すごいエンジニアとすごくないエンジニアの違い
すごいエンジニアは残業少ないが、すごくないエンジニアは残業多めだ。 すごいエンジニアは給料が高いが、すごくないエンジニアは給料が低い。 すごいエンジニアは転職も積極的だが、すごくないエンジニアは転職に非積極的だ。 すごいエンジニアは使える言語が沢山あるが、すごくないエンジニアは片手で数える程度しかない。 すごいエンジニアはコードを作るが、すごくないエンジニアはコピーを作る。 すごいエンジニアは休憩の取り方が上手だが、すごくないエンジニアは休憩の取り方が下手だ。 すごいエンジニアは出来ない事にNOと言えるが、すごくないエンジニアはYESしか言わない すごいエンジニアは知識のアウトプットとインプットをするが、すごくないエンジニアはインプットしかしない。 すごいエンジニアはTwitterのフォロワーが多いが、すごくないエンジニアはフォローが多い。 すごいエンジニアは本を読むが、すごくないエンジニ
動画で学ぶモダンなiOS/Androidアプリ開発技術 - ainameの日記
iPhone6sとiPad Pro発表されましたね。早くXCode7をstore配布して欲しいです。 スクラムチームで属人化させずにiOSもAndroidもRailsもAWSも全部やっていく話 - ainameの日記 この記事で、スマホアプリのチーム開発のことを書こうと思って先週はちょっとリリース前とか飲み会で忙しかったのであまり手がついておらず、どうやって書いてくかを考えてはいたけれど書いてこうとすると大分壮大になっていくので、ひとまず日常的な行いを少しづつ書きためていき、リンクで参照できるようにしておくことにした。 ということで今回は、社内で最近行っているプラクティスというか勉強手法で、動画でスマホアプリの技術を学ぶ方法を紹介する。 動画で学ぶ 近年、Youtubeとか動画配信環境が良くなったおかげで各種技術系カンファレンスの発表が綺麗な画質でネット上に公開されている。 特に海外のカン
「エンジニアは今すぐディープラーニングを学べ」松尾豊氏が見据える、日本がシリコンバレーを追い越す日 - エンジニアtype | 転職type
2015.07.08 スキル 大企業からスタートアップまで。BtoBサービスからエンターテインメントまで。日々取材をしていて、いまや人工知能という言葉を聞かない日はない。過去2度のブームと冬の時代を繰り返してきた人工知能研究に、3度目の春が訪れている。 その主役は「ディープラーニング」と呼ばれる新しい機械学習の手法だ。 2012年に行われた画像認識技術を競う世界的なコンペティション「ILSVRC」で、トロント大学の研究チームがこの技術を用いて、それまでの常識を覆す圧勝を記録。同じ年に発表された有名な「Googleのネコ認識」と呼ばれる研究も、ディープラーニングを用いたものだった。 東京大学大学院工学系研究科・准教授の松尾豊氏も、まだ「ディープラーニング」という名前がなかったころからこの技術に注目し、研究を続けてきていた。松尾氏は著書『人工知能は人間を超えるか』の中で、ディープラーニングを「
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