未来のプログラミングについて再考（機械学習とソフトウェア2.0、配管工プログラマ、オープンソースでは十分でない？） - YAMDAS現更新履歴
昨年のエントリだが、その後現在までマイク・ルキダス（Mike Loukides、O'Reilly Media のコンテンツ戦略担当副社長）の文章を追って、これを書いていた当時ワタシが理解していなかった文脈、そしてそれに対応するニュースや問題意識が見えてきたところもあるのでつらつらと書いておきたい。 こちらは2019年末に、マイク・ルキダスが O'Reilly Media のチーフ・データサイエンティストである Ben Lorica と共に書いたエントリだが、2020年3月に開催される O'Reilly Strata Data & AI Conference に向けた露払いである。 ワタシはタイトルだけ見て、「ソフトウェア2.0？ 今さら〇〇2.0は古いだろー」と思ったのだが、これは Tesla で AI 部門長を務める機械学習の専門家 Andrej Karpathy が2017年11月に公
非厳密計算で確率的に解釈するコンピューティングへの流れ - 人間とウェブの未来
ここ数ヶ月、沢山の国際会議や自分の専門分野外のトップカンファレンスに採録されるような多種多様な研究発表を聞いていた。そんな中、自分の中で各発表に共通するコンピューティングの流れみたいなものが少し見えてきた気がするのでメモしておく。 機械学習やコンピュータビジョン、ヒューマンインターフェース、コンピュータセキュリティ、計算機アーキテクチャ、量子コンピューティング等のトップカンファレンス発表報告を聞く中で、印象的だったのは、まさに新しい発見という研究もある中で、もはや枯れた技術で確立されたアーキテクチャにおいて、新たな貢献を示す研究があったことだ。例えばデータベースにおけるメモリ管理の話やCPUのパイプライン処理の効率化、スパコンの文脈におけるネットワーク通信の高速化の話など、いずれも登壇者が冒頭で随分と研究されてきた確立されたテーマであることを述べていた。 そういった確立された領域の中で、ど
シミュレーションってどんなことするの？ - YouTube
スーパーコンピュータ「京」は、毎日、様々なコンピュータ・シミュレーションを行っています。温暖化を予測したり、新しい薬を開発したり、安全な車の開発などにも使われています。 でも、いったい研究者はどんな作業をしてシミュレーションを行っているのでしょうか。 神戸の計算科学研究機構を訪れた高校生の大地と怜香と一緒に、研究者の現場をのぞいてみませんか？ 後半の研究者の会議風景なども是非ご覧ください！ 計算科学研究機構 http://www.aics.riken.jp/
表計算ソフト誕生の話
Dan Bricklin / 青木靖 訳 2016年11月 (TEDxBeaconStreet) Excelのような表計算ソフトを使ったことのある人は、どれくらいいますか？ 大勢ですね。では、フィラデルフィアで小さな印刷業を営んでいた私の父のように、会社の簿記を手計算でやっているという人は？ ずっと少ない。 それは何百年もの間ずっと行われていた方法です。1978年の初めに、私はやがてVisiCalcとなるもののアイデアに取り組み始めました。翌年それは、新製品だったAppleIIパーソナル・コンピューター用に売り出されました。その後の６年の間に大きな変化があったことは、誰もがVisiCalcを知っておりたぶん使ってもいると、ウォールストリート・ジャーナル紙が社説で想定していたことを見ても分かるでしょう。 スティーブ・ジョブズは1990年のインタビューで言っています。「表計算ソフトがPC業界を
インストール不要で複数OSが高速起動する東大の変態Mac (1/5)
東京大学では、学生や教職員が利用するPCや各種サービス一式を教育用計算機システム（ECCS）と呼んでおり、これを4年一度リプレースしています。2016年度はその更新時期にあたり、今回も入札の結果、クライアントマシンにはMacが選ばれました。東大では、2004年以来3期12年に渡ってMacが導入されてきましたが、、今回（ECCS2016）もこれが継承されたことで4年後の2020年3月（2019年度）までは引き続きMacが使われることになります。このあたりは、前回の取材記事で詳しく紹介しているので、文末に張ったリンクから関連記事をチェックしてください。 東大での取材で個人的にかなり気になったのが、もう変態といっていいほど特殊なMac。電源ボタンを押してもすんなりとOS Xが起動するわけではありません。Macハードウェア上で、UEFI（Unified Extensible Firmware In
シモセラ エドガー ラフスケッチの自動線画化
本研究では、畳込みニューラルネットワークを用いてラフスケッチを線画に自動変換する手法を提案する。既存のスケッチ簡略化手法の多くは単純なラフスケッチのベクター画像のみを対象としており、スキャンした鉛筆画など、ラスター形式の複雑なラフスケッチを線画化するのは困難であった。これに対し提案手法では、3種類の畳込み層から構成されるニューラルネットワークモデルによって複雑なラフと線画の対応を学習することで、ラスター形式の様々なラフスケッチを良好に線画化することができる。提案モデルでは、任意のサイズやアスペクト比をもつ画像を入力として扱うことが可能であり、出力される線画は入力画像と同じサイズになる。また、このような多層構造をもつモデルを学習させるため、ラフスケッチと線画がペアになった新しいデータセットを構築し、モデルを効果的に学習させる方法を提案した。得られた結果についてユーザテストを行い、提案手法の性
Andrew Ng先生の機械学習講義を解説する勉強会資料を公開 - エンタープライズギークス (Enterprise Geeks)
シリコンバレーの有名大学であるスタンフォード大学で、Andrew Ng先生の教える機械学習の講義が人気を集めている。この講義は形を変え、courseraという無料のWeb上オンラインコースとしても受講でき、ここ日本でも機械学習の勉強がしたい人達の間でも人気の講義となっている。 [Machine Learning by Stanford University] https://www.coursera.org/learn/machine-learning/ 人気の秘密 Andrew Ng先生の講義は内容が非常に実用的であることが人気の理由の1つとして挙げられるだろう。Andrew Ng先生はシリコンバレーの企業を相手に機械学習の指導をしている。おそらくその経験から、理論に走りすぎず、機械学習を適用するプロジェクトにおいて本当に有意義な内容に強くフォーカスしていることが感じられるのだ。Andr
コンピュータの修理をタダで引き受けてはならない10の理由
ITプロフェッショナルであれば経験があると思うが、筆者も友人や家族からPCの修理を頼まれたことが何度もある。筆者は常に、可能な限り人々の期待に応えようとしていたが、他人のPCを無償で修理するというのはいくつかの例外を除き、良い考えではないということに気付いた。 誤解しないでもらいたい。筆者にも、頼まれた際に何のためらいもなく手を差し伸べたくなる人々がいる。筆者は、コンピュータの障害に直面した妻に手を差し伸べないことなどあり得ないし、母親を見捨てることもあり得ない。しかし残念ながら、筆者が手助けしたほとんどの人は、その恩を仇で返すかのような行動に出たのである。このため本記事では、他人のPCを無償で修理するのはお勧めできない理由を10個挙げている。 ＃1：手助け以降に発生した問題はすべてあなたのミスになる 友人や家族がコンピュータの修理を頼んでくるのは、自らで問題を解決するだけの十分な知識を持
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Bill Gates' 1993 prediction for the future of computers | BBC Global - YouTube
MIPS命令セットアーキテクチャがオープンソース化される | スラド ハードウェア
アナログ技術を復活させれば、AIがもっと進化する──米企業が開発した「古くも新しい」チップの秘密
wtnv.studio / 首都大学東京 渡邉英徳研究室＋ネットワークデザインスタジオ
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京都大学全学共通科目「Physical Computing 入門」喜多一教授 - YouTube
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Cloud Computing (Cloudy with a Chance of Pizza) - Computerphile - YouTube
コンピュータ将棋 弱点｜人間VSコンピュータ 10番勝負！ 将棋対決・第3回｜連載｜HH News & Reports｜ハミングヘッズ
The Grid, CERN's Global Supercomputer - Computerphile - YouTube