今週のQiita技術書まとめ
2018年3月25日配信
エンジニアリング組織論への招待：リファレンスガイド第１章/第２章
はじめに 本稿は、拙書のエンジニアリング組織論への招待～不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング( Chapter 1 思考のリファクタリング 第１章は、「仕事」と「学力テスト」という２つの違いを論じながら、１６世紀から２０世紀初頭にいたるまでの科学哲学の歴史を辿っていくというのが「裏テーマ」となっています。そこから、「知識を得る」とは何かということを浮き彫りにし、それこそが<エンジニアリン…
エンジニアリング組織論への招待
技術的負債・経営との不和。プロジェクトの理不尽。上がらない生産性。そのすべての正体は不確実性の扱い方の失敗にあった。「コミュニケーションにおける不確実性を減らすには？」「技術的負債を解消する方法とは？」「経営陣とエンジニア間の認識のずれを解消するには？」エンジニアリングにおける、課題を解決する思考の整理方法やメンタリング手法を解説！
書籍「将棋AIで学ぶディープラーニング」のプログラムコードを動かす
やること 書籍「将棋AIで学ぶディープラーニング」マイナビ出版刊(ISBN978-4-8399-6541-9) のプログラムコード( - サンプルコードが公開されてるけど、学習の実行コマンドのコピペコードがないので本記事に書き起こします - 学習済モデルもダウンロードできるから要らないっちゃ要らないのですが
Common Lispでゼロから作るディープラーニング （1）行列演算とニューラルネットのフォワード計算
Common Lispは非常に単純でありながら簡単に拡張可能な構文を持つ高水準言語です。Lispは昔からAIプログラミングに活用されてきましたが、最近では記号処理ベースのAIから機械学習ベースのAIへと世の中の関心が移っており、Pythonなどが主に用いられるようになっています。 とはいえ、Common Lispは機械学習のような科学計算にも向いています（Common Lispが機械学習に向いてい…
ゼロから作るDeep Learning
実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優...