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
数学が好きな人を好きな人のための数学基礎知識
数学が好きな人を好きになってしまった、もしくは好きな人が数学を好きになってしまったけれど、自分で数学勉強するのはちょっと…という人に向けた基礎知識をまとめました。 ちょくちょく私見が入りますので、数学大好きな人は広い心でご覧ください。 2021.1.24日曜数学会（オンライン）で発表させていただきました。 ＊動画：https://www.nicovideo.jp/watch/sm38215130 なお、参考までにボツバージョン（最初にまとめたスライド）も公開してます。内容はだいたい一緒です。 ＊数学が好きな人を好きな人のための数学入門：https://www.slideshare.net/nisei/ss-241775697Read less
エンジニアから都庁へ～中の人が語る街のDX、都庁のDX～
2019年12月ソフトバンクを退職し、東京都に転職しました。 エンジニアから公務員への転身。宮坂副知事のもとオリパラ、5G、Society5.0などのデジタル施策に携われる期待に胸を踊らせてました。 しかし、入都直後に、新型コロナウイルスの猛威が東京都にも押し寄せ、オリパラは延期。すべての施策がコロナ中心、そしてスマートシティなど街のDXもWithコロナを意識した計画に変更されました。 その中、爆速で立ち上がった東京都の新型コロナ感染症対策サイトは、シビックテックを活用し、オープンソースとして構築され、そのソースコードを活用したクローンサイトが多数生まれる一大ムーブメントとなりました。 そのムーブメントは、“シビックテックx行政”の大きな可能性を感じさせた出来事でした。 その“ともにつくる”経験は、サイト構築だけでなく、スマートシティなどの街のDXにも大きな影響を与えています。 本発表では
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
優れた研究論文の書き方―7つの提案
オリジナルはこちら https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/write-great-research-paper/ http://research.microsoft.com/en-us/um/people/simonpj/papers/giving-a-talk/Writing%20a%20paper%20(seven%20suggestions).pptx 新しいバージョンはこちら https://www.slideshare.net/kdmsnr/how-to-write-a-great-research-paper-226669082Read less
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
為替と株の予測の話
3. もくじ • はじめに • 為替や株の予測の何が難しいのか • 2つの通貨問題からみるレバレッジと期待値の関係 • 収益率の分散を抑えるには • いもすアルゴリズムの変遷 • ボラティリティのフラクタル性 • 最新いもすアルゴリズム 為替と株の予測の話 2 5. なぜ投資を考えるのか 生活費ために働いてお金を稼ぐのは不自由であるので、 経済的独立 (Financial independence) を目指すのは自然な発想。 経済的独立とは 「運用益＞消費」となる状態を指し、 これを達成するには「資産を増やす」「運用効率を上げる」「消費を 減らす」方法がある。 しかし、運用効率が0%では経済的独立を達成するのに必要な資産 が何倍にもなるので、運用効率を上げる方法を考える。 為替と株の予測の話 4
Unity Ads のいろは 動画広告の紹介とコーディング例
1. COPYRIGHT 2015 @ UNITY TECHNOLOGIES Unity Ads のいろは 動画広告の紹介とコーディング例 ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン合同会社 コミュニティエンジニア 鎌田 泰行 2. COPYRIGHT 2014 @ UNITY TECHNOLOGIESCOPYRIGHT 2015 @ UNITY TECHNOLOGIES • 本講演では、Unityでつくられたモバイ ルアプリに Unity Ads を実装する方法 についてご説明します はじめに 3. COPYRIGHT 2014 @ UNITY TECHNOLOGIESCOPYRIGHT 2015 @ UNITY TECHNOLOGIES • Game IDを取得する • 動画広告を表示する • 基本的なコーディング • ノンコーディングで表示する • 動画視聴後の報酬付与の仕組みを取り入れる
Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
Simple REST with Dropwizard
This document provides an overview of using Dropwizard, an open-source Java framework, to build RESTful web services. It discusses REST concepts like resources and representations, REST verbs like GET and POST, and architectures for REST APIs. It then introduces Dropwizard and its components for building HTTP services with features like Jetty, Jersey, Jackson, and metrics support. The document dem
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