【 東京都】他の弁護士事務所を見る ✕ 弁護士への相談で残業代請求などの解決が望めます 労働問題に関する専門知識を持つ弁護士に相談することで、以下のような問題の解決が望めます。 ・未払い残業代を請求したい ・パワハラ問題をなんとかしたい ・給料未払い問題を解決したい など、労働問題でお困りの事を、【 労働問題を得意とする弁護士 】に相談することで、あなたの望む結果となる可能性が高まります。 お一人で悩まず、まずはご相談ください。あなたの相談に、必ず役立つことをお約束します。 ※未払い残業代問題が30日で解決できる『 無料メールマガジン 』配信中!
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 お察しの通り、「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の第二弾です。「ゼロから作るDeep Learning」では画像処理に焦点をあてて解説していましたが、この本では 「自然言語処理」 に着目して解説しています。 発売は2018年6月ですが、公開レビューが行われており、私もそこで読ませていただきました。第一弾と同じ様に、この本も「本当の初心者が読んでも力になる」傑作です。自然言語処理は画像処理と並びAIの華ですが、その理論を自力で勉強するのは難しいです。 この本では、例えば「単語の意味のようなものをコンピューターに学習させる『word2vec』」など、最近の自然言語処理分野で広く使われている手法が丁寧に解説されています!前作の復習に使える章もあります。「ゼロから作るDeep Learning」を読破したら、是非とも「ゼロから作るDeep Learning ❷」に進んでPythonとAIの世界を更に深く勉強してみてください! AIエンジニアになる為のPython学習【基本5Step】 初心者のうちは、AIやPythonの学習についてどこから手をつけたらいいのか分からないという方もいらっしゃるのではないでしょうか?こちらでは基本的な学習の手順を段階的に解説しますので、AIエンジニアへの一歩として参考にしてくださいね。 【Step1】PythonでAI開発をする目的を明確にする まずは、AIエンジニアを目指す目的を明確にしましょう。 「AI分野で何を実現したいのか?」 将来的なイメージを明確にできていないと学習の途中で挫折する可能性が高くなります。目的をハッキリさせることで、努力の方向性もブレなくなり、 成長スピードや学習の継続性 も高めてくれることでしょう。 あなたの目的意識のありようで、AIエンジニアとしての将来が決まるといっても過言でありません。ここは焦らずに「なぜAIを学びたいと思ったのか?」という自分への問いかけをしてみてください。 【Step2】機械学習のために必要な数学の知識 AIを理解するためには必須の機械学習ですが、これについてはある程度数学の知識も必要になります。こう言うと「え、数学までガッチリ学ばないといけないの?」と文系の方はとくに気持ちが引いたのではないでしょうか?
機械学習手法のデパート:scikit-learn Pythonで機械学習と言ったら、まずエンジニアが思いつくのはscikit-learn(サイキットラーン)です。このライブラリには様々な機械学習手法が実装されています。 まずは scikit-learnのチートシート を見てみましょう。これを見ることで、自分がやりたい事に適したアルゴリズムを見つけることができます。 ここにある以外にも、本当にたくさんの機械学習手法が実装されています。Deep Learningなどのアルゴリズムは実装されていませんが、それ以外であればscikit-learnの恩恵を受ける機会は多いです。また、scikit-learnのAPIシステムはPythonで機械学習モデルを実装するときのお手本としても使われています。 つまりこのライブラリに実装されていないモデルでも、 scikit-learnのAPIに沿って実装されて公開されている ことがあります。詳しくは、 こちら のページを見てみてください。 CythonやNumpyによって実装されているので、scikit-learnに入っているアルゴリズムはどれも即戦力です。データサイエンティストになりたい、機械学習エンジニアになりたいという人たちはまず、「 Scikit-Learn 」を使ってみてください! Google謹製の深層学習ライブラリ:Tensorflow AIといえば、今ブームになっているDeep Learning(深層学習)ですね。Pythonでももちろん、Deep Learningを試すことができます。まず紹介するのは、Googleが作った深層学習ライブラリ、Tensorflow(テンソルフロー)です。 TensorFlowとは?機械学習に必須のライブラリを分かりやすく紹介 更新日: 2019年10月14日 Tensorflowは、GPUなどを載せたアクセラレータボードで計算の高速化ができるライブラリです。複数のGPUを使ったり、複数のPCを使ったりといったこともできます。 ただし、Tensorflow自体はとても細かい部分をコーディングする事ができる反面、これをそのまま使ってDeep Learningを実装するのは少し大変です。なので、Tensorflowの上位ラッパー(Kerasなど)を使って、より簡単にDeep Learningを実装するのがオススメです!
4万人(2021年2月6日現在) 普段忙しいサラリーマンの方が短い時間で効率的に学べるように動画を作成しています。動画を観る時間がない方も、作業をしながらこの動画を『聞き流す』だけでも効率的に学ぶことができるのでお勧めです。主な内容はビジネス、自己啓発、心理学、など 有名なビジネス書から少しマイナーな本など幅広い 作業をしながら「聞き流す」だけでも効率的情報収集が可能 アニメーションが細かく作りこまれており、動画を見ながらの方が頭に入ってきやすい 週に2回(火曜、土曜)17時に動画を投稿 10分前後の動画時間に収まっており、スキマ時間を利用して本の情報を適切に把握できる 免疫力を高めればウィルスだって怖くない!8分で学ぶ『免疫力の高め方』 無知であるだけであなたは損している!10分で学ぶ『苦しかったときの話をしようか』 辛い時、悩んだ時、苦しい時読もう 8分で学ぶ『あなたは絶対!運がいい』 インプット効率が劇的に上がる本! 10分で学ぶ『インプット大全』 【面白すぎる!!】最初に読むべきビジネス書は間違いなくこの本でした! 11分で学ぶ『行動が結果を変えるハック大学式最強の仕事術』 人間関係が劇的に良くなる方法!! 11分でわかる『イやな人間関係から抜け出す本』 免疫力の高め方 苦しかったときの話をしようか あなたは絶対!運がいい インプット大全 イヤな人間関係から抜け出す本―――心理学の方法でめんどうな人間関係ゲームを攻略! 行動が結果を変える ハック大学式 最強の仕事術 ≫「学識サロンチャンネル」の概要はこちら 文学YouTuberベル 14. 1万人(2021年2月6日現在) ごきげんよう、文学YouTuberのベルです。 書評を中心に読書・美術の文化系動画を投稿中! "書けるYouTuber"として執筆もしています。 女性のYouTuberの書評を中心に読書・美術の文化系動画をUP 「気軽に読書を楽しめる仲間を増やしたい」という思いで読書の魅力を発信するクリエイター 小説からミステリー系に問わずさまざまなジャンルの本を紹介 自身が読んだ面白い本を紹介している 読書がもたらす効果など、書籍に関する内容を発信 美術系の動画もいくつかあり、内容も幅広く文科系のチャンネルになっている コンセプトが面白すぎる!いろんなジャンルの入門書を5冊集めたよ!【知的エンタメ本】 8冊一挙紹介!最近読んだエッセイ・詩・実用書・漫画・絵本を語るよ〜 本年度NO.
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教育原理をよみとく① 人権教育 教育原理をよみとく② 特別支援学校 教育原理をよみとく③ 新しい教育課題 ここが問われた! 出題事例に学ぶ教育原理のポイント 特別講義レポート:教育行政と特別支援教育について あと半年! 教採試験計画・リスケ術 先取り! 今からやるべき面接対策 今のうちに知っておきたい! 面接試験の基礎知識Q&A 毎日コツコツ 面接試験準備のすすめ 資料編:2019年度教員採用試験自治体別面接質問例 ●2020年度教員採用試験志願者数・受験者数・合格者数・採用予定者数 完全データ ●教職教養トレーニング:第5回「教育時事」 2020年2月号 頻出資料の"読みとき方"から攻略! 生徒指導のための全国学力・学習状況調査/問題行動調査 全国学力・学習状況調査:平成19年から令和の時代へ 問題行動調査結果をどう見るか,そして生徒指導の理解とは 調査に関する出題事例・ポイント解説 2020年度自治体別完全カバー 表の見方・使い方 出題傾向分析 一覧表 出題事例で学ぶ ココを押さえる! 2020年度採用(2019年実施)自治体別試験DATA&分析⑤ 教職教養トレーニング:第4回「教育心理・教育史」 2020年1月号 ●巻頭特集:日本人学校の今 文部科学省インタビュー ―グローバル教育の最先端, 日本人学校で教師力を磨く 香港日本人学校香港校取材 ―香港日本人学校が取り組む 世界で活躍する人材育成 東京学芸大学インタビュー ―東京学芸大学から世界へ! 豊かな日本人学校関連プログラム 高松大学インタビュー ―高松大学 日本人学校での 教育実習,その狙いとは 合格者&教採関係者に聴く! うまくいく人の共通点 教員採用試験 必勝合格法 教採試験 合格者座談会!──そこから何を読み解き,どう自分に活かすか 自治体&大学担当者に聞く 合格したのはこんな人 合格者に聞く 私たちのタイムマネジメント 教員採用試験対策のためのメソッド 一般教養問題:出題傾向分析 一般教養出題傾向分析 ココがよく出た! 宮崎県 応募状況を公表。平均倍率は3.4倍に | 時事通信出版局. 2020年度採用(2019年実施)自治体別試験DATA&分析④ 教職教養トレーニング:第3回「教育原理」 2019年12月号 2020年度自治体別完全カバー 教職教養問題:出題傾向分析 出題事例で見る ココがよく出た! 「今日がその日だ。」 ボランティアへ行こう! 教員採用試験対策としてのボランティアや社会活動のススメ 行ってみた!
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