情報ではなく経験をアウトプットすること | lacolaco's marginalia
調べれば大抵の情報は誰でも手に入る今日このごろ。特に技術的な情報はオープンソースで一次情報へのアクセスは容易になった。 それと同時に繰り返し言われるアウトプットの重要性。 しかし、ブログやLTなどでアウトプットしても、「もっと質のいい情報があるのに自分がアウトプットする必要があるのか」「逆にノイズになるだけじゃないか」というような考えになってしまう人もいるのではないか。 そんな架空の声にお応えして、それでもなおあえて、一次情報ではない「あなたのアウトプット」の重要性を伝えてみようと思う。 実際にやる人は多くない定量的なデータがあるわけではないが、直感的に共感してもらえるだろう。 ある技術や手法が話題になったとして、それを情報として知っている人はこの時代いくらでもいる。 だが、それを実際にその手でやったことがあるというだけでかなり群衆からは抜きん出た経験を持つことになる。 ましてやそれをやり
他人の問題意識にフリーライドしない｜66mh
私の勤務先は工学部で「デザイン思考」みたいな考え方を学びます。そして学部生が授業の一環で「あなたのニーズとか今抱えてる問題を教えてくれ」のようなメールを送ってきます。対応できる部分はしますが、正直なところ困惑もしています。下記はそのようなことに対する私の意見です。デザイン思考に対する意見ではなく、どう課題を見つけるかということに対する意見です。 私はコンサルのようなポジションの取り方には相容れないと感じるのですが、それは「自分の問題意識を持つ」という難しい部分から目をそらして、他人の問題・問題意識にフリーライドしているからです。「私はこれに興味がある」「これが問題だと思う」と宣言するのはとても難しいことです。自分の問題意識に向き合って、それを口に出すのって恥ずかしいし勇気がいることなんですよね。「そんなことに興味があるの」と他人に批評されたり、問題意識が小さい人間だと思われるのは恥ずかしい
生成AIと大学教育：2025年4月の雑感 - bluelines
1. 教員が学生に、生成AIの使用を禁じたり、使い方を制限したりすることはもう殆ど意味がない。言ったところで使う学生は使うし、「アウトな使い方」をしているかどうかを厳密に見極めるのは不可能。禁止や制限は、「バレずに生成AI使った学生だけが得をする」という環境を生むことになる。 2. Deep Researchはヤバい。あれによって多くの分野で、調べ物系のレポート課題はもう成績評価の対象として意味を成さないものになってしまった。大学教育では、情報の収集力とか、情報の信頼性を測る力とかを育てることが重視されるけど、Deep Researchがある世界でそれをどうやって？と考え込んでしまう。 3. 数年前までは、学生が課題でAIを使わないように説得するための定番理由は「AIはウソをつく（＝ハルシネーションがある）」だったが、これはもう通用しない。ここ最近のモデルはハルシネーションが非常に少なく、
研究者向けの技術研修資料を公開します | | AI tech studio
はじめに こんにちは、AI Labの岩崎です。普段はResearch Engineerとして他チームの実験サポートや研究成果の社会実装などをしています。タイトルの通り、CyberAgentにあるAI Labという研究機関で技術研修を行った話をします。 AI Labは現在インターンを含めて100名近いメンバーが在籍しており、これはメガベンチャーである弊社の中でも大規模な組織です。このように規模が拡大する中で、他社での経験があるメンバーはもちろんのこと、先月まで大学で研究を行っていたメンバーであっても、入社後すぐに共著や社会実装を通じてプロダクトと連携できる程度の技術力が求められます。 小規模な組織であれば技術力の高いメンバーが他のメンバーをフォローすることも可能でしたが、現在の組織規模ではチームや個人間で研究開発力に差が生じつつあります。そうした背景があるAI Labではオンボーディングは用
人間の認知能力は老化ではなく“脳を使わない”と低下 米国チームが発表 使う人は65歳でも低下せず
これまでの研究では、読み書き能力（リテラシー）や数的能力といった認知スキルは30歳ごろから低下し始めると考えられてきた。しかし、こうした見方は異なる年齢の人々を一度に調査する横断的研究に基づいている。 今回の研究では、ドイツの成人3263人（16～65歳）を対象に、同じ人の能力を3.5年の間隔をあけて2回測定する研究を行った。これにより、実際に個人の能力がどう変化するかを正確に追跡できた。 その結果、平均的に見ると認知スキルは40代前半まで向上し続け、その後緩やかに低下することが分かった。特に読み書き能力は46歳でピークを迎え、その後の低下は緩やか。一方、数的能力は41歳でピークに達し、その後は比較的急速に低下した。
AIを使った新しい学習法が現れた本を読んだ | Colorful Pieces of Game
ある日、twitterで画像のようなツイートをしたところ、突然、日経BPさんから献本しますので読んでいただけませんかってメールがやってきた。 突然のご連絡で申し訳ございません。 岩崎様のXでのご投稿を拝見しまして、ぜひご紹介したい書籍がありご連絡いたしました。 岩崎様がXで仰っていたような「AIで動くゲームを作るためには、動くゲームを作れる実力が必要で、これがないとそもそもAIに正しく動くコードを作る指示が出来ない」を実際に体感した女子大生の実話になります。 もちろん、こんな面白い話、読む以外ありえないので献本していただいた本が『＃100日チャレンジ 毎日連続100本アプリを作ったら人生が変わった』。 これを読んで、LLM(AI)登場以前には不可能だった非伝統的な学習方法が登場し、少なくもそれを使って同じ山に登れることが証明されたと思った＆とても面白かったので、この本の内容に触れつつ、そう
複雑なドメイン知識を身につける7つの方法 - エムスリーテックブログ
エンジニアリングチームの末永です。クラウド型電子カルテ・レセコンのエムスリーデジカルを開発しています。 はじめに (1) コードレビュー (2) 実装 (3) 分からないことをまとめる (4) プロダクトのユーザー向けマニュアルを読む (5) ユーザーからいただいた全てのお問い合わせに目を通す (6) チーム外の人も分かるように説明する (7) 資格を取る ドメイン知識を身につけて役立ったこと まとめ We're hiring! この記事では私がドメイン知識を身につけるために行っている取り組みを紹介します。 はじめに 私たちは医療 x ITのソフトウェアエンジニアです。普段の仕事の中でも医療系の知識、つまりドメイン知識が役立つ場面はままあります。 ドメイン知識とは、業務遂行のために求められる特定専門分野に特化した制度やトレンド等の知識を指します。デジカルチームにおいては、「診療報酬請求書
ミドルエンジニアの「基礎体力」を養いたい。リクルートグループのニジボックスが研修プログラムに込めた熱き思い - はてなニュース
データ領域でリクルートとともにプロダクトを「共創」できる専門家集団の立ち上げを進めるニジボックスでは、現在「データ人材」の採用・育成に注力しています。 その象徴が、業務水準の知識やスキルをスピーディーに身に付けてもらうための、新人向け「インプットプログラム」。リクルートグループに溜まったノウハウを惜しみなく注ぎ込んだ、ハイクオリティな教材です。 前回の記事では、そのインプットプログラムがジュニアエンジニアの成長をどのようにバックアップしているのか、という点にフォーカスしました。 hatenanews.com 今回は、よりハイレイヤーなミドルエンジニア向けの研修プログラムに着目。ジュニア向けプログラムとの違いやその作成意図について掘り下げます。 ミドルエンジニアに必要な「基礎体力」を養う、というテーマで作成されたそのプログラムは、さまざまな局面に対処する上で必要な「本質的な学び」につながるも
ふりかえりの質を上げることで成長の質を上げる - Tbpgr Blog
「最近、自分の成長を感じられない…」 「部下やメンバーの成長の助けになりたいけれど、うまくいかない…」 そんな状況への対応として、仕事における人の成長に立ち返り、何をする必要があるかを整理します。 すべての上級者は同じ道の先にいる 何かの領域において習熟した上級者がいる場合、その人は魔法を使ったわけでもなければ、ショートカットをしたわけでもありません。 多くの知識を獲得し、多くの経験をし、課題を解決する。そんな積み重ねをしてきただけです。 中級者は初心者と同じ道を通って来たはずで、上級者も中級者と同じ道を通って来ています。 参考として、格ゲー界の王ことウメハラさんによるありがたいお言葉を添えておきます。 成長の仕組み 仕事における成長を要素分解すると、以下のようなになります。 新たな知識の獲得 新たなスキルの獲得 新たな経験 経験を通したノウハウの取得 経験済みの業務の熟練度の向上 課題の
抽象化をするということ - 具体と抽象の往復を身につける / Abstraction and concretization
# 参考資料 - 紹介図書 - https://amzn.to/3Qtd8NO - https://amzn.to/3QsXou3 - https://amzn.to/437f99X - https://amzn.to/41v6i0M - https:…
未経験からプロへ！.NETを実践的に学ぶBIPROGYの研修プログラム - Qiita
はじめに 本稿では、BIPROGYグループの新人研修コースのひとつである.NET研修について紹介します。.NET研修は、当グループに入社された新人の方が受講する可能性のあるコースで、システム開発が未経験の方を対象としています。 .NET研修の概要 .NET研修は、大きく2つのコースから構成されています。 .NET基礎（8日間） .NET基礎の前半では、.NETでできることや、Visual Studioの使い方、C#の文法などを学びます。基礎の基礎である変数や制御構文から、クラスやインターフェース、デリゲート、LINQなど、C#の基本的な言語機能を網羅します。プログラムの書き方をゼロから学べるので、プログラミング未経験の方でも安心してスキルを習得できます。 .NET基礎の後半では、ASP.NET Coreを使ったWebアプリケーションの開発を学びます。Webアプリケーションフレームワークは、
「なぜ？」は人ではなくプロセスに向ける。成果に直結する「なぜなぜ分析」のコツ - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「なぜ？」を5回繰り返すことで問題の根本原因を特定し、解決策や再発防止策を導き出す分析手法とされる「なぜなぜ分析」は、日本が誇る世界的大企業・トヨタ自動車の仕事術として広く知られています。しかし、ただ単に「なぜ？」と繰り返すだけでは不十分だと言うのは、かつて自身もトヨタグループに所属し、現在は経営コンサルタントとして活躍する森琢也さん。実践経験に基づく、「なぜなぜ分析」を効果的に活用するコツを教えてくれました。 構成／岩川悟 取材・文／清家茂樹 写真／石塚雅人 【プロフィール】 森琢也（もり・たくや） 1984年7月11日生まれ、東京都出身。株式会社クック・ビジネスラボ代表取締役。中小企業診断士。2007年に明治大学商学部卒後、トヨタグループの大手自動車部品会社（デンソー）に入社。配属された経営企画部署では、製造現場でのトヨタ生産方式の浸透、グループ会社支援など、数千億円ビジネスの全体像を
技術者教育について | さにあらず
これはpyspa アドベントカレンダー 2024の12日目の記事です。11日目は@aodagの走るということについてでした。 はじめに この15年くらいは、おおむね平均すると毎年2，3人程度の技術者をOn the Job Training（OJT）で教育する機会に恵まれており、その中で蓄積した知見や私の考えを散発的に説明していきます。 私自身は受託開発を主たるビジネスとするシステムインテグレータ（SIer）と呼ばれる企業で働いており、足掛け25年程度のキャリアがありますがソフトウェアについて専門的な教育を受けたことはありません。また、教育についても同様です。 このエントリに記載された内容について何らかのエネルギーを注いでくれる方がいるなら、XあたりのSNSでURL付きで指摘して頂ければ非常にありがたいです。 教育によって形成される技術者像 まずは、どのような技術者なら育てられるのでしょ
技術系の最新情報ってどこから得てますか？ - KAYAC Engineers' Blog
技術部の長田です。 このエントリは面白法人グループ Advent Calendar 2024の6日目の記事です。 みなさん、ふだん技術系の最新情報ってどこから手に入れているでしょうか？ 私は家事育児の忙しさにかまけて自力での情報収集をサボり、もっぱら社内Slackの情報を頼りにしています。 コンテキストが近い人達がわざわざ共有してくれる情報ということで、精度は間違いありません。 が、そろそろ自分も共有する側に回れるようにならないとなということで、 まずは社内のエンジニアにどうやって情報を得ているのかを聞いてみることにしました。 アンケートを取ってみた と、いうことで社内のエンジニア向けに以下のようなアンケートを取ってみました。 期間: 11/25〜12/1の1週間 アンケート内容: 職能(フロントエンドorバックエンド) 情報源名 情報源のURL その情報源を参照する目的 コメント 結果、
東大・東大生が公開しているエンジニアが読むべき資料まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回は東京大学・東大生が公開しているエンジニアが読むべきおすすめ資料をまとめました。 紹介する資料一覧 ut.code(); Learn 50分で学ぶアルゴリズム わかりやすい説明のための10の鉄則 Pythonプログラミング入門 150分で学ぶ高校数学の基礎 仮説思考入門 解像度を上げる AWS入門 AI・データサイエンスの活用事例 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ(松尾研) 誰でもわかる強化学習 ChatGPT活用法 ut.code(); Learn 東大生が無料で公開しているプログラミング学習サービス「ut.c
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
研究テーマのデザインと研究遂行の方法論
prompt_book2lecture/book2lecture.md at main · blupoles/prompt_book2lecture
coding-interview-university/translations/README-ja.md at main · jwasham/coding-interview-university
社会人の勉強は「仕事中」にやれ――堂々とそう言えるワケ
ちいさな Web ブラウザを作ってみよう
