プログラミング大学のリサーチ・アドミニストレーター(URA)は、JREC-INの公募要項を見ると1年契約の非常勤でしかも任期付きというものがほとんどです。そんな中で常勤のリサーチ・アドミニストレーター募集が目をひきましたが、大学ではなくてメルカリでした。この度は、研究支援活動に対して真摯に、熱意をもって意欲的に取り組む人材を求めます。どんな人が求められているのか、一部を紹介。R4D」は2017年12月に設立した、社会実装を目的とした研究開発組織です。研究開発と社会実装を目的としています。この度は、研究支援活動に対して真摯に、熱意をもって意欲的に取り組む人材を求めます。業務の効率化、組織の活性化等、組織の課題を発見し改善策を自ら提案し実行できるフレキシブルな職場環境です。自ら組織をつくっていくことや、多くの関係者・関係機関とのネットワークを拡げていくことに関心を持ち、異なるバックグラウンドを有した関係者とのコミュニケーションを通して働くことにやりがいを持てる方に是非ご応募いただきたいと考えております。自分はメルカリで中古の書籍を買ったりすることがありますが、メルカリがどういう会社か考えたことがありませんでした。濱田優貴(取締役CPO)より『世界のAIのトレンドと、テックカンパニーとしてのメルカリが目指す世界』をテーマにお話ししました。メルカリがグローバルテックカンパニーを目指すためにはテクノロジーによる差別化が重要と位置づけ、特にAIが最注力領域であることを説明しました。メルカリのAIの強みは、数十億規模にのぼるデータと、卓越したAI人材にあります。データの強みについては、メルカリが累計出品数11億品を超える大規模な商品画像やテキストデータを保有しており、これによって高精度な機械学習モデルを作成することが可能となることを説明しました。データサイエンス人間には、数式が出てくると眠くなる人と、数式が出てきたら目が冴える人の2種類がいます。自分は前者なので、大学の数学の教科書はどれも前書きまでしか読んだことがありません。ビッグデータを相手に仕事をしたいと思う人も多いことでしょう。*以下、文系学生でもデータサイエンスが学べる大学等を紹介しますが、このウェブ記事は参考に止め、最新の正確な情報は当該大学のカリキュラム・履修の手引きをご自身でお調べください。文系の学部しかない大学ですが、データサイエンスが学べるようなカリキュラムを提供しているユニークな大学があります。”データサイエンスに特化した科目群を全学生の共通科目として設置しています、本プログラムは、「概論」「入門I・II」「応用」など段階的に学べる6科目からなり、基礎から応用まで、学生それぞれの学習段階に合わせた授業を展開しています。ビッグデータの分析技術や実際の適用事例を学びます。ビッグデータには、数値データだけでなく、テキストや映像、写真、音声といった、従来はデータ分析の対象になっていなかったものも含まれます。アプリケーションの作成も体験します。ビッグデータの利用やその解析手法の基礎学びます。データサイエンスの基礎的な知識・技法を理解することで、問題や課題を見つけ出す方法と、その解決策を考える力を身に付けます。プログラミングを通して、自然言語処理や時系列解析、ネットワーク分析といった高度な分析手法を学びます。データサイエンティストとして、社会のニーズに応えられる技術力を身に付けることが目標です。文理両方ある総合大学において、文系の学生であってもデータサイエンス関連科目を履修できる大学があります。本学の「データサイエンス副専攻」は、2018年度からスタートします。センターについては、[1]で紹介していますので、ご参照ください。本学には10の学部がありますが、すべての学生がグローバル教養副専攻制度の対象で、データサイエンス副専攻も全学生を対象としたプログラムです。現代社会では、ビッグデータや大規模調査データをはじめ、多種多様なデータが氾濫しており、その中に潜む情報を正しく読み解くスキルが求められています。本学におけるデータサイエンス教育・研究の中枢を担う社会情報教育研究センター(CSI)では、調査(Research)・情報(Infomation)・統計(Statistics)という3つのスキルを活用した教育研究活動を行い、「データサイエンス力の高い人材育成」と「データリテラシー高度化支援」を全学的に展開しております。北海道大学では、文系理系を問わず、すべての学生に向けて、データサイエンスの教育事業を展開します。データサイエンス科目です。この授業の単位を上記コース修了のために使用することができます。※対象学部は入学年度によって異なりますのでご注意ください。深層学習)データ処理と可視化をPythonで行いたい場合に、どんな入門書があるのでしょうか?また、ディープラーニングに興味がある場合に、どんな本から入ればよいのでしょうか?良さげに思える本を主観で選んで紹介します。洋書はPDFがネット上にあるので、中身を確認できます。邦訳タイトル『Pythonデータサイエンスハンドブック』。scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習」とあります。VanderPlasさんは、ワシントン大学で博士号取得を取得し、ワシントン大学にて天文学の研究および研究者に対するコンサルティングを行っているそうです(参考:本書の著者紹介欄)。第二章NumPy、第3章pandas、第4章Matplotlib、第5章機械学習というトピックで構成されています。本書は「Python3対応」として書かれていますが、Python2への配慮もなされています。本書は、Pythonの入門書でもなく、プログラミングの入門書でもなく、データサイエンスの入門書でもないようです。Languageを読んでくださいと言っています。scikit-learn)をどのように使って機械学習を実現させるかの解説書です。Pythonや機械学習に関してそれほど詳しくない段階であっても、行う習うより慣れよでPythonで機械学習を行えるようになるのには、良い本かと思います。執筆の動機がそもそも、ネット上に散在するさまざまなチュートリアルをかき集めて勉強しなくても、これ一冊で全部網羅してますというものを作りたかったそうなので、実際、機械学習のトピックを見ても典型的な手法が一通りカバーされています。k平均法クラスタリング、ガウス混合モデル、カーネル密度推定、HOG特徴量と顔検出などの解説が並んでいます。紙質が良く、印刷はカラーなので、可視化された結果が興味深いグラフとして表示されているのを眺めているだけでも楽しくて、勉強意欲が掻き立てられます。第2版―NumPy、pandasを使ったデータ処理』。高校教育ビッグデータを活用できるデータサイエンティストの育成が社会的な要請となり、社会人向けのプログラミングスクールが百花繚乱状態です。データサイエンスを学べる専門のコースを設置する大学が増えています。モデルなど互いに関係しあう複数の領域をまとめた用語になっています。大学の学部や学科の名称には時代の流行を取り入れたファンシーなカタカナ言葉が使われて、それによって高校生を引き付けようとしますが、本当のところその大学で何が学べるのか、大学を卒業して何になれるのかを知るためには、カリキュラムをよく検討する必要があります。データサイエンスという名称の学科や学部はなくても、文系の学生も理系の学生も大学でデータサイエンスを学べるように全学を対象とした履修科目を提供する大学もあるので、併せて紹介します。大学院のみでデータサイエンス教育が提供されているところがありますが、それも併せて紹介します。初となる「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を経営情報学部が開講。プログラミング、システム開発論、データベース論、マルチメディア論、ネットワーク論、コンピュータ構成論、ビジネスデータ分析、AIプログラミングなど。現代社会では、ビッグデータや大規模調査データをはじめ、多種多様なデータが氾濫しており、その中に潜む情報を正しく読み解くスキルが求められています。本学におけるデータサイエンス教育・研究の中枢を担う社会情報教育研究センター(CSI)では、調査(Research)・情報(Infomation)・統計(Statistics)という3つのスキルを活用した教育研究活動を行い、「データサイエンス力の高い人材育成」と「データリテラシー高度化支援」を全学的に展開しております。データサイエンス平成29年(2017年)4月から、滋賀大学データサイエンス学部が開講します。社会の要請に応じてデータサイエンティストを育成する、日本で初めての専門の学部です。文部科学省は,「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」の拠点校として6大学を選んでおり、滋賀大学はそのうちのひとつに入っています。滋賀大学データサイエンス学部は、統計学、情報学のスキルを社会の多様なビッグデータに応用し価値創造をできるデータサイエンティストを育成することを目標にしています。データアナリス(統計学)、データエンジニアリング(情報学)、だけでなく、価値創造まで教えるところに特色があります。統計学、コミュニケーション、情報倫理、プレゼンテーション、経営学などの応用がカリキュラムに含まれており、実データを用いた実践的な演習、企業等と共同プロジェクトを行うことで価値創造を学びます。文理融合型の人材を社会に送り出す、日本で初めてのデータサイエンスを専門とする学部です。他大学でも相次いで、データサイエンスを学べる学科の設置が予定されています。山川宏氏を所長に迎えて、ドワンゴ人工知能研究所を発足させました。人と同じかそれ以上に知的な機械、つまり超人的人工知能(AI)を創造し利用できれば、科学技術の進展を大幅に加速することで、環境破壊の臨界点が訪れる以前に何らかの解決を見出すことも可能になるでしょう。機械自身が現実世界から知識表現を獲得できないという長年の問題がありました。プラーニング技術が成功を収めました。ドワンゴは、人工知能における本当の技術革新は正にこれから訪れると考え、新たに人工知能研究所を設立します。なりうる、日本発での超人的AIの実現を目指します。しての脳全体の計算機能の再現を目指す、「全脳アーキテクチャ」という研究アプローチを軸として研究を進めていきます。知能に関わる脳器官に対応する機械学習装置を統合するための認知アーキテクチャ研究を進めます。ことであり、人間の能力を超えた人工知能の実現を目指す非常に野心的な試みです。一企業内の研究に留めずに産学官連携の環境も作りたいとも述べており、日本の人工知能研究をパワーアップさせる効果があるかもしれません。近年、メジャーなインターネット関連企業はビッグデータをビジネスに生かすために人工知能の研究に本腰を入れて取り組んでおり、ドワンゴのこの事業も、世界の潮流に沿ったものといえます。グーグルでは、「グーグルブレイン」と呼ばれるディープラーニング(深層学習)研究プロジェクトに取り組んでいます。教授によって始められたプロジェクトで、2012年にはコンピューター上のニューラルネットワークに膨大な量の画像を見せて学習させたところ、これが猫だよと人間がコンピュータに教えたわけでもないのに、「猫」を認識する「神経細胞」が自然に生じたとして、話題になりました。Hinton)博士を招き入れたほか、人工知能研究の企業を買収するなど非常に積極的に人工知能の研究を推し進めています。(WIKIPEDIA参照)。アンドリュー・ング教授によるディープ・ラーニングについての講義動画。フェイスブックはフェイスブック人工知能研究所にディープ・ラーニングの第一人者であるニューヨーク大学教授のヤン・ルカン博士を所長として迎えて、人工知能の研究を行っています。ヤン・ルカン博士のディープ・ラーニングに関するセミナー動画(本題に入っていくのは16分12秒あたりから)。views座長の英語:「次の発表者は~さんです。