AI/ML について学ぶ 人工知能と機械学習の初心者であるか経験豊富なビルダーであるかにかかわらず、AWS のエキスパートが厳選したトレーニングで知識とスキルを磨きましょう
まえがき 会社の若い子に「情報系出身でもないのに一体どうやって勉強してきたんですか?」と聞かれたのでランチを食べながら「こんな本読んだ。これもタメになった。あ、これもタメになった」とKindleを広げながらリストアップした。思い返せばたくさん本を読んだ。その中には役に立ったものもあれば時間の無駄だったものもある。すると「あ、役に立った本だけ抽出したら有益かもしれないな」と思ったのでエントリにする。 僕は文章を簡潔に分かりやすくまとめる才能が致命的にないのでこのエントリもげっそりするほど長い*1が、2017年も暮れなのでここはひとつ日本酒でもかっ喰らいながら自分の人生を振り返ってみようと思う。 無理やり要点をまとめるならば、 TCP/IPの知識 Linuxの知識 なにかひとつプログラミング言語 なにかひとつGUIシステムの理解 アルゴリズムとデータ構造 強運*2 を身につけたらどんなに低く見
この記事は Kobe University Advent Calendar25日目の記事です。 低レイヤー技術(後述)をこれから学びたい人向けの入門記事です。 自身の経験を踏まえ、より多くの人達にこのレイヤーに興味を持ってほしくて書きました。 決して卒論がやばくてAdvent calendarのネタが作れなかったわけでは(ry なぜこんな記事を書いたか いわゆるシステムプログラミングのような低レイヤー(と言って差し支えない)ジャンルって一体何から始めれば良いのかいまいちピンと来ないし、何が面白いのかも分からないと思われている事が多いと思います。 にもかかわらず低レイヤーの魅力や学び方の指針みたいな物を示した、いわゆる入門記事ってかなり少ないんですよね。 本記事はこれからシステムプログラミングを始めたい方や、既にかじってみたが中々先が見えてこない、将来何の役に立つのか不安という方達に読んでい
「あの人はいつも仕事が速いし正確だ」 「なんであんなにもアイデアが出てくるんだ」 優秀な人、デキる人に対しては、これらのようなことを思うでしょう。 彼らのようになるにはコツがあり、それはアウトプットの試行錯誤だけではありません。 結論からいうと、デキる人たちは集中したインプットをしています。 みんながみんなというわけではありませんが、頭の回転がすごい人というのは事前に膨大な量のインプットをまとめて行っている可能性が高いです。 取り組む前にまとめてインプットしておくことで全体像を把握でき、また勉強にかかる時間も減らせる。 彼らはあまり語りませんが、実は裏でやっているというパターンがほとんどです。 目次 はじめる前に10冊読む 基本的な勉強は最初で済ませる 緻密な情報収集が成否を分ける まとめ こちらの記事もどうぞ! はじめる前に10冊読む 優秀な人の特徴のひとつとして、発想や情報処理のスピー
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