なんのまとまりもない独り言。 エンジニアから見たすげぇエンジニア あの人開発めっちゃはやいな 他の人のコードもめっちゃ指摘するし 設計ん時も全然俺らが考慮できてないことめっちゃ考えてる エラーあっても聞いたら絶対解決するもんな ちょっと見てもらったらささっと調べて「これちゃう？」って 触ったことない言語でもすぐ既存メンバー以上の生産性出すし あいつに任せれば、なんとかしてくれんねんなぁ そう、「なんとかしてくれる」。 これがすごく、すげぇし頼れる。 開発者からしてもそうだし、マネジメント側からしてもそうだし。 初めてやることでも、なんとかしてくれる。 安心して任せられる。 顧客から見たすげぇエンジニア あの人、こっちが要望伝えたら、絶対最適なもん提案してくれる 他の人に聞いたら結構な見積額になったり、今の資産を活用する前提の提案やけど、あの人は現行システムも既存サービスもローコード・ノーコ

本記事は AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー 18日目の記事です。 🎆🏆 17日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 19日目 🏆🎆 はじめに クラウド事業推進部の望月です。NRIネットコムでクラウドエンジニアをしています。 主にネットワーク領域を得意としています。 この度、2024 Japan AWS Top Engineersと、昨年に続き2024 Japan AWS All Certifications Engineersに選出いただきました。 Top Engineersについては、何が評価されて選ばれたのか全く分かりませんが、応募はしてみるものです。 Network領域で応募したもののService領域での選出だったので、狭き門なのですね。。 再流行しているコロナに見事に罹患しつつも、「AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー」の18日目を担当します。 先に結論 Lambd

ITエンジニアのなかには、SES契約をして、客先に常駐して働く人が多いと思います。 それは、ITを利用するユーザの大企業も、システムの請負をメインにした Sier も、正社員となるエンジニアの採用を抑えている背景があるからです。 ITエンジニアの働き方として、本当に望ましいのは、ITの技術を必要としている会社に直接雇用されることだと思います。 しかし、ユーザ企業にとってのITエンジニアは、事務員と同じく内勤するスタッフです。会社にとってはコストですので、ITエンジニアを大量採用することはありません。 Sier は多数のエンジニアを必要としているのですが、ITのトレンドは目まぐるしく変わります。たくさんのエンジニアを直接雇用すると、変わりゆくトレンドに、会社の技術力が追いついていかないという課題があります。 たとえば、いまはAIがブームです。AIに必要なプログラミング言語は、Python（パ

ヒトの脳波にも存在するといわれる　1/fの揺らぎ　を利用してニューラルネットワークトレーニングでの局所最適解からの脱出を試みます。機械学習DeepLearningポエムChatGPTQwen ショートストーリー: 1/fの揺らぎと新しい知識の探求 ある未来の都市、ニューラルシティでは、全ての知識がAIネットワークによって管理されていた。この都市の中心には「オーラル」と呼ばれる巨大なデータセンターがあり、そこでは無数のニューラルネットワークが日夜動き続け、都市の住人たちに様々なサービスを提供していた。 1/fの揺らぎの発見 ある日、オーラルのメインフレームに接続された若きAI研究者、リナは、新しい最適化手法を模索していた。彼女は、ネットワークが局所的な最適解に陥りがちな問題を解決する方法を探していた。そんなとき、彼女は「ピンクノイズ」と呼ばれる特異な音響信号に興味を持った。 「ピンクノイズか

こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 突然ですが皆さんは、開発をするうえで欠かせないツールやOSSはありますか？ キーボードやマウス、マイクといった物理的なツールは机を見ればわかりますが、他のエンジニアがどういったツールを使って効率化しているかは、その人の画面を見ないとわかりません。 そのため、他のエンジニアがどういったツールを使って効率化しているのか、実は意外と知らないということが多いのではないでしょうか？ そこで今回は 推しツール紹介 と題して、弊社エンジニア達が日々の開発業務で愛用しているツールやOSSを紹介していきます。 それでは見ていきましょう！ 推しツール紹介 戸田 git-cz git-cz-for-api-developer 新福 Nx vscode-spell-checker 森 Rectangle Hammerspoon Vi

はじめに 社会人らしからず夜型人間なので、夏になり夜更かしが楽しくなってきました。 連休で試したことを、複数回に分けてその過程を紹介してゆきます。 本稿は、３本目です。 １本目：Proxmox VEのインストール ２本目：Ubuntuのデプロイ ３本目：Windowsのデプロイ　★本稿 本稿で紹介すること デプロイの流れ Windowsのデプロイ デプロイの流れ 基本的にはHypyter-V、KVM、VirtualBoxと同じ。 1.ISOファイルのDownload（from 配布サイト） 2.ISOファイルのUpload（to Proxmox VEホスト） 3.仮想マシンの作成 4.仮想マシンのOS構築 ISOファイルのDownload＆Uploadは前回記事と同じため、割愛。 また、Windowsのインストーラさえ起動してしまえば、Proxmox VE固有の要素なし（と解釈したおかげで

※GitHub Copilotが長いコードを提案してきた時、ショートカットキーの「単語単位で受け入れる」を使用すると便利です。 ※ インライン候補をトリガーするとは提案が表示される場所ならばどこでも GitHub Copilot が動きます。 例えば、提案が表示される場所からカーソルが動かしてしまっても、カーソルを元の場所に戻してトリガーコマンドを使うと提案が表示されます。 ※ インライン候補をトリガーするはデフォルトのキー設定では動きません。：Windows で確認 自分でキーボードショートカットキーを設定する必要があります。（これは自分の環境だけかもしれません。） 導入後（課金後） 導入後に何をしていいのか？何が出来るのかがよくわからなかったので調べてみた。 環境 Windows10 GitHub Copilot (導入 1年契約 or 1月契約) VSCode VSCode Insi

もあい @more_E_4km ここ一年くらい頭がアホだったので デカ病院でいろいろ検査したら ここ一年くらい脳の血流が低下して頭がアホになるという症状が出ていたことが判明し 正式にアホでございますの烙印を押された 2024-06-19 19:18:16 もあい @more_E_4km 自分の場合 現在 脳の血流が悪いという診断結果から コロナウイルス後遺症のブレインフォグがうたがわれる といった状況のようです 心や頭の問題は人それぞれです 心当たりがある方は まずはお近くのクリニックに相談するか おかかりの医療機関に大きな病院を紹介してもらうとよいかなと思います 2024-06-20 17:55:29

はじめに ITエンジニアに求められるスキルは、プログラミングなどのテクニカルスキルだけでなく、ソフトスキルも非常に重要になってきています。ソフトスキルとは、コミュニケーション能力、問題解決力、リーダーシップなど、テクニカルな側面以外で必要とされる能力のことを指します。 本記事では、私自身の経験も交えながら、若手ITエンジニアを対象に、キャリアの各年次で磨くべきソフトスキルについて考えていきます。私も若手エンジニアの立場にあり、実際に仕事を通じてソフトスキルの重要性を肌で感じています。特に後半の内容は、今自分が直面し、身に付けなければならないと考えている課題が含まれています。読者の皆さんの参考になれば幸いです。 なお目安のために大体の年次を書いていますが、個々人の資質やプロジェクトのアサイン状況によって早く進む人も遅く進む人もいると思います。「n年目なのに～～ができている（できていない）」と

業務DXをする際、最終的にはHyper Automationや完全自動化を目指していくと思います。 昨今、生成AIの台頭により生成AIを業務現場に適用して効率化を目指すケースが増えていると思います。 この辺について考えていきたいと思います。 既存業務に対する生成AI活用の前提 まず前提なのですが、業務には定型作業とも呼ばれる「ルールベースの業務」のものと、人の判断が必要な「判断が必要な業務」に分けられます。 「ルールベースの業務」はRPAやマクロを使ってすでに自動化が完了していたり推進されている方が多いと思います。 一方で、「判断が必要な業務」ですがデータアナリティクスやAIを活用して将来的には自動化されていくと言われていました。ただ、昨今生成AIが台頭してAIの時代になってきましたが、ふたを開けてみるとAIは判断を間違える可能性があり、結局人が最終判断を下したり、レビューを行う必要がある

はじめに こんにちは、AIチームの大竹です。 最近、高性能な日本語音声認識モデルのリリースが相次いでいます。普段、音声認識を用いたプロダクト開発をしている中で、各モデルの音声認識性能や推論速度がどれくらいのものなのか気になったので簡単な実験をして性能を比較してみました。 書き起こしや評価周りの実装も記載しているので参考にしていただけたら幸いです。 モデルの直近のリリースをまとめると、以下のようになっています。ReazonSpeechコーパスのリリースを皮切りに日本語に特化した音声認識モデルの開発の勢いが加速しているように思えます。ReazonSpeechコーパスは、地上波テレビ放送から収集された音声に基づいて構築されています。v1では19,000時間、v2では35,000時間の音声が含まれていて、日本語音声認識モデルの学習リソースとしては世界一の規模となっています。 公開時期 モデル名 公

2024年度 人工知能学会全国大会（第38回）チュートリアル講演１ 本講演では、大規模言語モデルの開発に必要な基礎および最新動向を概観する。その後、東京工業大学情報理工学院の岡崎…

「Graph Game」はニューラルネットワークの構造をグラフで作成するゲームです。AI技術の発展と共に頻繁に目にするようになった「ニューラルネットワーク」をどの程度理解しているか試せるゲームとのことなので、実際にプレイしてみました。 Graph Game - By Sabrina Ramonov https://graphgame.sabrina.dev/ サイトにアクセスするとこんな感じ。「RNN」「LSTM Cell」「GRU Cell」「ResNet Block」「Deep RNN」という5つのステージが用意されています。まずは「RNN」をクリックしてみます。 「x_t」「h_t」「y_t」という3つの箱が出現しました。それぞれの箱はデータを表しており、上が出力で下が入力となっています。「x_t」の上の○をクリックし、ドラッグして「h_t」の下に接続します。 緑の線で接続が表示され

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第46回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ LSTMの進化形「xLSTM」登場。Transformerと同等かそれ以上の性能 Google、タンパク質を予測するモデル「AlphaFold 3」発表 Googleが“未来予知”する時系列予測AI基盤モデル「TimeFM」を開発。金融や気象、交通などの一歩先を予測 Llama3 70Bと同等の性能を示す、オープンソース大規模言語モデル「DeepSeek-V2」 IBM、コーディング専用AIモデル「Granite Code Models」を開発 LSTMの進化形「xLSTM」登場。Tra

「Flutterがどんなアプリに使われているか気になる！」という声をよく聞きます。そこで、実際にFlutterを採用している有名なアプリをいくつかピックアップしてみました。Flutterファンとしては、この魅力がもっと多くの人に伝われば嬉しいですね。 メルカリ「ハロ」 「スキマバイトを簡単に見つけられる」と評判のメルカリの新サービス、「ハロ」もFlutterを使用しています。 ホームページ iOSアプリ Androidアプリ スシロー 回転寿司チェーン「スシロー」のアプリも、実はFlutter製。便利な待ち時間確認や予約が可能です。 ホームページ iOSアプリ Androidアプリ トヨタ トヨタの一部のナビゲーションシステムでFlutterが採用されているとされていますが、詳細はまだ明らかになっていません。もっと情報がほしいところです。 じゃらん 旅行予約サイト「じゃらん」のアプリは、外