悩めるSEの徒然なるままに

悩める文系SEが仕事のこと、技術のこと、キャリアのことなどを気の向くままに書いていく予定です

(初心者)Gitを使い始める

◯今さらだが、Gitを使えるようになりたい

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これまで、業務で全く触れることはなかったGitですが、プライベートでこれから色々やりたいので、使えるようになりたいと思い、習得に向けて第一歩を踏み出してみました。

 

◯とりあえず、初心者用サイトを参考にしてみた

以下のサイトを参考に、アカウントを作成し、指示通りにコマンドを実行していきました。

https://techacademy.jp/magazine/6235

 

◯なぜかうまくいかず。。

途中まで順調だったのですが、途中でつまづきました。

”リモートリポジトリの情報を追加する”がうまくいっていないのか、その次のgit push を実行しても、ユーザー名とパスワードの入力を求められず。(not foundが返ってくる)

再度、手順通りやってみるも結果は同じ。

(時間の関係であまり調べられず。)

 

◯現在の状態

とりあえず、他の初心者向け指南サイトも参考にGitを使えるようになるために、

引き続き学習します。

もっとわかるようになってからブログに書こうとも思いましたが、状況の備忘も兼ねて書いてみました。

次は、説明が分かり易そうな”サルでもわかるGit入門”を使ってみようと思います

 

ジャーナルアプリDay oneを使ってみた

最近、日記ほどではないけど、日常のちょっとしたことやふと思いついたアイデアを記録するのにジャーナルアプリ Day oneを使い始めました。

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簡単にこのアプリを説明すると、思っていることを

気の向くままにそのまま書き出すアプリです。

 

自分の場合、アイデアを書きとめたり、感じたこと・考えをそのまま書き連ねるのに使っています。

 

twitterFacebookでも日記のように書くことはできますが、このアプリの場合、自分以外の目に入ることはないので、他人の反応などを気にする必要はありません。

 

書き出すことで頭の中をスッキリさせることができるので、

周囲の反応を気にせず、自分の言葉を書き出す場所を求めている人にオススメです。

 

アプリは、有料版もありますが、無料版のままで十分に満足できます。

他アプリとの連携機能も利用できるので、自分に合ったジャーナルの作成ができるようにカスタマイズすることも可能です。

 

日記アプリとしては既に有名かと思いますが、自分は最近知ったので、紹介してみました。

 

 

ディープラーニング G検定 試験を終えて

ディープラーニングジェネラリスト試験を受けてきたので、感想などを書きたいと思います。

ちなみに、すでに合否通知も届いています。

↓全体的にはこんな結果みたいです。

 総受験者数 1,988名
 合格者数  1,136名

 

私の結果は、、、不合格でした。(正直、合格の手応えありました。。。)

なので、反省点も考え、次回受験する場合は合格したいと思います。。。

以下、感想です。

 

◯問題数・時間

問題数は237問だったはず。事前の印象では多いと思っていましたが、3問くらいセットで一つの問になっているタイプの問題が多いので、どんどん解き進めることができました。試験時間からすると、妥当な問題数だと思います。

 

◯難易度

事前知識がない受験者は、やはりそれなりの準備が必要だと感じました。ただ、難問・奇問はほぼなかったと思うので、しっかり準備をすれば、合格点は取れると思います。個人的には、手法や理論の具体的な特徴を理解していないと解けない問題が少し難しく感じました。

 

◯反省点

上記にも書きましたが、理論や手法の特徴を具体的かつ正確に理解していないとわからない問題がいくつかあったので、なんとなくわかった気になったレベルではだめで、それぞれの用語・単語の意味をもっとしっかり理解しておく必要があったと感じました。また、 AIに関する最新の動向をキャッチアップしていないとわからない問題も数問あったので、その辺の準備も足りていませんでした。

 

↓「深層学習」はもっと読み込んでおくべきでした。

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

 

 

あと、過去問がなかったので、自分の理解度、知識定着度を客観的に把握できませんでしたが、そこも考慮して事前準備をしっかりやっておけば良かったと思います。

 

今回は残念な結果でしたが、学習内容も面白く視野を広げるためにも役立ったと思うので、次回もぜひ受験したいです。

 

 

ディープラーニング G検定 勉強中

現在、JDLA のディープラーニング G検定合格に向けて勉強中です。

受験動機や勉強方法については、試験後にまとめて書こうと思っています。

とりあえず、ここでは今やっていることと、感想を簡単に。

 

◯勉強方法

過去問がまだ出回っていないので、公式の指定参考書3冊を使って勉強しています。

(一冊はまだちゃんと読んでいませんが。。)

 

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

 →初心者でもわかりやすく読める。人工知能研究の歴史やディープラーニング

 とは何か理解するのにこれが一番役に立つと思います。

 読み物としても普通に面白い。

・AI白書2017

 →分厚い。重い。細かい内容を理解するのには骨が折れる。目を通すだけに

  する予定。

・深層学習

 →まだ読んでいないのであまり評価できませんが、内容が専門的なので

  いきなりこれを読むのはハードルが高いと思います。

 

◯感想

ディープラーニングについては、全くの素人でしたが「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」を読むことで全体像を掴むことができると思います。

AIがこれから社会に与えるインパクトを考えると純粋に楽しみです。資格勉強であることを抜きにしても学ぶ価値がある分野だと思います。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

 

 

 

 

 

システム部門の役割とは?

先月の新聞記事にシステム障害を起こした銀行社長の発言があった。
ちょっと印象に残ったので、以下コメントの引用。

 「システムベンダーに対し運用管理体制の抜本的な強化を求めた。

  銀行としても委託先の管理を強化する」

どういう文脈でこのコメントがされたのかは把握していないが、

自分のところのシステム部門の責任にまず言及しないの?というのが最初に頭に浮かんだ。

確かに、銀行システムの開発・運用を実際に担っているのはベンダーであり、システム部門の役割はベンダーのマネジメントや内部調整等が主で、システムの専門家は思っているよりも少ない。(システム部門で働いた経験からの個人的感想です。システムエンジニアと呼べる人が少ないイメージ)

今はシステムを内製化しているところも少ないだろうし、そもそも内製化できる能力もないだろうというのが、個人的な印象。

 

そうなると、システム部門の役割とは?

 

システムを自分たちで開発し、作ったものに責任を負う部署ではないことは確かだと

思う。(少なくとも上記の社長には、そう思われているはず)

そうなると、「システム部門」よりも「システムベンダー管理部門」に改名した方が

実態に即しているのでは?

 

新聞記事を読んでそんなことを思った。

久しぶりに。。。

久しぶりにブログを更新してみようと、重い腰をあげてみました。

 

ここ数ヶ月プライベートがバタバタしていて、

IT系の勉強や情報発信ができていませんでした。

少しずつ生活のリズムも取り戻せてきたので、また徒然に更新していきたいと思います。

 

以前読んでいた「ゼロから作るDeep Learning」は、まだ読み途中ですが、

諦めずに最後まで読みたいと思ってます。(何ヶ月かかるんだよって感じですが…)

 

今は5章の誤差逆伝播法を読んでいます。大分、具体的な方法論の話になってきて、聞きなれない単語も多いですが、実践で使えるように理解することが大事だと思うので、ポイントを押さえて読んでいこうと思います。

ゼロから作るDeep-Learning その2

前回から時間が空いてしまいましたが、少しだけ読み進めました。

もっと時間を確保してちゃんと進めたいと思います… 

 

前回記事↓

ittetsujr.hatenablog.com

進捗としては、3.3章まで読了。

以下、感じたこと等。

・手を動かしながら、読み進められるので飽きない。

・よく分からなかった点 

 →P.51 線形関数の問題点は、どんなに層を深くしても、それと同じことを行う「隠れ層の

  ないネットワーク」が必ず存在する、という事実に起因します。

  説明を読んで、直感的になんとなく?分かった気はするが、自分の言葉で説明で

  きるほどには理解できず。

・必要だと感じた知識

行列に関する知識。高校の数学程度でも、知識があれば3章の関連部分は軽く読み飛ばせる。

 

もう少し頑張ります。。