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chainerの検索結果1 - 6 件 / 6件

  • 大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ジョイジョイジョイ

    先日、博士(情報学)になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例:(半端)とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学

      大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ジョイジョイジョイ
    • ビジネスとオープンソースの狭間で 〜 Embulk の場合 (前編)

      2023 年はビジネスとオープンソースの関係が難しくなった年であったように思います。 6 月には、フルタイムの Ruby コミッターとして研究開発を行っていたお二人がクックパッド社の人員削減の影響を受けたことに端を発して、オープンソースに深く関わってきた一部のソフトウェア・エンジニアを中心に、ビジネスとオープンソースの関係について議論がありました。 8 月には HashiCorp 社が自社のオープンソース製品群のライセンスを Business Source License 1.1 (BSL) に変更したことも話題になりました。 また 2023 年は、一年を通して大規模言語モデル (Large Language Models; LLM) が話題になった年でもあり、ビジネスにも大きな影響がありました。 大規模言語モデルとオープンソースの関係に焦点を絞っても、「非オープンソースのライセンスで公開

        ビジネスとオープンソースの狭間で 〜 Embulk の場合 (前編)
      • ありがとうディープラーニングおじさん - karaage. [からあげ]

        最初に その後のディープラーニングおじさんの話です。シンデレラの続きみたいなものなので、読まないほうが夢を壊さないかもしれませんということだけ、ここで注意喚起いたします。 この記事、ずっと下書きに入ったまま公開しようか迷っていたのですが、ディープラーニングおじさんのご家族にもご了承いただき、公開することにしました。そこまで拡散は希望していないのですが、特に制限するつもりはありません(できません)。 ディープラーニングおじさんとの出会い振り返り ディープラーニングおじさん(以下Dおじさん)とは、今だに私のブログでトップのPV数を誇る記事の主役です。 上記記事ではあっさり書いていますので、もうちょっと解像度高く思い出しながら振り返ってみたいと思います。 そもそもの出会いは、社内で異動した後、たまたま隣の課にDおじさんがいたことからはじまります。Dおじさんは、私より一回り以上上の年齢(50代後半

          ありがとうディープラーニングおじさん - karaage. [からあげ]
        • LLMで勝負するには、1000億円必要か? - Vengineerの戯言

          はじめに 学習用AIチップをTSMC 7nmで開発するには、100億円必要だよね。とお話したのが2017年頃 TensorFlow XLAの可能性, Deep Learning Acceleration 勉強会(2017.09.03 TensorFlow XLA とハードウェア, 2017年9月30日(土)のChainer Meetup #6 ざっと、6年前。この頃はまだ 7nm でチップが出てきてない時です。 その後、AI Cloud学習用スタートアップが何社立ち上がります。AI Cloud学習用スタットアップでは、7nmではなく、16nmで最初のチップ(Graphcore、Cerebras)を開発していきます。その後、チップが出来上がり、システムとして組み上げ、量産し、販売するまでに200-300億円ぐらい必要になることがわかりました。 TSMC 7nmを使って、NVIDIAのA100

            LLMで勝負するには、1000億円必要か? - Vengineerの戯言
          • 高性能・高効率なAIチップ“MN-Core 2”の設計アプローチ――Preferred Networksによる新しいハードとソフトの役割分担 | gihyo.jp

            高性能⁠⁠・高効率なAIチップ“MN-Core 2”の設計アプローチ ――Preferred Networksによる新しいハードとソフトの役割分担 Preferred Networksという企業 Preferred Networks社(PFN)は2014年に創業した深層学習技術を軸とした企業です。PFNが開発したChainer(PFNは2019年にChainer(チェイナー)から PyTorchに移行すると発表し、開発を終了した)は、このころに深層学習を試した人にはなじみ深いツールでしょう。2017年にトヨタから105億円の出資を受けたり、Green500に何度も選出されたりと、深層学習関連ではトップランナーの1つと思います。 筆者は2023年の12月にPFNを訪問し、土井裕介氏(計算基盤担当VP)に取材する機会を得ました。土井氏は早くからPFNに参加したスタッフの1人でもあり、アーキテク

              高性能・高効率なAIチップ“MN-Core 2”の設計アプローチ――Preferred Networksによる新しいハードとソフトの役割分担 | gihyo.jp
            • 達人出版会

              [令和6年度]基本情報技術者 超効率の教科書+よく出る問題集 五十嵐 順子 徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワールド 瀬戸美月 著 徹底攻略AWS認定SysOpsアドミニストレーター - アソシエイト教科書&問題集[SOA-C02]対応 鮒田 文平, 長澤 美波, 日暮 拓也, 奥井 務, 渡辺 樹, 山下 千紗, 伊藤 翼 世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション 第4版 第2巻 高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. … 問題解決の教科書  CITA式問題解決ワークブック 市岡 和之 はじめてのType-C電子工作 じがへるつ スッキリわかるJava入門 実践編 第4版 中山 清喬(著), 株式会社フレアリ

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