東京近郊でフルタイム勤務しつつ情報系の修士号が取れる大学院を調べてみた【2020年9月ver】
まえがき 本記事では、筆者が2020年に情報系修士号取得のために出願する大学院を探した際の結果をまとめています。もし同じ様に東京近郊で社会人として働きつつ情報系修士号を取りたいと思う方がいましたらご参考にどうぞ。 対象読者 情報系の修士号が欲しいが、仕事は辞められない人 東京近郊に居住している人 各大学の公式サイトを一つ一つ追うのが面倒な人 調査対象の大学院 調査対象は以下の条件に合致しそうな大学院の中から選定しました。 情報系の修士号が取れる 東京近郊に所在している or 東京にサテライトキャンパスがある or 月に2回程度の通学であればギリギリ何とかならないことも無い距離にある (2020/09/28追記) Twitterや本記事のコメントで情報を頂いた産業技術大学院大学、情報セキュリティ大学院大学について記載しました。 海外大学院のオンラインコースに関する記事を書いていた方がいたので
ディープロ（DPro）
富士通ゼネラル /ヤマト運輸株式会社 / 荏原製作所 / 株式会社デジタルビジョン / ゼブラ株式会社 / ジャパン・メディカル・カンパニー / 富士通株式会社 / 株式会社ソニックス / メドピア株式会社 / 株式会社エイムテック / アクセンチュア株式会社 / 富士テクノロジー株式会社 / チームラボ株式会社 / 日揮パラレルテクノロジーズ / ピクスタ株式会社 / 株式会社メンバーズキャリア / 株式会社mofmof / 株式会社スナックミー / 株式会社電通デジタル / WeWorkJapan合同会社 / 楽天株式会社 / チームラボエンジニアリング株式会社 / 株式会社ZOZO / ラクスパートナーズ / 三菱自動車工業株式会社 / 株式会社b-monster / 株式会社GIG / 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 / 国立がん研究センター / 株式会社ビジネスコーチ /
Deep Learning - Software Engineer - DICE
Frostbite is a technology and collaboration platform for diverse game franchises like Battlefield, Mass Effect, Need for Speed, Dragon Age and Plant vs. Zombies Garden Warfare, as well as games such as Star Wars: Battlefront, Mirror’s Edge: Catalyst and EA Sports Rory McIlroy PGA Tour. Thousands of game developers all over the world are using Frostbite to create games with our proprietary tools. W
Home – Google Tech Dev Guide
Grow Your Technical Skills with Google Whether you're new to computer science or an experienced coder, there’s something for you here in Google’s Tech Dev Guide. We’ve carefully curated materials from various sources, including some made by Google, that you can use to grow your technical skills, supplement your coursework, and prepare for interviews. Interested in pursuing a career in business? Ch
ソースコードを分析してその著者を特定するシステムが開発される | スラド デベロッパー
ストーリー by hylom 2015年01月30日 14時32分 コード品質判定システムなんかも作れるかも？ 部門より Drexel Universityとthe University of Maryland、the University of Goettingen、Princetoの研究者らが、ソースコードを分析し、その記述スタイルからその著者を検出する「code stylometry」なるシステムを開発したそうだ（Slashdot）。 実験では著者が明らかになっているソースコードを自然言語処理や機械学習といった技術を使って分析・学習するシステムを開発。250人の著者、1人の著者当たり平均630行のコードを学習させたところ、95％の成功率で「匿名のコード」の著者を見つけられたという。 また、学習に使用したソースコードの著者数を30人に減らし、また1人あたりのソースコード量を1900行に
Andrej Karpathy blog
Mar 14, 2022 Deep Neural Nets: 33 years ago and 33 years from now To my knowledge, LeCun et al. 1989 is the earliest real-world application of a neural net trained end-to-end with backpropagation. Can we improve on it using 33 years of progress in deep learning? What does 1989 deep learning look like to someone in 2022, and what will today's deep learning look like to someone in 2055? Jun 21, 2021
実践 機械学習システム
本書は、実際に手を動かしながらシステムを作成し、そのエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生のデータからパターンを見つける方法を解説します。Pythonと機械学習の基本、ライブラリの使い方をはじめ、具体的な例に基づいたデータセット、モデル化、レコメンドと、その改良、音声や画像の処理など、より重要な問題についても解説します。さらに、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法を適用する方法を学び、機械学習関連技術の評価方法や、最適な選択を行うための比較方法について学びます。本書で学んだツールと知識があれば、実際の問題を解決できる独自のシステムを作成できるようになるでしょう。 謝辞 原書の監修者について はじめに 1章 Pythonではじめる機械学習 1.1 機械学習と Pythonはドリームチーム 1.2 本書
Taku Kudo
Profile 名前 工藤 拓 (くどう たく) 職業 研究者 写真 お台場にて ルスツにて 暇つぶし ウクレレ, スノーボード, ジャグリング, ダーツ Research Topics 統計的自然言語処理 形態素解析 テキストチャンキング 統計的統語解析 統計的係り受け解析 機械学習 Support Vector Machines Boosting Maximal Margine Classifiers データマイニング 半構造化データの高速マイニング テキストマイニング 評判分析 Software MeCab (次世代 形態素解析 エンジン) CaboCha (係り受け解析器) CRF++ (汎用 Tagger,Chunker based on CRF) YamCha (汎用 Tagger,Chunker based on SVM) TinySVM (SVM 学習パッケージ) Tin
電子書籍『実践 機械学習』の無料ダウンロードが可能に！
機械学習の基礎について解説した電子書籍『実践 機械学習 ― レコメンデーションにおけるイノベーション』がHadoop情報サイト「Hadoop Times」から無料でダウンロードできます。 著者は『Mahoutイン・アクション』の著作でもお馴染みのTed DunningとEllen Friedman。Apache Mahoutプロジェクトでプロジェクトマネジメント委員やコミッタとして活躍しながら、MapR社でチーフアプリケーションアーキテクトやコンサルタントを務めている両氏が、機械学習の初学者のために書き下ろしたの一冊です。50ページほどの手軽なボリュームながら、レコメンデーションを洗練させるための重要なエッセンスが詰まっています。 機械学習とレコメンデーションについて学習したいけれど、どこから始めればよいか迷っているという方は、手始めに本書を読むところから始めてみてはいかがでしょうか。 H
組合せ最適化 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "組合せ最適化" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2018年12月） 組合せ最適化（くみあわせさいてきか、英: combinatorial optimization、組み合わせ最適化、または組み合せ最適化とも表記される）は、応用数学や情報工学での組合せ論の最適化問題である。オペレーションズリサーチ、アルゴリズム理論、計算複雑性理論と関連していて、人工知能、数学、およびソフトウェア工学などの交差する位置にある。組合せ最適化では、厳密解が簡単に求まる場合もあれば、そうでない場合もある。厳密解を求めるのが難しいと思われる問題を解くた
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なぜアジャイルが定着しない？ 日本のITプロフェッショナルの問題点――マイクロソフト 伊藤かつら執行役員
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