2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま（1/2 ページ） 2021年、さまざまな企業が自社の社内研修資料を無償公開したことが話題になった。ITmedia NEWSでは主に、新人エンジニア向けに公開した資料などを記事として取り上げたところ、多くの反響が集まった。 学べる内容は、機械学習やIT業界の文化、ゲーム開発、セキュリティ、AWS入門、数学など各社さまざま。100ページ以上のスライドや5時間を超える動画などの資料もあり、新人教育への力の入れ具合も垣間見える。改めて、2021年に企業が無償公開した、社内研修資料を取り上げた記事を紹介する。 セガ、3DCG技術の基礎に役立つ数学資料 セガは6月15日に、2020年に社内勉強会で使った線形代数の教材を公式ブログで公開した。ゲーム制作では、キャラクターや背景を3次元で回転させた
2021年12月3日に本テキストブックを題材に、デザイン経営の考え方や導入方法、テキストブックの制作秘話などについて語るオンラインイベントが開催されました。下記のリンク先からアーカイブ動画をご覧いただけます。 詳しくはこちら（外部サイト） > 富士通のこれまでの実践から得られたノウハウと、イタリアのミラノ工科大学デザインスクールPOLI.Designの研究成果やフィロソフィーを組み合わせた、デザイン思考のテキストブック「Transformation by Design デジタルトランスフォーメーションに挑戦するデザイン戦略とサービスプランニング」（日本語版・英語版）を公開いたします。このテキストブックはPDFで閲覧可能です。またテキストブック制作の背景や制作チームの想いなど、制作のディレクターを務めた宇多村志伸と高嶋大介に話を聞きましたので、ぜひダウンロードの際に併せてお読みください。
画像は『滋賀大学「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」講座PV～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では11月16日から、滋賀大学データサイエンス学部による「なるべく数式を使わない」という方針で構成した「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」が開講される。受講料は無料。 本講座では、機械学習の諸手法とその応用について説明する。まず「機械学習とは何か？」という説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学べるとしている。 次に、分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介する。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについても説明してくれる。また、本講座は、機械学習の分野のなかでも教
去年末に日本に帰国した際、ありがたいことに多くの方から因果推論に関するレクチャーの依頼をいただきました。 本当はこの春にも帰国してトーク予定だったのですが、コロナ渦でタイミングを逸したので思い切って講義資料を公開することにしました。 ツイッター上でのこんな話題もきっかけで・・・ これを意識するだけで（少なくとも医学・公衆衛生領域における）回帰分析ユーザーの大部分の結果の解釈やモデルに対する向き合い方が変わると思っています。日本で修士までとったけど、自分は留学するまで知らんかった。 去年末、一時帰国中にやった因果推論ワークショップ中でも触れました。 https://t.co/jEsu5WDPLx pic.twitter.com/LmidBTMQlw — KRSK (@koro485) May 27, 2020 内容はこんな感じです なんとなく回帰分析を使って「調整」をしてました、くらいの統計
リテラシーレベルモデルカリキュラム対応教材 利用条件とアンケート 東京大学と記載のあるスライド教材の利用についてはこちら（一部スライドは冒頭の利用条件をご参照ください）。 東京大学と記載のある講義動画の利用条件は、各動画の冒頭をご参照ください。 滋賀大学と記載のある教材の利用条件はCC BY-NC-SAです。 九州大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 筑波大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 北海道医療大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 東京都市大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 教材のアンケートはこちら モデルカリキュラムと対応する講義動画・スライド 1. 社会におけるデータ・AI利活用 2. データリテラシー 3. データ・AI利活用における留意事項 4. オプション 1. 社会におけるデータ・AI利活用 1-1. 社会で起きている変化
2020年5月末でP&Gのブランドマネージャーを退職しました。僕はこのNOTEで、P&Gで非言語的に受け継がれているマーケティングの思考法を、分かりやすい教科書のようにまとめようと思います。本気で読めば1時間かからず読めると思います。が、ちゃんと理解すれば知識レベルとしては本何冊分にもなることをお約束します。さらには、そのマーケティング思考の先に、僕がどんなマーケティングの進化を考えていて、そのために次のチャレンジとしてどんなアクションを取ろうと思っているかも最終章にまとめようと思っています。 総合商社から中途採用でP&Gのマーケティング本部に採用され、シンガポールのアジア本社への異動も伴いながら、世界最高峰のブランドマネジメントの"いろは"に触れらたことは、本当に幸運なことです。直近では、ファブリーズのブランドマネージャーとして、ブランドレコードとなる売り上げを達成することが出来たのは、
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たくさんのパブリッククラウドサービスがある中、どうしてGoogle Cloud Platform（GCP）なのか、他のパブリッククラウドとの違いはなんでしょうか。GCPの魅力とは何か、それらを知るにはGCPを実際に触るしかありません。では、どうやって始めればいいのでしょうか？ GCPには50以上のサービスがあり、何から手をつければよいか迷ってしまう人もいるでしょう。せっかく勉強しても実は目的にあっていなく、全く関係ないサービスだったなんてことも起こりえます。また、勉強してもその実力を証明するためのものがほしいという人もいるでしょう。今回はそんな不安を解消するための手助けをしたいと思います。 具体的には以下のことについて説明していきます。 どうしてGCPなのか GCPの効率的な学び方 認定資格について 認定トレーニング概要 はじめに 筆者は、もともとはフリーランスのAndroidエンジニアで
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 Cloud Vision API を使用して画像内のラベルを検出する このクイックスタートでは、次の方法について説明します。 Cloud Storage バケットを作成する。 画像を Cloud Storage にアップロードし、ファイルを一般公開する。 その画像を指定して Vision API にリクエストを送信する。 これらの手順を行うための所要時間はおよそ 5 分です。Cloud Storage には 5 GB まで無料でデータを格納できます。1 か月に Vision API に機能リクエストを 1,000 回まで無料で送信することができます。 始める前に まだプロジェクトの設定と Cloud Storage バケットの作成を行っていない場合は、次の手順を実施します。 プロジェクト
Learn how to build a neural network and how to train, evaluate and optimize it with TensorFlow Deep learning is a subfield of machine learning that is a set of algorithms that is inspired by the structure and function of the brain. TensorFlow is the second machine learning framework that Google created and used to design, build, and train deep learning models. You can use the TensorFlow library do
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