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こんにちは、DAIです。今回は、Aidemy Premiumを受講されてから、未経験で機械学習エンジニアとして転職された宮本さんにインタビューをしました。 ▼宮本さんプロフィール 北海道出身。現在25才。関西の大学に入学。大学時代の専攻は経営学。在学中、東京でエンジニアインターンを経験。その後、ITベンチャーにてPythonエンジニアとして就職。社会人2年目で、ポテンシャル採用で機械学習エンジニアとして転職。 インタビュー DAI:現在のご職業を教えてください 宮本:今は無職です。もともとは新卒でPythonエンジニアとして就職しました。大学時代にはインターンでSwiftをかいて、スマホアプリケーションを作成していて、新卒ではじめてPythonを書きました。chatbotを作成していました。 その後、会社のプロジェクトの終了が契機に、転職を決意し、就職先が決まる前に退職しました。 DAI:
こんにちは、AidemyのDaiです。(@never_be_a_pm) 今回は、弊社オンラインAIプログラミングスクールサービス「Aidemy Premium」を受講され、AI関係の部署に社内転職が決まった jack nightmareさん(ツイッターID:@jacknightmare13)にインタビューをさせていただきました。 自分の仕事がなくなるかもしれないと思い、プログラミングを学び始める DAI: それでは、まず最初に現在のご職業を教えてください。 Jackさん:新卒では営業職をやっていましたが、今は転職してコールセンターでの対応品質の管理や、人材育成をやっています。30人くらいのオペレーターのマネージャーをしていて、お客様の顧客体験やNPSを向上する上げるために、話し方をサポートしています。最初の1-2年はオペレーターをしていて、3年目からはほとんど管理をしています。 DAI:
インフラって初学者にとってかなりブラックボックスですよね。 インフラ構成なんて会社の業態やサービス形態によって様々なので、初心者にとってどれが重要なのかわかりにくい(そもそもあんまり公開されてないし)。また、調べてみても各サービスの個別的な情報ばかりで、なかなか社内インフラの設計思想のような体系的な情報はでてきません。なにより、何から理解すればいいのかわからないので地道に勉強するのがめんどくさい! そこで、先日Microsoft社で行われたハックフェストに参加し、マンツーマンでインフラ構成について教えていただきました! ハックフェストで教わったことを踏まえ、Aidemyのインフラ構成を例に、重視しているポイントや、用いているサービス・ツールについて、インフラに触れた経験のない人でもわかるように解説していきたいと思います。 Microsoftオフィスでのハックフェストの様子 Aidemyのイ
こんにちは、たくやです。最近すっかりニュース担当として定着してしまいましたね。 今回はgoogle が公開した教育と研究のための研究ツールである Colaboratory について解説していきたいと思います。 ざっと検索してみたところ英語版でしかまだ記事が出ていないようでしたので、日本語版最速と題させていただきました。 ニュース概要 ColaboratoryはJupyter notebookを基盤としたオープンソースプロジェクト。現在、ColaboratoryはChromeのデスクトップ版でのみ動作する。優れたユーザーエクスペリエンスを提供するために、当初はノートブックの作成や編集へのアクセスを制限して いる。そのため、利用するには申し込みをしなくてはいけない。ColaboratoryノートブックはすべてGoogleドライブに保存される。既存のJupyter / IPythonノ
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