45分間で「ユーザー中心のものづくり」ができるまで詰め込む2022年8月9日 ある企業さまでの研修「45分間で『ユーザー中心のものづくり』ができるまで詰め込む」のスライドです。登壇枠が45分という限られた時間のなかで、UXデザイン・UXリサーチのもっとも大切なエッセンスを凝縮してお伝えするようにしました。Read less
基礎線形代数講座
4. 公開にあたって ●まえがきに代えて 本書は 株式会社 セガ にて行われた有志による勉強会用に用意された資料を一般に公開するもので す。勉強会の趣旨は いわゆる「大人の学び直し」であり、本書の場合は高校数学の超駆け足での復習 から始めて主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し、および応用としての３次元回転の表現の 基礎の理解が目的となっています。広く知られていますように線形代数は微積分と並び理工系諸分野の 基礎となっており、だからこそ大学初年度において学ぶわけですが、大変残念なことに高校数学では微 積分と異なりベクトルや行列はどんどん隅に追いやられているのが実情です。 線形代数とは何かをひとことで言えば「線形（比例関係）な性質をもつ対象を代数の力で読み解く」 という体系であり、その最大の特徴は原理的に「解ける」ということにあります。現実の世界で起きて いる現象を表す方程式が線形な振
「龍が如く7 光と闇の行方」の自動テスト活用事例とテスト自動化チーム（仮）による若手育成の取り組みについて
GAME CREATORS CONFERENCE '20の講演資料です。 動画のURL：https://youtu.be/jTIIeKKM68Q 『「龍が如く7 光と闇の行方」の自動テスト活用事例とテスト自動化チーム（仮）による若手育成の取り組みについて』 株式会社セガ 第1事業部 阪上直樹 Read less
データ収集の基本と「JapanTaxi」アプリにおける実践例
1. Mobility Technologies Co., Ltd. Data Engineering Study #2 データ収集の基本と 「JapanTaxi」アプリにおける実践例 株式会社 Mobility Technologies 渡部 徹太郎 2020/8/19 2. Mobility Technologies Co., Ltd. 自己紹介 2 ID ：fetaro 名前：渡部 徹太郎 学生：東京工業大学でデータベースと情報検索の研究 (@日本データベース学会) 職歴： * 野村総合研究所(NRI) - オンライントレードシステム基盤 - オープンソース技術部隊 * リクルートテクノロジーズ - ビッグデータ分析基盤 * MobilityTechnologies - データエンジニア エディタ：emacs派→ InteliJ派 日本AWSユーザ会(JAWS) ビッグデータ支部長
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
2. 内藤 稔 (minaito) ・Cloud Solution Architect （2017/1～2018/6） ・Partner Solution Professional (2018/7～2019/6） ・Cloud Solution Architect （2019/7～） （現職） ・CSAとしてパートナー様のソリューション開発を技術的に支援。 ・主にInfra/IoT領域を担当。 （前職） ・日系システムインテグレーターにて、プライベートクラウド/パブリッククラウド ビジネスを立ち上げ、そのビジネスを推進。 https://www.linkedin.com/in/minoru-naito/ 3. ©Microsoft Corporation Azure Agenda / 本日のお品書き 1 最新公開情報に基づく、改めて今、Microsoft Azure とは？ 2 今、Azu
node-canvasでアニメーションGifをつくって遊ぶぞ！
28. ライブラリ Automattic/node-canvas … ☆5176 (2018年7月時点) Node.jsでCanvasAPIっぽく画像操作するもの。 いくつかの依存パッケージをインストールする必要がある。 eugeneware/gifencoder … ☆257 (2018年7月時点) アニメーションGifを作る。1フレーム毎にnode-canvasのcontextを渡す。 30. アニメーションの基本 1. 最初に目標値を決める 例えば10回転+ランダムな位置で停止する場合 目標値 = 360°*10 + Math.random() * 360° 2. どのくらいの長さにするか決める 滑らかにするには30FPSくらい欲しい = 5秒のアニメーションは150frame 容量と相談。今回は4秒+結果表示にして240*240の画像で1.5Mb程度 3. フレーム毎に描画する 0
機械学習モデルの判断根拠の説明（Ver.2）
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。Read less
失敗から学ぶ機械学習応用
5. 5 目録 ◼ 私の失敗体験談（不均衡データの学習） ◼ 機械学習開発における壁 • 機械学習のビジネスフレームワーク「5D」 • Define（定義する） • Data（データを集める） • Development（開発する） • Deploy（実装する） • Drive（運用する） ◼ ビジネス応用における壁 • AIを使ったキュウリの自動選別 • 機械学習を使って売り上げに貢献する • 機械学習を使わない選択肢 ◼ まとめ 6. 6 目録 ◼ 私の失敗体験談（不均衡データの学習） ◼ 機械学習開発における壁 • 機械学習のビジネスフレームワーク「5D」 • Define（定義する） • Data（データを集める） • Development（開発する） • Deploy（実装する） • Drive（運用する） ◼ ビジネス応用における壁 • AIを使ったキュウリの自動選別 • 機
LINEのMySQL運用について 修正版
1. LINEのMySQL運用についてKentaro Kitagawa, IT service center - database department - db1 team DB Tech Showcase 2018 2018/09/20 2. 北川 健太郎 / Kentaro Kitagawa LINE株式会社 IT Service Center - Database dept.- DB1 Team データベースエンジニア MySQL / Oracle Database / Redis MySQL道普請: http://gihyo.jp/dev/serial/01/mysql-road-construction-news Introduction @keny_lala
LINEのMySQL運用について
1. LINEのMySQL運用についてKentaro Kitagawa, IT service center - database department - db1 team DB Tech Showcase 2018 2018/09/20 2. l 北川 健太郎 / Kentaro Kitagawa l LINE株式会社 l IT Service Center - Database dept.- DB1 Team l データベースエンジニア l MySQL / Oracle Database / Redis l MySQL道普請: http://gihyo.jp/dev/serial/01/mysql-road-construction-news Introduction @keny_lala
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