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Stop following tutorials designed for beginners. Start working on projects that actually challenge you. Become a better engineer through deliberate practice.
By Dhawal Shah Twelve years ago, universities like Stanford and MIT opened up free online courses to the public. Today, over 1,200 schools around the world have created thousands of free online courses. To welcome the new year, I’ve compiled this list of 860+ such free online courses that you can start right now. For this, I leveraged Class Central’s database of over 100,000 online courses. When a
マイクロソフトは、AIによるコーディング支援機能の「IntelliCode」がさらに進化し、コーディング中の行全体を提案できる能力を備えるようになったことを明らかにしました。 下記は「Re-imagining developer productivity with AI-assisted tools」から引用です。 IntelliCode now provides whole-line code completion suggestions mined from the collective intelligence of your trusted developer knowledge bases. This is like having an AI-developer pair-programming with you, providing meaningful, suggestion
楽曲を最大5トラック（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他）に分離できる、高速かつ無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」が公開。音楽ストリーミングサービス「Deezer」のエンジニアリングチームが開発。機械学習によって楽曲を分離するツールです。 「Spleeter」には、3つの事前トレーニングモデルが付属されており、以下の3タイプへの分離が可能になっています。 2つ（ヴォーカル／その他の伴奏） 4つ（ヴォーカル／ドラム／ベース／その他） 5つ（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他） 実行例： https://waxy.org/2019/11/fast-and-free-music-separation-with-deezers-machine-learning-library/ 「Deezer」内の紹介文 https://deezer.io/releasing-sple
Netflixの映像コンテンツを使って英語の学習ができるLLN（Language Learning with Netflix）というChrome拡張を試してみたのですが、想像を遥かに超えて、最高に便利で楽しいものでした。 感動の気持ちをtweetしたら地味にバズってしまい、使い方の質問や感想なんかのDMも届くように…w 良い機会なので、みなさんにもLLNをもっと知って頂きたく、記事にまとめてご紹介することにします。 Netflixを使って英語学習が出来るChrome拡張LLN(Language Learning with Netflix)の噂を聞いて試してるんだけど凄く良い！聞き逃してた単語の意味や文法＆時節も丁寧に確認できるし、マニアックなドキュメンタリーを見た時にネイティブの専門用語の用法や表現学べるの楽しい。https://t.co/tqSr7tKAVz pic.twitter.co
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 日本マイクロソフト主催の勉強会「DEEP LEARNING LAB： AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財」が1月25日に開催された。 AIに関する法的な課題となる事例や、AIを「発注するユーザー」と「作るベンダー」はどう契約を結べばよいのか、について、具体的にガイドラインを示しながら説明された。実際にAIを取り組もうとしている企業にとっては参考になる話が多く、筆者自身も大いに参考になった。 その内容をすべてお伝えしたいところだが、3時間ほどの長丁場であり、しかも残念ながら動画配信などもなかった
もう見た？GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】 GitHubで直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集！読み物からソースコードまで、皆さんの開発に役立つ要素満載です！ 世界中の開発トレンドはGitHubにあり。 今回は直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集し、ジャンル別に整理しました。また、より内容を把握しやすくするため、各リポジトリの概要も記載しています。 上位にはソースコードだけでなく、開発に役立つ読み物系のリポジトリも多数。ぜひ参考にして、あなたの開発をブラッシュアップしてください。 読み物 Roadmap to becoming a web developer in 2017 Best websites a programmer should visit The Syste
Photo by hoerner_brett 秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、今回はPythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介していきたいと思います。 といっても割と定番のものを中心に使っているので、既にPythonをがんがん使っている人にとっては「知ってるわ！」というものも多いかと思います。「最近Python書くようになりました～」という人たちにも「これ良い！」ってものが見つかればと思います。 ちなみに前回はPython2系と3系の違いについて書いてますので、「3系に移行しよっかなー」と考えている人は合わせて見てみてください。 paiza.hatenablog.com ■Pythonの便利なライブラリやフレームワーク ◆Web開発系フレームワーク ◇Django みんな大好き有名なDjango。RubyでいうところのRailsのような……全部のせ的な
こんにちは、Gunosyデータ分析部に所属している森本です。 主な担当業務は記事配信アルゴリズムの改善、ログ基盤運用です。 最近良く聞く音楽はOne Direction - Live While We're Youngです。 本記事では、Sparkで利用できるDeep Learningフレームワークをまとめました。 GunosyではChainerで畳み込みニューラルネットワークを応用し、ユーザーのデモグラフィック推定を行っています。 WebDB Forum 2016 gunosy from Hiroaki Kudo Chainer以外にも多数のDeep LearningフレームワークがPythonを中心に数多く存在します。 TensorFlow, Keras, Caffe, Theanoなどなど。どのフレームワークが優れているかという回答は状況に応じて変わりますが、Pythonを使用する大
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
GitやGitHubの使い方を学習することができるデスクトップアプリ「Git-it」。Electronで作られていて、Mac / Windows / Linux用の実行ファイルをGitHubよりダウンロードすることができます。英語表記のみだけでなく、日本語に対応しているところもありがたいところです。 使用方法 Git-it自体は問題集のようなもので特別な仕掛けはありません。画面の指示に従いローカルの環境でGitを使いながら学習を進めていきます。Git-itではGitHub Desktopの使用を推奨していますが、実際の運用を考えてターミナルでGitを勉強してみるのも良いでしょう(Windowsの場合若干めんどくさいですが)。 Git-itでは、Gitのインストールから始まり、リポジトリの作成やコミット、GitHubの使い方、最終的にはプルリクエストの送信方法まで学ぶことができます。 プルリ
By Jimmy Baikovicius プログラマーのJi-Sung Kim氏が36時間のハッカソンで作り上げたという自動ジャズジェネレーターが「deepjazz」です。deepjazzはPython製のディープラーニングライブラリである「Keras」と「Theano」を使用して作り上げられた2層構造の「Long short-term memory(LSTM)」で、MIDIファイル(音源データ)を与えると音楽を学習してオリジナルのジャズを作曲してくれます。 deepjazz: deep learning for jazz http://deepjazz.io/ 「deepjazz」は、Googleの「AlphaGo(アルファ碁)」やIBMの「WATSON」などのような、人工知能(AI)の一種です。Googleのアルファ碁は囲碁を打つ能力に特化したAIですが、deepjazzはその名の通り
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今日まで使われるこのダイアグラムは、1877年に出版されたAlonzo Reed と Brainerd Kellogg 1877. Higher Lessons in English（→Gutenbergで読める）に登場するものだが、1847年には早くもW. S. ClarkがA Practical Grammarの中でバルーン・メソッドと呼んだ類似の方法が提案されている。 特徴としては、 ・我々が親しんできた伝統文法を活用でき、 ・文の内容において、主なもの／従うものの階層付けがはっきりしており、 ・文ごとに個性的で印象の強いダイアグラムが生成される 利用法としては、出来上がったダイアグラムを見てどうこうするというより、ダイアグラムをつくるプロセス（シンプルなところから始めて要素を追加していくところ）にトレーニングとしての主眼はある。 以上から、今でも米の教育現場ではしぶとい人気がある。
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