問題が見つけづらい時代に、どうやって問題を見つけるのか。そのためには理想の提示が必要、という『未来を実装する』のインパクトに関する議論の一部を抜き出してスライドにしました。 未来を実装する (Kindle 版) 「インパクトからはじめよ」 — デザイン思考、アート思考、インパクト思考について
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問題が見つけづらい時代に、どうやって問題を見つけるのか。そのためには理想の提示が必要、という『未来を実装する』のインパクトに関する議論の一部を抜き出してスライドにしました。 未来を実装する (Kindle 版) 「インパクトからはじめよ」 — デザイン思考、アート思考、インパクト思考について
社会人3~5年目のキャリアに悩むエンジニアに知って欲しい、「プロダクトマネジメントしながらエンジニアする」という選択肢 こんにちは、atama plus エンジニアの鈴木です。好きな開発領域は、Webフロントエンドです。 突然ですが最近、カジュアル面談や面接の担当を行う機会が増えてきました。その中で「前職の大手IT企業時代に感じていたモヤモヤのいくつかが、実は普遍的な悩みだったのでは」と考えはじめました。 本記事では、これまで私が感じてきたモヤモヤを紹介するとともに、それらを解決しうる「プロダクトチーム」というコンセプトについて紹介させてください! 本記事は下記書籍を参考にしており、一部引用を用いています(文末に参考書籍へのリンクがあります)。 ・Melissa Perri「プロダクトマネジメント ―ビルドトラップを避け顧客に価値を届ける」 , オライリージャパン (2020/10/26)
イーロン・マスクが YouTube チャネルでスペース X のテキサス工場スターベースの中を歩き回りながらロケット製造や電気自動車について説明しているのを観た。ツイートしたこの件。 これがめちゃくちゃに示唆に富んでいて面白かった。この日のイーロン・マスクは饒舌で楽しそうなので、かなり魅入ってしまった。きっと彼はカンファレンスや会議室の中でインタビューを受けるよりも、工場でみんながロケット作ったり作業している場で語った方が情熱を込めていろいろ説明してくれるんだと思う。 この中で製造工程の話があって、これはロケット製造などの特定分野だけでなく、IT やその他の分野にでも当てはまる普遍的な知見だと思ったので意訳してみた。ざっとビデオを観て印象に残った部分だけを意訳した。あくまで大枠で言ってることをまとめただけなので、もし詳細に興味があればぜひビデオを観てイーロン・マスクの話を直接聞いて確認してく
くりぷとバイオ@研究×新規事業開発 @cryptobiotech 企業で研究×新規事業開発に励む人 | 修士卒→大手メーカー研究職→Ph.D.取得→新規事業開発職 | 生成AIとDeepTech勉強中 | BiotechとFoodtechが好き | ココナラで院生就活支援→https://t.co/d94kwtA29T | note→ https://t.co/pvmKzQaD1A https://t.co/0FG5b9HSAL くりぷとバイオ@研究×新規事業開発 @cryptobiotech 1st author論文持ってる修士就活生が増えてるようで、それを達成してるM1後輩に話を聞いてみたら「日本語で文章書いて全部DeepL翻訳で英語化→英語化された文章をgoogle翻訳、みらい翻訳で日本語化→違和感ないか確認→指導教官に提出」というプロセスを踏んでるらしい。そりゃ早くなるわけだ。すご
はじめに 表題そのまんまですが、深層学習を勉強し始めてすぐに無謀にもkaggleの画像コンペに挑戦し、コンペ終了時点で学習期間3か月ちょっとの初心者チームが、銅メダルを取る(116位/1324)に至るまでの記録を書いていきます。 初心者がどうやってコンペに取り組んだかの記録がメインの話で、これからkaggleに参戦してみようかと思ってる人やチームを組もうか迷っている人の背中を後押しすることを目指した記事としています。 手法的な部分で参考になるようなものは少ないと思いますので、予めご了承ください。 どんなコンペに参加したか SIIM-FISABIO-RSNA COVID-19 Detectionという画像コンペに参加しました。コンペの開催期間は5月18日から8月10日まででした。 肺のレントゲン画像に対して、新型コロナ感染症の罹患状況を表すnegative、typical、indetermi
ネットワークを集中的に勉強したのでそのうちの基礎的な部分だけを抽出して記事にしました。主にL2とL3の話しかしてないです。(ただの勉強しとことメモです。間違っているところもあるかもしれないのでご容赦ください。) 参考文献(とても良書なので興味ある人は是非) ・tanenbaum先生の教科書(Networkの世界的bible) ・CでネットワークプログラミングをするHands-on本(とても読みやすかった) ・Linuxで仮想ネットワークを構築してみる本(解像度が上がった) ・TCPの最新動向を掘り下げてる本 ネットワークモデルのoverview コンピューターのネットワークはコンピュータ同士プロトコルという決まり事に沿って通信を行うことで意思疎通を図っている。このプロトコルは多数あり、類似したものを同じ階層に分けてモデル化し考えるのが一般的である。例えば、以下の図はOSIモデルと呼ばれる7
DeNAは8月11日、機械学習などの性能を競い合うプラットフォーム「Kaggle」(カグル)で行われたゲームAIのコンペティションで、自社のエンジニアが所属するチームが優勝したと発表した。同社の強化学習ライブラリを活用してAIを開発したという。 優勝したのは、同社所属のデータサイエンティスト・田中一樹さんと、AI開発支援などを手掛けるquantum(東京都港区)の大渡勝己さんの2人で構成する「チームHandyRL」。大渡さんはDeNAでも強化学習の研究開発に取り組んでいる。 コンペのテーマは、4匹のガチョウを相手にぶつからないよう移動させながら、最後まで生き残れるかを競う対戦型ゲーム「Hungry Geese」。各チームのAIがガチョウを操作し、スコアを競った。 ゲームは一手一手状況が変わるため、相手の戦略に応じて自分たちの戦略も変更するなど、多人数ゲームならではの要素がAI開発に要求され
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