各社のエンジニア研修で探る、新人エンジニアに必要な技術と駆け出しエンジニアの成長論 - このすみノート
新人研修の内容を検討しているのですが、それにあたり各社の新人研修を調査しました。 なお本記事は、@gcchaan氏のGitHub Gistにある「研修資料まとめ」を参考に作成しております。 @gcchaan氏の「研修資料まとめ」はとても素晴らしいまとめで、これを見ると各社がどのように新人エンジニアを育成しているのか見てとれたり、新人エンジニアがどのような研修を経て成長していくのか垣間見えます。 DMM.com（2019） DMM.comの研修で紹介されている技術書 GMOペパボ（2019） LINE（2018） Spee（2016） Wantedly（2019） ウエディングパーク（2019） エムスリー（2018） 研修概要 KAYAC（2017） クックパッド（2016） GREE（2014） ぐるなび（2017） LEMPについて サイバーエージェント（2019） エンジニア研修がど
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
第1回 難しくない！ PyTorchでニューラルネットワークの基本
PyTorchの習得は、シンプルなニューラルネットワーク（NN）の、まずは1つだけのニューロンを実装することから始めてみよう。ニューロンのモデル定義から始め、フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションといった最低限必要な「核」となる基本機能に絞って解説。自動微分についても簡単に触れる。 連載目次 人気急上昇の「PyTorch」を使いたい。そう考えて、PyTorchの公式チュートリアルを開いて学習を始めてみた、という人は少なくないだろう。しかし、挫折してしまったり、なかなか進まなかったり、という人も少なくないのではないだろうか。 というのも、その公式チュートリアルの、最初の「テンソル」解説だけは（NumPyライクな直観的なAPIなので）難しくないとしても、次が「Autograd（自動微分）」、その次が「ニューラルネットワーク」……と言いつつも、いきなり「CNN（畳み込みニューラルネッ
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
AIをゼロから学ぶ | 講座一覧 | AI-SCHOLAR.TECH
AIをゼロから学ぶ AIがブームになっている今、「AIの勉強はやることが多すぎる...」「突然AIの仕事を振られたけどどうすれば良いの？」と言った悩みを解決するために、 少しでも皆さんの理解の助けになればと思います。また、AIの知識を『初学者に分かりやすく』提供することを主題としているため、数式をできる限り使わない分、理論的にやや不十分な点もあると思いますがご理解いただければと思います。 AIがブームになっている今、「AIの勉強はやることが多すぎる...」「突然AIの仕事を振られたけどどうすれば良いの？」と言った悩みを解決するために、 少しでも皆さんの理解の助けになればと思います。また、AIの知識を『初学者に分かりやすく』提供することを主題としているため、数式をできる限り使わない分、理論的にやや不十分な点もあると思いますがご理解いただければと思います。 体系的に学ぶ
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