロ（研究会の表の目的） 論文を読む習慣付け 知識のアップデート 発展的・実践的な知見の獲得 イントロ（研究会の裏の目的） この世の真理と呼べるものを全て知りたい。 という話を2年前のNGKでした。 おさらい（2年前の話） 読み上げソフトを使うと機械学習の論文が30分で再生できる。 ある分野の概要を把握する目安の論文50本には約3日あればよい。 2年前の課題 読み上げられてる文章を目で追いかけないといけない。つら

Cybozu 2019年エンジニア新人研修 内容 HTTP/DNS Linux ソフトウェアライセンス Git/GitHub Webアプリケーション基礎 ソフトウェアテスト＆テスト自動化 Chrome Developer Toolsの使い方 データベース Docker Webアプリケーションセキュリティ Linux サーバの CPU やメモリリソースの管理について 実践 Go 言語 Kubernetes を使った開発入門 CI/CD スキーマファースト開発ハンズオン GraphQL編 資料 Cybozu 2020年エンジニア新人研修 内容 Webアプリケーション基礎 HTTP/DNS ソフトウェアライセンス スクラムトレーニング 品質保証活動に関するテスト全般からテスト自動化まで HTTPサーバー開発 デザインの役割と関わりかた セキュリティ アクセシビリティ Chrome Develop

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは！！@Sicut_studyです！ 先日出しました記事が多くの方に見ていだきました！ 今回はAWSのロードマップの紹介です。 AWSを勉強しようとしている人からよく聞くのが AWS勉強したいけど何からしたらよいかわからないから資格の勉強しています 資格を勉強するのもいいですが最速でAWSを実践的に使えるということを目的にするなら、その方法は個人的には微妙かなと思います。 私もこのロードマップを行ったあとに試しに資格をとってみましたが、あまり実務に速攻的に役立つという感じではありませんでした (高度なものなら違うかもし

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは。スキルアップAI編集部です。 近年ネット上には数多くの無料教材が公開されており、AIやデータサイエンス、統計を無料で学べる機会が増えています。そのため、AIやデータサイエンス、統計について無料教材で学ぼうと思っても、どれを選べばいいのかわからない方は多いのではないでしょうか？ この記事では、AI・データサイエンス・統計の無料学習教材25選を紹介していきます。各教材の特徴について紹介していくので、ぜひ参考にして、自身に適した教材を選んでください。 【入門編】AI・データサイエンスの無料学習教材 まずは、入門編のAI・データサイ

※ 直近2年間で高度試験に合格していれば免除 攻略の定石 〜過去問〜 ChatGPTの話題の前に、受験する皆様に絶対に伝えておかねばならないネスペひいては情報処理技術者試験共通の対策定石があります。それは 過去問をやれ です。これに尽きます。 勉強スケジュールを決めるとか目標をどうのこうのとかありますがそれは人によって合う合わないがあります。 しかし過去問をやれだけは全人類共通の対策方法になります。特に午前問題は過去問に100%答えられるなら新規問題の割合は多くないので確実に合格します！ 午後問題も、過去問と同じ単語を答えさせる問題が何回か出てくるので、「この単元・単語が好きなんだな」みたいな傾向がわかったりします。それ以上に 「どれぐらいの粒度でどのような観点の回答をすべきか」 を抑えることができるので、具体的な習得目標ができ、「全く過去問を解かなかった人」と比べると大きなアドバンテージ

Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話PythonAWS自然言語処理機械学習個人開発 作ったもの DLsiteの新作音声作品をクローリング -> 好みかどうか推論 -> 好みならSlack通知をするシステムを完全サーバーレス（AWS SAM）で構築しました。さらなる精度向上のため、Slackメッセージのボタンをもとに教師データを蓄積する処理も作りました。 デモ（ぼかしMAX） とてもわかりにくいですが、好みであろう作品がPOSTされているSlackの画面です。各メッセージについている「興味あり！」「別に…」ボタンを押すとLambdaが起動し、DynamoDBに新たな教師データとして保存されます。 なぜ作ったのか DLsiteが好き、以上。 ・・・ もう少し真面目に書くと、 会社でテキストデータに触れることが多いの

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 三行 報告と確認は大事だから怠らないように 手段と目的を履き違えるな 勉強は大事だから習慣化する(軽くでいい) 新人教育に手を出そうかと思ったんです おはようございます。この季節は手元が冷えまくってさむ谷園の冷え茶漬けなのでなるたけキーボードいじりたくないデブです。 私事ですが去年に転職しまして、いい感じにやれてます。フルリモート最高です。 そんなこんなでまあまあ月日も経って試用期間も終わり、前々から思ってた教育関連に手を出したいと本社で色々言ってます。 とは言え本社側としても長期で色々考えててとりあえず今々私が手を付けれそうなのが参画

私は文系出身の現役のWebアプリケーションを開発するバックエンドエンジニアです。プログラミングスクールからなんとかエンジニアになることができたものの、情報系（コンピュータサイエンス）の基礎知識があったら良いのになと思うことが度々あります。 そこで、働きながら情報系の学位が取得できる大学を調べてみました。 情報系の学位とは 本記事の情報系の学位とは、広義の意味とし、下記の学位は全て情報系とします。（線引きが難しいですね） コンピューターサイエンス コンピュータ科学 計算機科学 情報理工学 情報工学 情報科学 情報学 大学一覧 学位の名称だけでは判断が難しかったので、講義がソフトウェアエンジニアと関連する大学を選びました。 学校 資格名 英語 学位 期間 費用 言語 受講 形式 開講日時

スタンフォード大学が提供するCourseraの機械学習コースの課題を日本語訳して、GitHubに公開してみました。 Courseraの機械学習コースの日本語訳 課題に含まれるPDFとスクリプト内のコメント部分を日本語訳しています。 以下のような方（で特に英語で苦戦した、しそうな方）にとって、役に立つのではないかと思います。 これから機械学習の勉強を初めてみようと思っている方 このコースを受けたけれど、挫折した方 講義のビデオは見たけれど、課題をやっていない方 このコースを既に修了したけれど、オプションの演習などを飛ばした方 このコースを既に修了したけれど、スクリプトの細部の実装などを見ていない方 このコースを既に修了したけれど、今の自分の能力を確認したい方（例えば、受講当時よりも、洗練されたOctaveの実装ができるかを確認してみる） Octave以外の言語（Pythonなど）で課題を１か

#はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は，統計学・機械学習周辺で，僕が良いと思ったチュートリアル/サーベイ論文と講義ノートを簡単なコメント付きで紹介したいと思います．チュートリアル論文やサーベイ論文は，そのトピックの解説や教育面にフォーカスしていて，何か勉強したり，網羅的に把握するときに非常に便利だと個人的に思います．また公開されている講義ノートの中には非常に勉強になるものが多くあります．内容は僕が興味があるトピックに偏っています．またすべて無料で読めます．（教科書等の海賊版みたいなのは載せていません） #10本の紹介 Nickl "STATISTICAL THEORY" Nicklの統計学の講義ノートです．いわゆるM推定量の漸近的性質に加え，バーンスタイン・フォンミーゼズ定理等も証明付きで解説されており，上級レベルの数理統計学を学ぶのに重宝すると思います． Doucet a

REST入門 基礎知識 はじめに RESTサービスを開発するにあたって勉強したことをまとめました。RESTとはなんぞやというところについて書いていきます。実際の開発方法等については当記事では触れません。 RESTとは REST(REpresentational State Transfer)はWebサービスの設計モデルです。RESTなWebサービスは、そのサービスのURIにHTTPメソッドでアクセスすることでデータの送受信を行います。 例としてQiitaのREST APIを利用してみます。下記のURLにアクセスしてみてください。(ChromeかFirefoxでないと*.jsonファイルのダウンロードになる場合があります) https://qiita.com/api/v2/users/TakahiRoyte {}でくくられている文字が表示されたかと思います。これは JSON(JavaScri

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに エンジニアには、アウトプットの文化があります。 僕自身、社外でLTメインの勉強会を２年近く運営していました。 みなさんも日頃から大小さまざまな形でアウトプットをされていると思います。 ですがそのアウトプット、「エンジニアだから」「みんながやっているから」「なんか良さそうだから」といった、なんとなくの理由でやってはいませんか？ どんなことにも言えることですが、目的意識があるかないかで得られる成果は大きく変わってきます。 アウトプットの目的、つまりはメリットを理解することで、アウトプットから得られる成果はより大きくなります。 今回

統計検定２級受験に向けていろいろ勉強しましたが、これでいいんじゃないかって勉強方法をお伝えします。 必要なものはPCと本１冊です。 学習方法 まず、公式問題集を買いましょう。 公式問題集で出題範囲を確認し、出題される分野を確認しましょう。 該当の分野について、統計WEBでざっくりと理解しましょう。 統計WEBで理解が浅い、もしくは理解できない分野についてはこちらのチャンネルがおすすめです。イケメン講師がわかりやすく教えてくれます！　※7でYoutubeチャンネルもこのタイミングで見てもOKです。 それでは公式問題集を解きましょう。 公式問題集の解説だけでは理解できない場合、上記の統計WEBに解説がありますので、併せて確認しましょう（ただし、誤植が多いのであまりにおかしい箇所は気にしないように）。 6でも理解できない、もしくはより理解したい場合、こちらのYoutubeチャンネルがおすすめです