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こんにちは、ひげぽん(@higepon)といいます。最近は、@miyagawaさんが配信しているRebuild.fmというポッドキャストにときどき出演させてもらっています。もしかしたら、そちらで私のことをご存じの方もいらっしゃるかもしれません。 ソフトウェアエンジニア歴は長く、もうすぐ20年になります。新卒で電機メーカーのシステム子会社に就職。その後、株式会社はてな、サイボウズ・ラボ株式会社などを経て、アメリカのTwitter本社で働くために渡米。最近また日本に戻って、某外資系企業でエンジニアをしています。 長いキャリアの中では、たくさんの失敗や遠回りをしました。世界に羽ばたくWebサービスを作ろうと奮闘しましたが、失敗しました。開発効率を上げるツールを作って使われないこともありました。行きたい会社の面接を受けて箸にも棒にもかからず、悔しい思いをしたこともありました。 本記事では、このよう
はじめまして、木村 廉と申します。現在神戸大学大学院の修士2年生で、システムソフトウェアの脆弱性検出やself protectionについて研究しています。 § 実はこのコラム執筆のお誘いをいただいた時、はじめはお受けするかどうか少し迷いました。というのも、「GeekOut」の過去のコラムを見ると、執筆者の皆さんは最前線で活躍されている方ばかりで、一介の学生の私では見劣りするような気がしたからです。 しかしながら、私もエンジニアの端くれですので、他のエンジニアと差別化できる強みも多少は持っています。そしてそれは、幸いにも他の人とかぶりづらいマニアックな部類のもので、参考にできる資料も多くありません。 その強みとは、OSやハイパーバイザ(コンピュータを仮想化するための制御ソフトウェア)といった、基本的な制御を行うシステムソフトウェアを開発したり、それに手を入れたりすることです。いわゆる“低レ
AI(人工知能)に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際に利用されるようになりました。その背景のひとつには、AI分野での研究開発に多大な投資を行っている大手IT企業が、その成果の一部をオープンソースとして公開し、世界中のエンジニアが自由に使えるようになったことがあります。 こうしたオープンソースのAI関連ライブラリには、Googleの「TensorFlow」やFacebookの「Torch」といった海外のIT企業のものだけでなく、国内にもPreferred Networksの「Chainer」やソニーの「Neural Network Libraries」などがあります。最近では、関連した情報も数多く手に入るようになりました。 また、これらのライブラリの多くには親切なチュートリアルも用意されており、AIの開発経験がないエンジニアでもさほど手間を掛ける
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