2018/06/29 さくらの勉強会 フロントエンドナイト 〜「さくらのクラウド」のスタッフがエイプリルフール企画でブラウザゲームを作る まで〜 勉強会で発表した内容にいくつかスライドを追加したフルバージョンです。 発表した内容を文字起こし版 https://kuroeveryday.blogspot.com/2018/07/how-to-make-games-with-javascript-01.html https://kuroeveryday.blogspot.com/2018/07/how-to-make-games-with-javascript-02.html

本サイトの活用方法 現在、たくさんのディープラーニング技術情報が溢れていますが、数学や専門用語、プログラミング、フレームワーク、環境構築、用途、種類、フェーズなど、理解しなければならい項目が多く、何から学習すれば良いか分からず、ハードルが高いのが現状です。 ディープラーニングは、主に「学習」と「推論」に分かれます。まずは理解し易く応用に繋がる「推論」を学ぶことで、ディープラーニング使いこなすことへの近道となります。さらに、Neural Compute StickとRaspberryPiを使うことにより、小さくて安価な人工知能を作り出すことが可能です。本サイトでは、初心者の方から理解できるように、「そもそも何が必要でどこで買えば良いのか」から始まり、「インストール方法」、「各種ツールの使い方」、「プログラミング基礎」、「サンプルソースコード解説」などを徹底的に丁寧に行います。お手元にNeur

cakesは2022年8月31日に終了いたしました。 10年間の長きにわたり、ご愛読ありがとうございました。 2022年9月1日

はじめに ： Who I amこんにちは、建設×ITのスタートアップ「シェルフィー株式会社」でプロダクトマネージャーをしているShoko（@shokosuzuki1991）です。本日noteデビューしました！👏 先日参加した『建設職人甲子園』というイベントで、東京タワー建設時のエピソードが紹介されてたのきっかけに、『東京タワーができるまで』を調べれば調べるほど、すごすぎる！ヤバすぎる！となったので、今回はそのあたりをPM的な切り口でまとめてみました。 （※なるべく事実に忠実に書いてますが、一部わかりやすくする表現を優先しているところもあります。予めご容赦ください🙏） 1.構想の大胆さがヤバい 東京タワーが完成したのは1958年です。当時は爆発的なテレビの普及が予想される中で「このまま各局独自の電波塔が増えると、東京中が電波塔だらけになって景観が悪化する」という問題を抱えていました。 そ

評価制度などの仕組みを考えるにあたり、一度人事関連の教科書を読んで全容を知らないといけないなと思ったので、おすすめされていた「人事管理入門」を読んだ。 マネジメント・テキスト 人事管理入門<第2版> 作者:今野 浩一郎,佐藤 博樹日本経済新聞出版Amazon とにかく面白く、教科書的に体系的にまとめられているのに関わらず分かりやすく、読んで非常に参考になった。この本を読むと、人事とはどういう役割なのか、グレード制度とは何か、人事評価とはどういう目的で行われるのかなど、人事にまつわる知識が体系的に身につけられる。そのため、人事部に所属している人にはとにかくおすすめだし、人事に関わってなくとも組織に興味があるならおすすめ。人事に関わる制度を考えるときには何度も読み返したい本だなと思った。 今の自分だと、「第1章 人事管理のとらえ方」「第2章 戦略・組織と人事管理」「第3章 社員区分制度と社員格

「そこそこ簡単で、それなりの給与と地位が約束される仕事」が消えた世の中では、見えにくい「弱者」が増えている。 -books&apps 彼らは単純な反復作業はできる。マニュアルがあれば、それ通りに仕事をすることもできる。 でも、すこしイレギュラーがあると、途端に仕事が止まる。 「それぐらい考えてやれよ」といっても、彼らには想像の枠外である。 まして、非定型業務、たとえば作戦を考えたり、タスクを分解してスケジューリングをして関係者の調整を図ったり、前例のない事をやったりすることは、到底無理である。 つまり、 「考えてやれ」 「タスクを設定して管理せよ」 「自分で調べならがらやれ」 「改善しながらすすめてくれ」 こういう指示は彼らには、「難しすぎる」のである。 先日、安達裕哉さんがこのようなブログ記事を投稿されているのを見つけた。 真面目に定型業務をこなせる人々が、産業構造の変化によって重宝され

2018年度 人工知能学会全国大会では、AI（人工知能）が社会に与える影響がより大きくなってきたと感じさせるセッションが多かった。今回の報告リポートは、前編「AI兵器について考えた、2018年度 人工知能学会全国大会」に続く後編。産業界でAI人材が担う役割は何か、話し合われた。 パネルディスカッション「『AI人材』に今求められることと教育環境の理想と現実」の壇上、左から経営共創基盤の川上登福氏、安川電機開発研究所の関山友之氏、早稲田大学教授の尾形哲也氏、東京大学大学院特任准教授の松尾豊氏、ABEJA社長CEO兼CTOの岡田陽介氏、エヌビディア エンタープライズ事業部長の井﨑武士氏、前クロスコンパス社長の佐藤聡氏 AIと社会の関わりはますます強くなってきていることを印象づけた2018年度人工知能学会全国大会。その1つが、昨年に新設した「インダストリアルセッション」という、AI活用に関する企業

皆さん、こんにちは月みかんです！ 今日は無料でDeep LearningやData Scienceが学べる教材をご紹介します。 はてブで327(増加中）Usersからブックマークをもらうなど予想外の反響があり、嬉しいです！ありがとうございます！ 参照元を記事最後にまとめているのでそちらも是非読んでください。 プログラミング完全初心者からでも始められるよう配慮していくつもりなので、何か分からないことや質問があれば遠慮せず、コメントしてください！ 答えるかもしれないし、答えないかもしれません！笑 プログラミングを全くしたことがない人は⬇︎の記事を読んで、「ターミナルやテキストエディタってなんぞや？」ということは最低限理解してから本記事を読むことをお勧めします。

運用型広告の代理事業を営むオムニバスとマーケティングインテリジェンス（MI）ツール「Datorama（デートラマ）」を提供するDatorama Japanがセミナーを共同開催した。本稿では同セミナーの中から、トヨタ自動車（以下、トヨタ） 国内営業部 神奈川県地区担当員である平野義孝氏をゲストに招いて行われたパネルディスカッションの内容を紹介する。 広告代理店は「作業」に時間を取られ過ぎている オムニバスは、トヨタ傘下の販売店やディーラーからそれぞれに広告を受注し、予実管理から入稿、レポート作成業務まで、個別に運用を担当している。オムニバス代表取締役CEOの山本章悟氏によれば、これまでの業務においてはレポート作成業務の比重が重く、施策の熟考に当てる時間を確保できていない状況が続いていた。 クライアント提出用のレポート作成は、それ自体が利益を生み出すことはなく創造性も必要ない。いわば「作業」で

[no_toc] 2018年も半分が終わりましたね！ ６月はワールドカップの開催もあって盛り上がっていた月でした。 そして、大きな話題を呼んだサービスも多かったですね。 さて、2018年６月に話題になったイケてるWebサービス・アプリを紹介します。 一緒に振り返っていきましょう。 【過去の記事はこちら】 » 【最新】話題のWebサービス・アプリまとめ IGTV Instagramから派生した動画アプリ。 最大で60分の縦長動画を投稿できることが特徴。 Instagramにもストーリーと呼ばれる動画機能がありましたが、最大15秒間までという尺でした。 それが60分までになったこと、そして縦長動画オンリーになったことで新たな使い方ができそうです。 既に多くのインフルエンサーが利用しており、工夫を凝らした動画の数々は、見ているだけでも楽しいです。 TRAVEL Now 旅行プランやホテルなどを予

グーグルの3カ月サイクル 僕はかつて、仕事で成果を出すためには、基本的にひとつのアプローチしかないと考えていました。「仕事を効率化して、処理するスピードを速めて時間を捻出する」それしかない、と。 しかし2008年にグーグルに入社して以降、「時間」に対する僕の考え方は変わりました。グーグルで一緒に働いた仲間たちは仕事できっちり成果を出します。ただ、必ずしも長時間働いているわけではなく、プライベートや家族との時間をとても大切にしていて、人生の過ごし方に対する満足度も高いのです。 グーグルの社員の働き方は多様で、個人個人の裁量に任されている部分も多かったのですが、プロジェクトの成果は厳しく問われます。驚いたのは、四半期、つまり3カ月ごとの成果を徹底的に管理していたことです。 3カ月で成果を出せない人やプロジェクトはどんどん忘れ去られます。結果が出せないと突然予算が削られるし、チームがなくなる可能

対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい方 サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 Pythonとデータ解析環境の概要 本連載ではPythonによるデータ解析について解説していきます。まずスクリプト言語としてのPythonとデータ解析環境の概要を確認します。 データ解析に適したスクリプト言語 データを集めたり加工したりする過程でよく使われるのがスクリプト言語です。データ解析の場面で必要なデータはさまざまな場所に存在してます。初めて見るデータを扱うことも珍しくありません。サーバーからダウンロードする場合もあれば、API経由で取得するものもあります。他のツールに受け渡すために、加工（前処理）が必要なデータもあります。スクリプト言語はこのような課題を解