大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
元toB系プログラマが医療情報技師の勉強をして面白かった部分 - Kengo's blog
今年の医療情報技師能力検定試験に向けて、医学医療編・医療情報システム編の学習を進めてきました。toB系プログラマとして働き始めてから見てこなかった単語や発想がたくさんあって面白かったので、印象的だったところをまとめます。 医療現場はロールベースかつイベントドリブン 医療現場では（乱暴に言うと）各部門やシステムの間を「オーダ」をはじめとしたメッセージが飛び交っている、というモデル化ができそうです。 多くの役職だと何ができるかが法で定められていて、そうした役割をどう組み合わせるかも予め想定されており、そのコラボレーションをメッセージで行っているということです。 これはけっこう医療現場というものを特徴づけるものだと思っていて、パッと思いつくところでも以下のような事が考えられます： 業務の属人性を下げるための仕組みとして機能することが期待される。 アクターのTODOや期待されるアウトプットが明確。
「AI敗戦」を直視できない人たち
日本はAIの学習を行うのに必要不可欠なGPUを十分に調達できていないという記事があった。 https://wirelesswire.jp/2023/08/85203/ 一本調子な煽り文体はどうにかならないのかとは思ったのだが、記事に対する反論をネットで一通り読んでみて驚いた。内容が幼稚すぎる。 ChatGPTがあるんだから今さら同じのを作っても意味がない 要するに日本は自国でのAIの研究開発は諦める。そして他国企業が開発したモデルだけを使わせていただくような縛りプレイをこの先もずっと続けていこうじゃないかという意見だ。 「ボクは足し算なんか勉強しなくてもいいんだ。だって隣の花子ちゃんは掛け算や割り算もできるんだから、困ったら答えを聞けばいいんだもん」という頭の悪い小学生の言い訳のような意見だが、困ったことになぜか一定の支持を集めている。 当然のことながらOpenAIのモデルは英語やアメリカ
リモートワークで新人が楽しく効率的に成長できたプラクティス - Qiita
はじめに 私のチームは、リモートワーク中心の開発チームです。 そのチームに新人が配属された時に、私のチームで行っている新人育成のプラクティスのうち、比較的ユニーク(だと思っている)プラクティスを抜粋して紹介します。 少しでも参考になれば幸いです。 リモートワークの知見を説明 新人に対して、チームで行っているリモートワークを快適に行うための知見を紹介しています。 特に、「今から通話いいですか」をすっ飛ばしてビデオ通話を開始する文化であることを共有します。 詳細は以下を参照ください。 インセプションデッキの説明 インセプションデッキとは、プロダクトづくりに関わるメンバーが各々の意見を持ち寄って共通認識をつくり出すための大事な質問に対してメンバー皆で議論して決めた回答です。 詳細は以下を参照ください。 インセプションデッキ | Agile Studio 私のチームでは、以下のテンプレートを利用し
プレ・シンギュラリティ、もう始まってない?｜shi3z
毎日AIニュースを追いかけていると、当然、波がある。 「今週は落ち着いてるな」とか「今日はやばいな」とか。 今日は、久々に「やばいな」という日だった。 まず、一日のうちにSOTA(State Of The Art)超えしたという大規模言語モデルを三つくらい見た。明らかにおかしい。 さらに、AttentionとMLPを使わない大規模言語モデルの実装も見た。世界を三次元的に解釈して合理的な質問と答えを行う大規模言語モデルもあれば、4ビット量子化した60モデルは8ビット量子化した30Bモデルよりも高性能という主張がなされたり、Googleは論理回路の設計を強化学習で行なっているという。どれもこれもにわかには信じ難いが、今目の前で起きていることだ。 「シンギュラリティ」の定義には、「AIがAIを設計し、改良し続ける」という部分があるが、今のAIは人間も考えているが、実はAIがAIを設計している部分
最近のAIボイスチェンジャー(RVC、so-vits-svc)
私は趣味で機械学習を学ぶ初学者であり、説明に間違いや勘違いがある可能性があります。そういった点がありましたらコメントで指摘していただけると助かります。 また、so-vits-svcやRVCは論文ベースでの技術発表が無いため、以下はコードや周辺情報からの想像を含みます。 修正履歴 2023/04/15 RVCの動作について誤りがあったので修正しました。nadare🌱さんご指摘ありがとうございます。 AIボイスチェンジャーとは ある発話音声の入力を特定の話者が発話したような声質の発話音声に変換するための、深層学習を使用したアプローチがそう呼ばれている印象です。 以前から、深層学習を用いたリアルタイムボイスチェンジャーはMMVCなどが存在していました。 最近(2022年11月頃から2023年4月頃)では、Retrieval-based-Voice-Conversion 通称RVC や、Soft
30分で完全理解するTransformerの世界
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
【決定版】2022年～2023年で必ず確認するべきGitHubリポジトリ 40選
はじめに 今回の記事では、個人の独断と偏見で2022年～2023年で必ず確認するべきGitHubのリポジトリを紹介する。私のTwitterでこれまで紹介したものもあれば、そうではないものもある。 GitHubはプログラマーにとって、普段の学習・開発を進めるうえでもっとも重要な情報源の１つである。本記事では、分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 なお、今回の記事で紹介するGitHubリポジトリの分野は以下の通り。内容はWeb開発に特化している。 確認必須 Web Python JavaScript TypeScript ちなみに、「確認必須」は分野を問わずすべてのプログラマーに役立つGitHubリポジトリを紹介している。 今回の記事を通して、年末年始の学習・開発に大いに役立ててもらえたら幸いだ。 確認必須 freeCodeCamp 世界最大規模のプログラミングメディア「f
「デジタルスキル標準」をとりまとめました！ （METI/経済産業省）
経済産業省と独立行政法人情報処理推進機構（IPA）は、企業・組織のDX推進を人材のスキル面から支援するため、DXを推進する人材の役割や習得すべきスキルを定義した「DX推進スキル標準（DSS-P）」を今回新たに策定し、今年３月に公開した「DXリテラシー標準（DSS-L）」と合せて、個人の学習や企業の人材育成・採用の指針である「デジタルスキル標準（DSS）」ver.1.0として、取りまとめました。 1．背景・目的 データ活用やデジタル技術の進化により、我が国や諸外国において、データ・デジタル技術を活用した産業構造の変化が起きつつあります。このような変化の中で企業が競争上の優位性を確立するためには、常に変化する社会や顧客の課題を捉え、デジタルトランスフォーメーション（DX）を実現することが重要です。 一方で、多くの日本企業は、DXの取組みに遅れをとっていると考えられます。その大きな要因のひとつと
予測分析ツール「Prediction One」をソニーが無償提供。導入後は38倍の作業効率化 | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai
2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事：松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは？Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
Preferred Networks における研究活動 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、新しく執行役員兼 Chief Research Strategist に就任した秋葉です。就任の挨拶を兼ねて、PFN における研究活動に関する考えを共有したいと思います。 PFN における研究とは何か？ 何が研究であり何が研究でないかという境界を引くのは非常に難しく、またそれを積極的に行う意味もありません。研究とは「研ぎ澄まし究めること」を語義とし、一般に、物事について深く調査・考察を行い事実を解明したり発明を行ったりすることを指します。 PFN では挑戦的であり不確実性の高いプロジェクトが大部分を占めており、ほぼ全てのプロジェクトが少なからず研究的側面を伴います。深層学習関連のコア技術の研究開発は勿論、その応用に関してもデータやタスクに応じた適切な手法の選択や非自明な工夫がなければ上手くいかないことが殆どです。また、ロボティクス、コンピュータビジョン、自然言語処理等のような多
MITら、ロボットに家事などの日常的なタスクを学習させる3Dシミュレータ「VirtualHome」発表
MITら、ロボットに家事などの日常的なタスクを学習させる3Dシミュレータ「VirtualHome」発表 2018-06-02 MIT（マサチューセッツ工科大学）、トロント大学、マギル大学、リュブリャナ大学の研究者らは、ロボットに家事などの日常的なタスク含め多様なタスクを学習させるための訓練用3Dシミュレータ「VirtualHome」を発表しました。 論文：VirtualHome: Simulating Household Activities via Programs 著者：Xavier Puig, Kevin Ra, Marko Boben, Jiaman Li, Tingwu Wang,Sanja Fidler, Antonio Torralba 本稿は、エージェントに特定のタスクに到達するための必要な一連のアクションを学習させるシステムを提案します。 ロボットは、人間と違って1を言え
『脳が認める勉強法』が想像以上に凄い : マインドマップ的読書感想文
脳が認める勉強法――「学習の科学」が明かす驚きの真実! 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、かなり「ガチ」な勉強本。 脳ネタ本でお馴染みの池谷裕二先生が帯で激賞しているという話題作です。 アマゾンの内容紹介から。大学受験も、資格試験も、仕事の勉強も、勉強法を変えることから道は開ける。米三大紙『ニューヨーク・タイムズ』の人気サイエンスレポーターが、第一線の科学者らへの取材をもとに、もっとも効率のいい最新の記憶法・勉強法を徹底解明。この一冊で、あなたの勉強習慣が一変する! 384ページという力作ですが、Kindle版なら持ち運びにも便利です！ なお、タイトルは久々にホッテントリメーカーのお世話になりましたｗ When Young Children "Hate" School / wecometolearn 【ポイント】■1.勉強の場所を変えたほうが思い出しやすくなる テストの点数には著しい差が現
よく言われるけど、業務時間外に勉強しない人はITエンジニア失格なの？ - paiza times
Photo by Indi Samarajiva こんにちは、谷口です。 「ITエンジニアは業務時間外にも勉強をすべきなのか」という問題について、皆さんはどう思われますでしょうか。 少し前には、こちらの記事も話題になりましたね。 業務時間外で勉強をしなければいけない理由：101回死んだエンジニア：エンジニアライフ 今回は、そんなITエンジニアの業務時間外での学習について考察していきたいと思います。 ■企業からの「教育」と自分でする「学習」 業務で必要な知識等について、企業側もある程度は「教育」をすることがあるかと思います。特に新卒の場合、新人研修として業務知識を学ぶ期間が多くの企業で設けられているかと思います。仕事で必要な業務知識に関しては、企業の研修を受けるだけではだめなのでしょうか。 まずは、「教育」と「学習」の概念について考えてみましょう。 「教育」とは、組織の求めるスキルを個人に習
学習を止めた豚と働けるほど人生は長くない - 銀の人のメモ帳
学習することを止めた人間と仕事をすると、働くのが厭になる。その人と働くのが厭になる、ということではなく、そういう人間でも働き続けられる事に絶望して、働くことそのものが厭になる。 学習を止める理由は、人によって様々だろうけど、学習しなくても業務を処理出来るだけの知識や経験を得た人間が、その後を学習を止めている事は多い。 そういう人間の場合は、程度にも寄るが「知識や経験」から、得られるものが有る場合が多いので、まだいい。 だけど、知識や経験も無いのに、学習をしない人間も居る。つどつど指摘をし再発防止を求めても、同じことをする。あるいは、指摘の根本的な部分を理解せず、改善されない。 そういう人間は淘汰されていく、という幻想はあるが、自分より一回りも二回りも年上の、そういう人間が少なくない給与を貰って働き続けているのを見ると、絶望する。 エンジニア、もしくはプログラマという職業を続ける為には、学び
手遅れになる前に！Webディレクターがプログラミングを学ぶ時に使いたいサイト10選
プログラミングを「本気」で勉強するのに役立つサイト10選とその解説 | 今年はWebディレクターもコードを書こう！ 『Webディレクターは、コードを書く必要はない？？』 もちろん本業のエンジニアと同等のコードを書く必要はありません。しかし、プログラムの全容や工数を把握し機能の優先順位を付けたり、技術面でエンジニアとのコミュニケーションをする上で、プログラミングを覚えることはプラスになります。 さらに、「こんな実装が出来るなんて凄い！」といった実感を伴った一つ一つのコミュニケーションが、エンジニアからの信頼を獲得する助けになるのです。 どうやってプログラミングを覚えるか？ プログラミングは、毎日のちょっとした勉強の積み重ねで学習する事もできます。 今回はスタートアップで働くWebディレクターの方々に向けて、プログラミングを学べるサイトを10連発でまとめました。 このエントリーでは、
実践しながらjQueryを学べるオンライン学習サイト・Try jQuery - かちびと.net
実際にコードを書いて学べる学習コンテンツ・Try jQueryのご紹介です。jQuery公式のオンライン学習サイトっぽいですね。英語ですけどこれから学ぼうという方にはうってつけかもしれません。 実践でjQueryを学べるサイトです。スライドも完備されています。英語が苦手な方にはちょっと難しいかもですけど・・ ドメインから察するに公式のものでいいと思います・・確認はしていませんけど。内容は基本的なものからスタートします。 スライドからスタートです。 他の学習サイト同様、指示通りに進めていきます。 正解ならSuccess!の文字が出て次に進みます。 これから始めたい、という方は如何でしょうか。 Try jQuery
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