実践！カンバン方式で週1リリースを可能にする超高速アプリ開発フロー | Wantedly Engineer Blog
はじめまして、WantedlyのユーザグロースチームでAndroid開発をしている 吉岡といいます。 今年の4月に新卒入社しまして、インターンだった頃は� ビジネスメッセンジャーのSync を、そして今は Wantedlyの会社訪問アプリ および 就活インターンアプリ を開発しております。 まれに勉強会などにも出没しますので、どうぞよろしくお願いします。 さて、Wantedlyのプロダクトづくりを象徴する「ディレクターの居ないチーム」。 トップダウン的に愚直にコードを書くのではなく、プロダクトに関わるエンジニア一人ひとりが 課題を見つけ、アプローチを考え、実装し、検証までを行うことが求められます。 グロースハックを成功させるため、Android版は 毎週1回リリース というとんでもなく早いサイクルを設定しています。そしてこのサイクルを実現するため、4月から 継続的に開発方式を見なおしていま
【世界初】大喜利ができる人工知能の開発者に会ってきた | オモコロ
大喜利ができる人工知能があるらしい……しかも、博士が作っているらしい。本当なのか確かめてみたら思った以上にすごかった。 人工知能の勢いが増している、らしい。 人工知能がプロ囲碁棋士と対局し、大差でプロを破ったことは記憶に新しい。人間が有利だった分野が、次々と人工知能に追い上げられている。 20年後には今ある職業の半分がAIに取って代わられる、という予測もある。 しかし、エンターテイメント分野において人工知能はまだ人間に追いついていない。 ヒトの感情を揺さぶることに関しては、人工知能は未熟である。 そうも思われていた。 ところが最近、人工知能が「大喜利」で人間を破ったという情報を耳にした。 もしそれが本当だとすれば、笑いの分野でも人工知能が人間を超えたということになる。ふざけることしか能がない人間の集まりであるオモコロの存在意義すら危うい。 真相を確認するべく、大喜利で人間に勝つ人工知能を作
「パナマ文書」解析の技術的側面
世界中で話題になっているパナマ文書。各国で政権を揺るがすような事態にもなっていますが、純粋にデータとしてみた場合、これは計算機やデータ解析に関わる人々にも面白いものだと思います。データの中身や背景などについてはさんざん報道されていますのでここでは触れません。一方、現場でどのような作業が行われているのかはあまり報道されていません。現実的な問題として、人力ではどうしようもない量のリークデータを手に入れた場合、調査報道機関はどんなことを行っているのでしょうか？私も以前から疑問に思っていたのですが、先日あるデータベース企業と、データ分析アプリケーションを作成する会社のブログにて、その実際の一端を窺うことができる投稿がありました: Panama Papers: How Linkurious enables ICIJ to investigate the massive Mossack Fonseca
ニューラルネットワークと深層学習
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 大抵の人にとってはごく簡単に504192と読めると思います。でも、脳の中で起 こっていることは簡単どころではありません。脳のふたつの半球にはそれぞれ、 一次視覚野---V1とも呼ばれる、一億四千万のニューロンと何十億ものシナ プスからなる領
【工作好きさん必見】ヨーグルトのフタはまったく汚れない→そこに着目した画期的な再利用方法！これは使える！
ユキノシバリ @yukinoshibari 最近のビヒタスのヨーグルトの蓋は、まったく汚れていない。 ハスの葉のような振る舞いをし、ヨーグルトだろうとマヨネーズだろうとすぐに離れるようだ。というわけで、あ接着剤の混合や塗料のパレットとして使っている。 便利なのでお試しあれ pic.twitter.com/bwOPwPoolK 2015-09-18 10:20:39
開発に便利なタスクランナー「gulp」で出来る事、導入方法などをまとめました ｜https://wp.yat-net.com/name
2015年 09月 10日 開発に便利なタスクランナー「gulp」で出来る事、導入方法などをまとめました カテゴリ： gulp タグ：gulpタスクランナー タスクランナーの一つであるgulp（ガルプ）。使い出すとすごく便利で今ちょっと手放せない開発ツールの一つなんですが、使ってない人からすると、導入コストとか学習コストが気になって、まだ手を出してないという方もいますよね。なので、今回導入用の記事を書いたので、ちょっと気になってるという方、試してみたかったという方に役立てばいいなと思います。 1.タスクランナーとは？ gulpで何ができるのか？ 2.gulpに必要な環境を整える – Node.jsのインストール 3.gulpに必要な環境を整える – package.jsonの作成 4.gulpに必要な環境を整える – gulpfile.jsの作成 5.gulp-ejsを使った開発環境 6.
うっかりをなくす技術 - YAPC::Asia Tokyo 2015
人間は間違える生き物である 以下の問題を解決するヒントになる話をします: 既存のコードを誤って壊してしまうことがよくある 作業手順が多くよくミスをしてしまう 設定が正しいのかどうかよくわからないので祈りながらdeployをしている このような問題はなにを引き起こすでしょうか？ たとえば、Webアプリケーションの開発においては、誤ったデータベースの変更や決済処理を正しい状態に戻すことは難しいでしょう。 また、iOSやAndroid向けのアプリケーションの開発においては、リリースしてしまったコードを消すことはできません。 ソフトウェアにはこのようなリスクに対する安全性が求められます。 そういった意味での、安全なアプリケーションとはなんでしょうか？ 一般的には、安全なアプリケーションであるために、以下のような要素が必要とされると思います。 クラッシュしにくい オペレーションを間違えにくい データ
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
ディープラーニングはビジネスにどう使えるか?
ディープラーニングはビジネスにどう使えるか? What do you get from deep learning? 2015.05.20 Updated by Ryo Shimizu on May 20, 2015, 13:28 pm JST
データサイエンティストなら年収1000万円!?無料＆日本語でプログラミングの勉強をする方法
21世紀初頭に「IT革命」という言葉が世の中を席巻してから、インターネットはもはや車やガスなどと同じ社会的なインフラになったと言っても過言ではないのではないでしょうか。 そんな中、データサイエンティストという仕事に注目が集まっています。年収1000万円を越えることも夢ではない職業です。そんなデータサイエンティストにとって不可欠なデータ解析に関する知識を無料で学べる「UDACITYonEdmaps」の使い方を紹介します。 UDACITYonEdmapsとは何か UDACITYとはアメリカ発のオンライン学習サービスの一つで、無料でデータサイエンスが学べるツールです。アメリカでスタートしたこのサービスは、リクルートホールディングスとの契約締結を経て、現在日本ではUDACITYonEdmapsとして展開しています。 UDACITYonEdmapsの前身であるUDACITYでは各企業の開発者などが講
第1回 ラズベリーパイの組み立てと初めてのプログラミング（1）
子供の頃、筆者がよく見たアニメにはロボットものがたくさんありました。いつかロボットを作ってみたいと夢見た読者の方もたくさんいらっしゃるのではないかと思います。しかし実際は、ロボットの「頭脳となるソフト」と「身体となるハード」の両方を作って組み上げるなんて、ちょっと自分にはハードルが高すぎると、諦めてしまったのではないでしょうか？ そんな方に朗報です！ 「ラズベリーパイ」（Raspberry Pi）は手のひらに乗るほどコンパクトなサイズでありながら（図1）、れっきとしたコンピュータであり、しかも、外部のハードウエアと簡単に接続する仕組みが搭載されています。自分だけのオリジナルロボットを作るための必要な土台を提供してくれるのです。また、ロボット作りというテーマを通して、ソフトウエアとハードウエアの両方を同時に学べる優れた学習教材でもあります。 小学生でも“本当に”分かるように解説 この連載は、
初心者でもほぼ無料でPythonを勉強できるコンテンツ10選 - paiza times
Photo by photobom こんにちは。谷口です。 プログラミングをこれから学ぼうとしている方や、これから研修や実務に入る新人ITエンジニアの皆さんの中には「Pythonを学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 Pythonは1990年代前半からオランダ人のグイド・ヴァンロッサムによって開発されたオブジェクト指向スクリプト言語です。 Pythonは文法が必要最小限に抑えられており、ITエンジニアの学習の負担が軽減された開発言語と言われています。 海外では、近年Pythonによる開発が急速に増加しており、各種モジュール等が充実しています。Googleの開発に置けるメインのスクリプト言語ともされています。 日本国内でも、読みやすさ（＝保守性）を重視する企業や、スマートフォンのバックエンド等では積極的に取り入れる企業が増加してきており、これからの一層の普及が期待される言語で
浅草 飴細工アメシン | Asakusa amezaiku ameshin
飴細工は90℃程まで熱してやわらかくした飴を、素手と握りバサミ一本を使って美しく造形する日本の伝統文化です。 飴の温めると柔らかく、冷めると固まる性質を使って作る飴細工は、鍋から飴を取り出してから数分で造形を終わらせなければいけません。 飴細工は彫刻とは違い、削りとったり切り落としたりすることはしません。棒の先につけた丸い飴を、ハサミで切ったり伸ばしたらしながら飴を無駄にすることなく作り上げます。 日本での飴細工の原型は、古くは８世紀ごろからあると言われ、江戸時代には職人が町中を売り歩くようになり、広く庶民の娯楽として親しまれました。その後脈々と飴細工の技術は受け継がれていきましたが、サブカルチャーであったため詳しい文献などはほとんど存在していません。
［脳に挑む人工知能4］コトバを自在に操るAI実現へ、IBMとグーグルの頂上決戦
本連載「脳に挑む人工知能」第1回、第2回、第3回では、脳神経細胞を模したニューラルネットワークによる画像認識を中心に、人工知能技術の最前線を解説した。第4回以降では、動物の中でも人間にしかできない「複雑なコトバを操る」ことを可能にする人工知能について、脳科学やビジネスとの接点を交えて紹介する。 人類がコトバを操るようになったのは、ヒトの歴史の中でもごくごく最近のことだ。言語の起源については諸説あるが、複雑に文節化した言葉を発することができるようになったのは少なくとも10万年前、ホモ・サピエンス（新人）がアフリカから世界へ移動を始めた頃とされる。 ヒトの祖先がチンパンジーの祖先と分かれたのがだいたい500～600万年前のこと。チンパンジーであれば、第1回～第3回で取り上げた物体の認識、つまり「モノを見る能力」は当然のように備わっていたろう。だが「コトバを操る能力」については、猿人、原人をへて
人型ロボットの動きはなぜ不自然なのか？ 研究者の難問を20分で解決した、ある演出家の結論 - ログミー[o_O]
人型ロボットの動きはなぜ不自然なのか？ 研究者の難問を20分で解決した、ある演出家の結論 Oriza HIRATA [ 平田オリザ ] - TEDxSeeds 2011 #1/2 日進月歩のロボット業界から次々と誕生する最新の人型ロボット。しかしその動きにはどこか機械らしさが残り、人間味を失わせています。大阪大学の研究者が2年間悩み続けたこの難問を、たった20分で解決してみせた演出家・平田オリザ氏の結論とは？（TEDxSeeds2011より） ロボットの動きが不自然に見える理由 平田オリザ氏：今日、何の話をしようかと思ったんですけど、石黒浩先生が（今日の講演で）何の話をするかが分からなかったので、僕決めてなくて。どんな意味があるのか、あるいは何をしているのかってことなんですね。 僕はずっとこの15年くらい、石黒先生と全く関係ないところで認知心理の方たちと一緒に、演劇のリアルっていうものはど
![人型ロボットの動きはなぜ不自然なのか？ 研究者の難問を20分で解決した、ある演出家の結論 - ログミー[o_O]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3350f75e90e72c690d19c9d627e6162924a63850/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.logmi.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F01%2F11_R.jpg)
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あと10年で、6リットルに73億人の脳が収まる：PEZY Computing齊藤元章が描く「プレ・シンギュラリティ」の衝撃 #wiredai
完全負け組なモバイルWebが、これから復活する(多分)
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