このブラウザ バージョンのサポートは終了しました。サポートされているブラウザにアップグレードしてください。
1 はじめに 前回このブログを使ったのは3年前のちょうどこの時期のようです。コロナ禍で少し遅れてオンラインで授業が始まって、授業準備をしているときにコロナ関連の情報をまとめておこうと思って書いた記事でした。で、その後3年がたち、コロナ禍は一応区切りを迎えているわけですが、新学期の授業を始めるにあたっていろいろ考えなければならないという意味ではそのときと同じような状況が(もちろんいろんな意味で位置づけは違うのですが)再び…。 ということで、チャットGPTの話です。すでによく知られているようにこのアプリが登場したのは昨年11月、時期的には2022年度後期にすでに広まっていた可能性はあったし、実際アメリカの大学では一足早くレポートでの利用なんかが問題になったりしましたが、実質的にはこの4月から始まる2023年度が、日本の大学にとってチャットGPT元年ということになるのだと思います。 具体的な話に
私の子供はサッカーをやっている。 いわゆる某リーグのチームの下部組織、アカデミーで。 こういうところで「サッカーうまい」と言うのは当たり前で、本当にうまい連中というのは 年齢なんて関係なく化物みたいに圧倒的な力を見せる奴で、そういう意味ではうちの子は普通レベルだ。 ユースを終わればトップチームはない。大学でやるか、競技サッカーは引退か、という感じ。 全国大会にも出た、名前とチーム名でググれば、JFAのページが引っかかる。 だけど残念ながら、レギュラーではない。 守備固め、あるいはスターティングメンバーがうまく行かなかった時、あるいは怪我をした時に2番手として出てくる。 変わってると言われるかもしれないが、俺は自分の子供がベンチでウォーミングアップをしている姿が好きだ。 後半から始まるルーチンのアップではなく、急遽出るために一人だけトレーナーとアップを始めるその姿が好きだ。 一番手にはなれな
4年前に会社の福利厚生を使ってスタンフォードの授業を取ってみたら面白く、 働きながらでも続けられそうだなという実感を得たので、 2年後、受験を経てジョージア工科大学にリモートで通い始めた。 そして先日、ジョージア工科大学からコンピュータサイエンス修士号をいただくことができた。 画像の学位記は卒業式イベント用の非公式のもので、1~2か月すると Masterとちゃんと書いてある本物が来るらしい *1 。 After 1 year and 9 months, I graduated from Georgia Tech and got a master's degree in computer science. It was intense to be a student while working full-time, but I learned a lot. pic.twitter.com/J
こんにちは、開発支援部基盤インフラチームの kenryooo です。 Classiでは過去の高負荷によるアクセス障害での反省を踏まえ、エンジニア向けに保守運用スキルを高める施策として、朝当番という制度を運用しています。今回はその紹介をします。 目的 朝当番制度は、下記を目的に運用しています。 Classiのピークタイム(毎朝8:00 - 9:30)に問題が起きた場合、社内向けにスムーズな情報連携を行う サービス品質の継続的な改善 パフォーマンスや監視内容に異常があった場合や、依存している外部接続システムやSaaSのメンテナンス情報などを担当チームへ共有する 担当エンジニアの育成 Classiシステムの全体像の理解 担当外のアプリケーション(リポジトリ)の理解 システム監視の入門(Datadog) インシデントハンドリングの入門 背景と課題 朝当番制度は、下記の背景と課題感からスタートしてい
東京都デジタル人材確保・育成基本方針 エグゼクティブサマリー 方針策定の基本認識 組織が求めるデジタル人材像 QOSの高いデジタルサービスの実現にあたり、カギに なるのは「ひと」 デジタルサービスを支える「ひと」を確保・育成するとともに、 最大限の能力を発揮できるようにすることが重要 デジタルサービスの利用者からは直接見えない水面下で、 デジタル人材に係る確保・育成の取組みの充実が必要 人材の確保・育成に向けた具体的な取組 リスキリング 人材 高度 専門人材 ICT職 デジタルスキルマップの導入 ➡ICT職のスキルを詳細に可視化 ➡都庁内で不足しているスキルを把握 その結果を踏まえ、よりニーズに合致 した人材を戦略的に確保 デジタル人材の確保策 データ・デザインなどの高度な専門 研修の拡充 民間企業や海外への研修派遣 コミュニティ構築 ICT職向け デジタルリテラシ
こんにちは佐々木です。NRIネットコム Advent Calendar 2021 開催中です。しかし、内部で検討した結果、私は枠外になりました。ということで、Japan APN Ambassador Advent Calendar 2021として書かせていただきます。どちらも宜しくおねがいします。 今日のテーマは技術選定とアーキテクトの育成についてです。ITエンジニアの間には、定期的にどう技術選定するのかといった議論が出てきます。いろいろな観点があるとは思いますが、私が重要であると考えている所を簡単に述べてみます。 技術選定に銀の弾丸はない まず最初に言っておきたいのが、『技術選定に銀の弾丸はない』ということです。銀の弾丸とはIT業界でもよく利用される比喩で、英語で“silver bullet”とは「狼男を倒せる武器」が元々の意味です。それが転じて「困難を解決する決め手」という意味で使われ
この記事は、文化祭実行委員会に所属する[1]現高校 3 年生 3 人で文化祭の入退場混雑管理システム「CAPPUCCINO」を 2 年間に渡り開発し、実際に運用した記録を残したものです。 *この記事は以下の 3 名による共同執筆です 著者・開発者: すばる (@su8ru / Twitter:@su8ru_) 高校3年生。普段は TypeScript に使われながらウェブフロントエンド技術で遊んでいます。 たけ (@takeno_hito / Twitter:@Takeno_hito) こうこうさんねんせい。コーディングよりはゲームのほうが好きです。上下二人に揉まれながらも一応リーダーをやってました。 ふわわあ (@fuwa2003 / Twitter:@ibuki2003) 高3。Vimmer。半言い出しっぺなのに後半コード書いてないとかで最近は肩身が狭い思いをしています。 1. CAP
これはなにか サイバーエージェントとメルカリの「採用前〜退社後」という一連のエンプロイー・ジャーニーに内包されている組織強化システムを構造的に分解するポストです。 メルカリのCuture Doc公開に際して、実際に起きたことを懐かしく思いツイートしたら予想外の反響をいただいたのですが、その中で私のもうひとつの古巣でもあるサイバーエージェントのことを引き合いに出して貶すような引用リツイートも見られました。 退職時、進太郎さんに1 on 1の時間もらって最後の挨拶したときに貰った「まあ株式会社インターネットみたいなものだから」という言葉を忘れない。2年半前のことなので、今に始まったポーズじゃなくて昔からのスタンス。 Culture Doc | 採用情報 株式会社メルカリ https://t.co/1kTYHh0wVN pic.twitter.com/d3qJwUExcB — きょすーけ | D
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内(AI事業本部内)でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践(チーム開発)でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
ソフトウェア1 (2020)¶ 本サイトは、東京大学工学部電子情報工学科・電気電子工学科の進学内定者(2年生、A1ターム)を主たる対象としたソフトウェア1の講義ページです。C言語の基礎を勉強します。 電気系の学科のslackにて講義に関する通知を行うので、常時学科slackをチェックするようにしてください。 電気系の2年生は最初のオリエンテーションで全員slackに招待されるはずですが、もし招待されていなければ松井まで連絡してください。 3年生は既に全員招待済みのはずです。電気系以外の履修者、および4年生は招待されていないので、松井まで個別に連絡してください。 本サイトは2020年度版です。2021年度版はこちら。 ニュース¶ [2020.11.16] Q&Aにweek7を追加しました。 [2020.11.12] week7、およびバージョン管理を追加しました。 [2020.11.09]
Twitter で医師を拾ってきて Google のソフトウェアエンジニアにするだけの簡単なお仕事 - 白のカピバラの逆極限 S.144-3 はじめに 「【転職エントリ】Googleに入社します|Lillian|note」という、医師から未経験で Google のソフトウェアエンジニアになった記事があります。 note.com 私は、この記事に出てくる「とある元 Google のソフトウェアエンジニア」で、面接の対策を立てました。 記事が出た当初から大反響で、私もそれなりの反応を見まして、いろいろと誤解されているなあ、と思う一方、アドバイザーはあくまでもアドバイザーだから、アドバイザーとして知りえた情報については、口をつぐむべきだと思っていました。 ただ、あまりにも誤解されており、悪影響が大きく、犠牲者も多くなってきたと思ったので、… 同僚からこれについてどう思うか、と聞かれた。元の文章が
経済産業省は、AI人材の育成を支える企業等の取組を促進するために実務上有用と思われる事項をまとめ、「AI・データサイエンス人材育成に向けたデータ提供に関する実務ガイドブック」を策定しましたので、公開します。 1.背景 「AI戦略2019」では、我が国全体としての生産性の大幅な向上が求められる中、AI技術の利活用を進めることによる、企業の生産性の抜本的改善について述べられています。企業において実際にAIを導入させることのできる人材を育成するためには、実際の企業のデータを用いた教材の活用が重要となり、企業から円滑にデータを提供してもらう環境を整えるためには、データ提供にあたって実務上課題となる論点を整理し、解決の方向性を示していくことが有効と考えられます。 2.これまでの取り組み こうした状況を踏まえ、経済産業省は「AI人材育成のための企業間データ提供促進検討会」を開催し、AI人材の育成に資す
2020.12.04 少子化や高齢化が進む日本では、子どもを育て、高齢者を見守っていくために、これからますます人のぬくもりが大切になり、人が人に寄り添うことが重要になっていくでしょう。 しかし、これから人口が減る我が国で人のぬくもりを大切にしていくためには、デジタル化やオンライン化で省人化を進めたり、人がやらなくてもよいことはロボットやAIに任せていかなければなりません。 その結果、人がやるべきことに人手を集中させることができるようになります。 DX、あるいはデジタルトランスフォーメーションという無機質な言葉の目的は、これまで以上に人のぬくもりに価値をおく、これまで以上に人に寄り添う社会なのです。 DXが創り出す行政とは何でしょうか。 一言で言えば集団から個への転換です。 これまでの行政は、集団に対してその平均ぐらいを狙った施策を行ってきました。 一番わかりやすい例は教育でしょう。これまで
自分は世界2位のクラウドの中の開発者としてアメリカで勤務している。自分のチームの2つ上のマネージャがあまりにも仕事ができるので、びっくりした。そこで、二か月に一度の One on One の時になぜそんな仕事ができるのか聞いてみた。そのアドバイスが実際に自分に相当刺さったので、ここでシェアしておきたい。 その人とは、 の記事で私が観察したその人だ。技術的な問題の切り分け、判断の速さ、ほかの人の言っていることを理解する速さと、集中力、判断の速さ、正確さ、そして、私は直接見る機会はないのだが、ハックをしてもうちの組織で1、2を争う技術力のようだ。(ちなみに、少なくともうちの会社だと、マネージャは、大抵相当な技術力がある人がほとんどで、絶対的に自分よりコード書けるのは間違いないと思える人が多い) 「どうしたら、すこしでもよりよくできるか?」さて、自分はというと、クッソ程何もできない。人にアドバイ
チームでどうやって活躍するか、まだイメージがついてない、振られた仕事をやっているだけで、仕事をしている間は忙しいけど、確認待ちになるとすぐ暇になってしまう、というメンバーの悩みを聞いていた。 巨大なチーム、巨大なプロダクトだと、すぐに全容を把握するのは難しい。その中で、この範囲なら触れています、任せてください、という庭を作るとよいのでは、という話をした。 思いつきで話したわりには意外といいことを言ってるなと思ったので掘り下げて書いてみます。 庭とは 現代では、庭のある家に住んでる人は少ないかもしれない。うちは実家が田舎だったので庭があって、ボールを蹴って回ったり、石をめくってアリを観察したり、隣の家の庭との境界もゆるくて、冒険と言って隣の家の庭で遊んだりしていた。 大人になってからの庭というと、池袋で遊んでた人が「池袋は俺の庭」と言ったり、JR新宿駅の東口を出たら椎名林檎の庭があることが知
These notebooks cover an introduction to deep learning, fastai, and PyTorch. fastai is a layered API for deep learning; for more information, see the fastai paper. Everything in this repo is copyright Jeremy Howard and Sylvain Gugger, 2020 onwards. A selection of chapters is available to read online here. The notebooks in this repo are used for a MOOC and form the basis of this book, which is curr
君へ、 つい最近まで、南米で3ヶ月ほどデータエンジニアとして仕事していた。Tシャツで帰ってきて震えた。寒くて。 僕にとって2019年は、あんまりいろんなことが無かったくせに、いや糞ヒマだったからこそ、いろいろ考えることが多い1年だったと思う。最後の3ヶ月以外は、基本的にヒマだった。 過去に僕はベルリンで1年ほど働いていたこと*1があり、まあ結論からいうと音を上げて、日本に逃げ帰ってきた。何がそんなにしんどかったかというと、ベルリンは十分英語で生活できるとはいえ、ドイツ語関連のトラブルシューティングに付き合ってくれるドイツ人の友人を作ることができなかったというのが大きいが、そういう人間関係を構築することが出来なかったことも含めて、当時所属していた会社の上司および同僚と上手くいかなかったのが致命的だった。 とくに、エンジニアの同僚氏、つまり君は、まったく許せなかった。 あれからもう3年も経ち、
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く