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ブックマーク / wirelesswire.jp (5)

  • 「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる

    「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし

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    Xenos 2021/07/26
  • ZOOMもUberもNetflixも、たった3万円で全てのシステム/アプリを作れるノーコードの衝撃

    ZOOMもUberもNetflixも、たった3万円で全てのシステム/アプリを作れるノーコードの衝撃 2021.06.09 Updated by Ryo Shimizu on June 9, 2021, 14:40 pm JST プログラマーというのは長じるとプログラムを書かなくなるものである。 特に最近はWebサイトくらいの簡単なものでも、決まり事が多くて書くのが億劫になってしまった。 大学生が適当に書いたHTMLをネットにバラ撒き散らしていた時代と異なり、今はSSL対応が必須になり、そのための証明書の管理もしなければならないし、スマートフォンでもPCでもタブレットでも綺麗にコンテンツが見えなければならない。 そうなると、もはやそれが専業の人以外は、お手上げだ。というか、できるだけ触りたくない、というのが音である。 ところで筆者が創設に関わった「全国小中学生プログラミング大会」も今年で第

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    Xenos 2021/06/10
  • 欧米の製造業IoTは工場間や社外とのデータ連携で先行、日本テラデータ

    欧米の製造業IoTは工場間や社外とのデータ連携で先行、日テラデータ 2021.04.28 Updated by Naohisa Iwamoto on April 28, 2021, 10:30 am JST 「インダストリー4.0を実現するには、1社だけでは限界がある。サプライチェーンやバリューチェーンを包含した改善が必要で、独BMWはそうした社外を含めたデータ連携の仕組み作りに着手した。米テラデータも、米マイクロソフトとともに、BMWのアライアンスに参画した」。日テラデータは2021年4月、スマートファクトリーや製造IoTのデータ活用の現状についてメディア向け説明会を開催し、世界で先行するデータ活用の状況を説明した。 冒頭の説明は、日テラデータ ビジネスコンサルティング事業部 マネージャー・ビジネス・コンサルタントの矢野寛祥氏のもの。テラデータは、BMWグループとマイクロソフトが共

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  • AIエンジニアになる方法

    AIエンジニアになる方法 How to change job to AI engineer. 2017.02.26 Updated by Ryo Shimizu on February 26, 2017, 15:03 pm JST AIに関することで、多くの研究者にとって不都合な真実が、まだ世間には理解されていません。 それは、AI研究者の大半は深層学習を専門にして「いない」ということです。 深層学習はAI研究の中では、機械学習という分野の、ニューラルネットワークという分野の、さらに一分野に過ぎません。 比率で言えば、95:5くらいの確率で、これまで「AIの専門家」と言われてきた人は深層学習の専門家「ではない」確率が高いわけです。 この些細な事実がなぜ「不都合」なのかというと、こうしてなにもかも一緒くたにされた結果、これまでほとんど成果の上げることができてなかった旧来のAI研究者に大量の予

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  • AIを含めた新技術を理解し、活用できる人間になるために必要となる視点

    AIを含めた新技術を理解し、活用できる人間になるために必要となる視点 2021.05.11 Updated by Ryo Shimizu on May 11, 2021, 06:59 am JST 社会のAI化は静かに、しかし着実に進行している。 しかし残念なのは、まだまだAIを活用するために絶対必要な視点を、うまく世間一般の人々と共有できていないことだ。 それは何かと言えば、「AIは面白い」と感じることであり、別の言い方をすれば「AIを面白がる能力」を獲得することだ。 普通に生きていると「面白がる能力」の獲得なんて馬鹿げた話だと感じるかもしれない。 ところが世の中のエンターテインメントのほとんどは、それまで誰も面白いと思っていなかったものを、誰か変わった人が「面白がる」ことからスタートしている。 たとえば、吉浩二による漫画「ルーザーズ」青年漫画というものが存在しなかった時代、アメリカ

    AIを含めた新技術を理解し、活用できる人間になるために必要となる視点
    Xenos
    Xenos 2021/05/11
    時代の先を行くには、誰も面白いと思っていないようなもの、面白いと思っている人が極端に少ないようなものを、「どうすれば面白くできるか」貪欲に考える意思と能力が必要なのだ。
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