JTPの人財育成 – Connect to the Future
JTPの人財育成ソリューション 私たちJTPは、長年のトレーニングビジネスを通じて、お客様ご自身の人材育成に抱える課題及びその解決方法を既に把握していると理解しています。 しかし、その解決方法実行するには、社内の調整やリソース不足などがあり、効率的に迅速に対応することが難しいということも理解しています。 そのような中でお客様の人材育成活動をすばやく効率的に実現し、さらに学びを継続させ、定着させることが私たちJTPの人財育成ソリューションです。 社内研修支援 社内で行われているトレーニングをさらに効果的なものに ファシリティサービス トレーニングルームの貸出から、テキストの印刷手配まで マイクロラーニング 学習した内容を定着させ、さらに活発な活動を促すUMU パーソナル･アジェンダ® 行動特性や資質を持っているのかを表す「ヒューマンスキル」アセスメントで分析と可視化を実現
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編2 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook 機械学習編1（基礎編）では、最も初歩的な分類器である単純パーセプトロンを題材に、機械学習の基本について勉強しました。機械学習編2（実用編）では、実問題に機械学習を適用する上でのコツや、各種の機械学習アルゴリズムの使い分け、高次元データへの対処法、といったトピックについて解説していきます。 実問題に機械学習を適用する タスクを定義する データを特徴ベクトルに変換する 評価方法を決める 正解データの正例と負例は均等に ベースラインとなる手法を実装する 実データに向き合うときの心構え 機械学習のワークフロー 1. 前処理 データセット作成 サンプリング 特徴抽出 欠損値・欠測値への対応 値のスケーリング 特徴選択 次元削減 2. 学習 モデ
IBM、Watson IoTに注力、2億ドルを投資しグローバル本部をドイツに設置
米IBMは現地時間2016年10月3日、同社のコグニティブコンピューティング技術「Watson」とIoT（インターネット・オブ・シングス）の連係に注力する事業「Watson IoT」のグローバル本部をドイツのミュンヘンに置き、約2億ドルを投資すると発表した。 これは、IoT事業に向けたWatson活用に30億ドルを投じる戦略の一環。IoTと人工知能（AI）技術の統合に対する企業の関心の高まりに応えるものだとしている。 IBMによると、Watson IoTのソリューションおよびサービスを利用する企業は、この8カ月で4000社から6000社に増加している。 ミュンヘンのWatson IoT本部は、研究者、エンジニア、開発者ら1000人を擁し、自動車、電子器機、製造、ヘルスケア、保険など様々な産業の顧客企業やパートナーの研究開発にも協力する。 またIBMは、自動車および産業機械向けサプライヤー大
人工知能のつくりかた
人工知能(Artificial Intelligence、AI)が今、第3次ブームを迎えています。コンピュータのマシンパワーが充実してきて人工知能が新たなブームになっています。 この連載では、まず人工知能の定義を考えます。続いて、人工知能の分類や歴史、人工知能プログラミングの実践方法について紹介していきます。 人工知能とは何なのか、どう付き合い、活用すべきなのかが見えてくるはずです。 総集編：人工知能のなぜなぜ面白問答集 今回は、人工知能の話題でよくある問いと回答（FAQ）を通じて、本連載「人工知能のつくりかた」を振り返ってみます。総集編の今回だけを読んでも人工知能のエッセンスが分かりますが、詳細は各回の記事を参照してください。 2016.12.07 強くても美しくないコードはダメ、人工知能プログラムを評価する 「人工知能をつくっただけで終わり」では、研修の魅力は半減します。研修でつくった
会社は真面目に経営されるほど「学習しない組織」になってしまう | ハイクラス転職ならdoda X（デューダエックス）
doda X（旧：iX転職）は、パーソルキャリアが運営するハイクラス転職サービス。今すぐ転職しない方にも登録いただいています。 今の自分の市場価値を確かめてみましょう。 世界的な大企業、いわゆるビジョナリーと言われる企業では、この30年ほど「学習する組織」をどのようにして創るかということが、大きなテーマとして扱われ続けてきました。 生き残る種とは、最も強いものではない。最も知的なものでもない。それは、変化に最もよく適応したものである（チャールズ・ダーウィン） 変化が激しい時代において、「企業や組織に集う人同士が学び、変化し続けることこそ重要である」という認識は多くの人が賛同するものではないでしょうか。 ところが、この点を多くの現役ビジネスパーソンや経営者と議論していくと、実は下図に示すようないつも慣れ親しんだ企業の運営体制こそが、実は「学習しない組織」にとても陥りやすいという衝撃的な指摘が
若手プログラマー必読！５分で理解できるER図の書き方５ステップ
データベース設計の基本中の基本であるER図。ER図を書きたいけど、「記法が分からない」「どういうステップで書けば良いか分からない」という若手エンジニアも多いのではないでしょうか。 ER図は１０種類近くあり、種類によって記法が異なります。このことが難しいイメージを与えていますが、実はそれほど難しいものではありません。覚えれば良いER図は２種類だけです。 しかも、この記事で解説している基礎知識を押えれば、たった５つのステップで作成することができます。 この記事では、ER図の基礎知識からER図の書き方まで、エンジニアが抑えておくべきER図の全知識をどこよりも分かりやすく解説します。 この記事を読み終えたとき、若手エンジニアもER図を書けるようになっているでしょう。 この記事を参考に最適なデータベース設計を進めて下さい。 １．ER図とは ER図とは、「データベース設計（データモデリング）で使う設計
Webプログラマと数学の接点、その入り口
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
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