プレゼンテーションで勝ち抜く資料を作るための基礎知識を解説
この記事は2015年8月7日に公開された記事を再編集したものです プレゼンテーションで重要な事は、聞き手の理解を得ることであり、自分の提案をただ話すだけでは納得してくれないものです。 フレームワークを活用し、伝えたいメッセージを体系立てて説明することで、よりスムーズに理解してもらうことができます。 また、話す側も話すべきポイントを絞り、漏れがなく情報を伝えやすくなるメリットもあります。 今回は、プレゼンテーションの構成要素、効果的なプレゼンの要件、資料作成のコツ、話し方のコツ、そして有効な話法のフレームワーク6選をご紹介します。 目次 プレゼンテーションの構成要素 聞き手（プレゼンテーションの対象相手） 目的（プレゼンテーションのゴール） 主張（最も伝えたいメッセージ） 根拠（相手が納得する理由） 効果的なプレゼンテーションの要件 6. 聞き手の利害と一致していること 7. 論理的であるこ
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！ Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾！ 今回は、人工知能（機械学習、深層学習、画像処理など）を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH
ベイズ構造時系列モデルを推定する{bsts}パッケージを試してみた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
Rパッケージ紹介ばかりが続いていて恐縮ですが。。。最近になってこんなものがFacebookからリリースされていたのを知りました。 これはこれで使いやすそうだなと思ったんですが、実はGoogleからも同様のMCMCサンプリングベースの時系列分析向けCRANパッケージ{bsts}がしばらく前から出ていたりします。見た感じ日本ではほとんど知られていないように見受けられるのですが、どんなものなんでしょうか？ ということで、一応他社フレームワークの紹介をするよりはこちらのフレームワークの紹介を先にする方が筋かな*1と思ったもので（笑）、ここでは遅ればせながら{bsts}パッケージの紹介をすることといたします。 そもそも{bsts}とは 名前が示す通り、Bayesian Structural Time Series（ベイズ構造時系列）の時系列分析を行うパッケージです。愚かにもVignetteがないので
ロジックを画面から分離できる「Angular 2」のサービスと依存性注入
はじめに Angular 2はGoogleとオープンソースコミュニティで開発されているJavaScriptフレームワークで、従来のAngularJS（AngularJS 1）の次期バージョンです。2016年9月に正式版がリリースされ、本格的に利用できる環境が整いました。Angular 2はAngularJS 1に対して多くの変更点があり、コードの記述法も基本的に異なります。 前回記事では、Angular 2のWebページを構成する要素である、コンポーネントやモジュールについて説明しました。これらを利用すると、実装を分割して互いの影響範囲を限定することができます。 しかし、ログ出力のようにさまざまな箇所で使われる処理や、ビジネスロジックのような画面から独立した処理は、独立して実装した処理を、後から追加できれば便利です。Angular 2ではこのような機能として、独立した処理を実装する「サービ
PyCon JP 2016 公開済みスライドまとめ #pyconjp #pyconjp2016 - Hope is a Dream. Dream is a Hope.
PyCon JP 2016 公開済みスライドまとめ #pyconjp #pyconjp2016 外出した資料を会社へ提出するために報告書を作っています． 聴講した講演のスライドを探しているのですが，まとめたくなったのでまとめてみます． (2016/9/23現在) 2015年版はTechStarsBlogにありました PyCon JP 2016 講演全体スケジュール PyConJP yotuube チャンネル PyCon JP 2016 公開済みスライドまとめ #pyconjp #pyconjp2016 PyCon JP 2016 招待講演 / Invited Talk] Pythonを含む多くのプログラミング言語を扱う処理フレームワークとパターン (ja) Blockchain for Pythonistas (ja) マイクロサービスを利用する側のパフォーマンス向上策 (ja) 週末サイ
Angular 2で作った最初のアプリの事後分析 : 使ってわかったAngular 2の長所と短所 | POSTD
最近、Angular 2を使ってWebアプリ作成の手伝いをする機会がありました。このフレームワークの複雑さに戸惑いもありましたが、Angular 2は間違いなくすばらしいものです。この事後分析では私がAngular 2のフレームワークを使った時に感じたいい面と悪い面の両方を掘り下げていくことにします。 Angular 2 Angularは携帯電話やデスクトップのWebアプリケーションを作成するための開発プラットホーム。 https://angular.io/ Angular 2＋リアクティブプログラミング＝❤ 私はすでに、Angular 1アプリケーション ではRxJSをかなり使っていました。特に、サービス間のメッセージ・バスを行うアプリを作成する時です。Angular 2はObservableを非常によくサポートしているので、アプリ全体にリアクティブプログラミングを取り入れることができ、
いまさら聞けないAngularJSの基礎知識と5つの主な特徴、インストール、簡単な使い方
連載目次 前回記事、「いまさら聞けないMongoDBの基礎知識とインストール、CRUD操作の基本、モデリングツールMongooseの使い方」では、ハイパフォーマンスなNoSQLデータベース「MongoDB」の概要と、Node.jsからMongoDBにアクセスするモジュール「mongoose」の使い方の基本を紹介しました。今回は、MEANスタックの「A」部分、AngularJSの基本について解説します。 なお、本記事を見て実際にサンプルを動かしたい場合、以前の連載記事（第1回、第2回）を見て環境を作成しておきましょう。 AngularJSとは MEANスタックではフロント側のフレームワークとして、AngularJSを使用します。AngularJSとは、グーグルとユーザーコミュニティによって開発されているオープンソースソフトウエアのJavaScriptフレームワークです。2012年にバージョン
意外と知らない？ JavaScript トレンド 2015 - Gaiax Engineers' Blog
Gaiax Advent Calendar 2015 18日目担当の @hoto17296 です。 昨今の JavaScript は状況がめまぐるしく変化していて、それほど関心がない人にとっては追随するだけでも一苦労なのではないでしょうか。そこで今回は最近の JavaScript がわからない人向けに「昨今の JavaScript トレンド」について書きます。 トレンドっぽいキーワード一覧 ひとまずパっと思いつくキーワードを列挙してみます。 Node.js v4.2 "Argon" (LTS) npm v3 ES2015 / ES2016 Class Arrow Function let, const Promise Generator Async/Await co Observable 開発環境 Babel Gulp Browserify Webpack TypeScript アーキテク
Swiftを使ってモダンなWeb APIクライアントを爆速で開発する - Qiita
iOS Advent Calendarの13日目を担当します@giginetです。 APIクライアントを作りたいなあと言う気概になったので、APIクライアントをライブラリ化するまでの方法をご紹介します。 なお、この記事は執筆時点の最新の環境で検証しています。 Xcode7.2 Swift 2.1.1 Carthage 0.11.0 今回使用するAPI 今回は、APIクライアントが見当たらなかったので、WakaTimeという、エディタからデータを送り、自分のプログラミングについてのデータを集積してくれるサービスのAPIクライアントを作って、自分の1週間のコーディングを管理できるようにしてみました。 完全自動で、自分のプログラミング「作業ログ」を収集して可視化する「WakaTime」が素晴らしい件！ | シェアしたくなる最新のWebサービス・ITニュース情報をチェック！ APPGIGA!!（ア
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
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