2017年4~5月開催「ブートキャンプ特別講座」の資料になります。
![エンジニアとしてこの先生きのこるために](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/24b7f4b442d721bbc14df79fb43a9f528116546c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Ff92624dfc28b49e48acb0614b3d62d96%2Fslide_0.jpg%3F8094305)
はじめに 最近コレを読んで、無性にChatBotを作りたくなった。 Software Design 2016年1月号|技術評論社 Slackでらくらく工数管理 « サーバーワークス エンジニアブログ ので、手始めにSlackのbot作りをしてみようと思う。 botの種類 おもむろにslack botでググってみたところ、hubotなるものが一般的らしい。 ほかにもWebHooksを使うものもあるようだが、次のステップにしようと思う。 hubotの追加 ここからIntegrationするAppを選べる。 App Directory | Slack hubotで検索するとAppが出てくるので、導入するチームを選ぶ。 Hubot | Slack APIトークンやらBotの名前やらいろいろ設定できる画面に飛ぶので、適当に名前をつけてアイコンを設定すると、とりあえずbotユーザが追加された。 bot
勉強会や技術系のイベントで色々な発表を聞いていると、せっかく勇気を出して壇上に立ったのに、ちょっとしたことでもったいなあと感じることがあります。これは特に、発表に慣れてない人に多く感じます。 本エントリでは、大いなる自戒を込めて、発表慣れていない人へこの辺を気をつけるともっと良くなるよ、というポイントを挙げてみます。 なお、下記のポイントは、発表慣れている人や意図してやっている人はスルーして下さい :) 1. 自己紹介が長い LT の時に感じるのですが、発表時間が 5 分しかないのに、自己紹介に時間をかけるケースがあります。自分が何者か伝えるのは大切ですが、自己紹介より発表内容が大事です。また、聞いている側からすると数多くの発表者の中の一人なので、よほどインパクトがある自己紹介でないと、あまり覚えていなかったりします。(それより内容の方が記憶に残りやすい。) やはり内容が大事で、そこが聞き
この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week(機械学習に挑んだ一週間)」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理(NLP)の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました
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