生成AIはiPhone登場時並みのインパクトがありデジタル格差を解消する。NVIDIA ジェンスン・フアンCEO
ソフトウェアエンジニアとしてのトヨタという選択
筆者撮影、2019春先日、他社からのオファーを断った。非常にエキサイティングな海外の会社（勤務地も海外）だったのだけれども、その決断に際して3週間くらいうじうじと迷っていた。 この記事は、入社エントリでも退社エントリでも年収エントリでもない。少し変わった選択をした26歳のソフトウェアエンジニアが、会社をどう選んでいくのかに関して自分なりに整理した。ついでに、まだあまり情報がないTRI-ADという会社についても少し触れる。 20代でキャリアに関して悩むことは多い。大学院か就職か、どの国・地域でどんな人々と働きたいのか、そもそも何がしたいのか。そんななかで、なぜトヨタを選択したのか、会社の選択とリスクってなんなのか、TRI-ADや自動運転が抱える挑戦はなんなのか、という順に話を構成する。キャリアについて悩む人や、TRI-ADに興味がある人の何かの助けになると嬉しく思う。 注意会社の見解ではない
15. CERNでのソフトウェアエンジニアリング
CERNでソフトウェアエンジニアとして仕事をしている高橋祐花さんと、CERNでの話やスイスでの暮らし、外国語、フェミニズムなどについて話をしました。出演者: 高橋祐花 (@00_)、Rui Ueyama (@rui314) https://turingcomplete.fm/15 ハッシュタグは#tcfmです。 TCFMはサポーターの投げ銭によって収益を上げています。このコンテンツに課金してもいいよという方はぜひクリエイター支援サイトPatreonから登録してご協力ください。 イントロ (0:00) CERNはWWWが発明された場所 (1:25) Patreonを使ってサポーター制度を導入 (2:50) CERNの粒子加速器が生成するペタバイトレベルのデータを処理している (8:27) TensorFlowを使って太陽系外の惑星を発見する話 (14:39) C++で大量のデータを処理 (1
自動運転で日本勢が米国勢に絶対勝てない理由 - Willyの脳内日記
1997年にトヨタがわずか215万円でプリウスを発売し、世界の度肝を抜いた時のことを僕は今でも覚えている。当時の多くの日本企業の技術力は世界を圧倒しており、例え金融市場で日本のプレゼンスが多少下がったとしても、その栄華は永遠に続くようにも思われた。 それから２０年、日本の技術力に陰りが見られるようにはなったものの、今でもトヨタをはじめとした日系自動車メーカーは総合力で世界のトップに立っている。 しかし、これから時代は急速に動いていく。運転が機械学習モデルによって自動化され、自動車の利用方法や所有形態までが大きく変わることのインパクトは、自動車の動力源がガソリンから電気などに変わることよりも何倍も大きい。 現在、自動車メーカーやIT企業は自動運転技術にしのぎを削っているが、私が確信していることは、トヨタや日産のような日本の大手がフォードやGMのような米系大手、テスラなどの新興メーカー、Way
マイクロソフト、Windows 10に機械学習の実行環境とAPIを備えた「Windows ML」搭載へ。Windowsを学習済みモデルの実行プラットフォームに
マイクロソフトは、Windows 10に機械学習専用のAPI「Windows ML」を搭載すると、3月7日に米国で開催したイベント「Windows Developer Day 2018 March」において明らかにしました。 Windows MLには大きく分けて2つの側面があります。1つは、あらかじめ学習済みのモデルをONNX形式として読み込んでWindows 10上で実行するという、Windowsマシン上での機械学習実行環境の提供です。クラウドに依存することなく、学習済みモデルをローカルで実行できます。 「ONNX形式」とは、マイクロソフト、Facebook、Amazon Web Servicesが協力して策定している学習済みモデルの共通フォーマット。またWindows MLが提供するツールを用いてCaffeやCNTKの学習済みモデルの読み込みもサポートするとのこと。 そして2つ目は、そ
あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
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