僕は金策の一環でiDeCoを活用している。この制度が年金と関連しているのは契約時にざっくり把握していたつもりだけれども、失業状態を挟んだ転職でえらい面倒なことになってしまったので、備忘録がてら内容を書き記しておく。ちなみに、僕が加入しているのはSBI証券のiDeCoだが、制度的な部分は共通なので他社でも概ね同様と思われる。 TL;DR 国民年金の納付免除期間は、iDeCoの加入者資格を失う 失業期間を経た転職時は、iDeCoの変更申請を2回、書面で手続きする必要がある 何もしないと、資格喪失中の掛金が手数料を差し引かれた上で還付される 手続きにはタイムラグがあるので、還付を避けたければ銀行側で口座振替を解除すべし 会社都合での退職 今年の9月30日をもって、前職の会社を退職することになった。これは会社都合の退職だったのと、転職先がすぐには決まりそうもないということで、一旦失業状態になること
こんにちは。フランス発の機械学習プラットフォーム、Dataiku(データイク)という会社で欧州企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)を支援している宮崎です。日本でAI(人工知能)など先端技術の教育を展開するzero to one(仙台市)のリサーチ担当もしています。前職は日本経済新聞で記者でした。 【関連画像】在籍していた当時の大まかなカリキュラム(カッコ内は授業に協力してくれる企業)。 本連載も6回目となりました。今回と次回は、欧州のデータサイエンス教育の最新事情について話したいと思います! まずは私が通ったフランスのEcole PolytechniqueとHEC Parisのデータサイエンス修士コースについて自分の体験談を交えて紹介していきます。私はここに2017年に入学し、理学修士号を19年に取得しました。同年からDataikuに勤務しています。 私が通ったEcole Pol
エンジニアの水野尚人です。PFN は、深層学習を用いた物理探査技術の研究開発を三井物産株式会社との合弁会社 Mit-PFN Energy を通じて行なっており、この取り組みの成果を第 82 回 EAGE ANNUAL Conference & Exhibition という物理探査分野の国際会議で発表しました。この発表では、実用的な学習用データセット生成と、物理探査に適した深層学習モデルの構築という 2 つの課題を改善する手法を提案しました。本記事では物理探査に深層学習を用いる際に技術的にどのような難しさ・面白さがあるのかに触れつつ、発表内容について紹介します。 * 本記事の図はいずれも下記の発表からの引用です。 T. Shibayama, N. Mizuno, H. Kusano, A. Kinoshita, M. Minegishi, R. Sakamoto, K. Hasegawa,
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