Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
乾・岡崎研究室で学んだ大切なこと
Search
Katsuma Narisawa
June 24, 2018
Research
0
830
乾・岡崎研究室で学んだ大切なこと
東北大学の乾・鈴木研究室で、OBとしてLTした際の資料です。
Katsuma Narisawa
June 24, 2018
Tweet
Share
More Decks by Katsuma Narisawa
See All by Katsuma Narisawa
TypeScriptとモジュラーモノリスで挑む複雑なWebアプリケーション開発
nullnull
4
4.3k
日本中のカップルを支える技術
nullnull
0
450
Other Decks in Research
See All in Research
医療分野におけるLLMの現状と応用可能性について
kento1109
11
3.3k
機械学習による言語パフォーマンスの評価
langstat
5
430
大規模言語モデル (LLM) の技術と最新動向
ikuyamada
33
19k
SSII2024 [OS1] 画像生成技術の発展: 過去10年の軌跡と未来への展望
ssii
PRO
3
1.9k
Weekly AI Agents News! 7月号 論文のアーカイブ
masatoto
1
190
論文読み会 SNLP2024 Instruction-tuned Language Models are Better Knowledge Learners. In: ACL 2024
s_mizuki_nlp
1
310
MIRU2024チュートリアル「様々なセンサやモダリティを用いたシーン状態推定」
miso2024
3
2k
20240725異文化融合研究セミナーiSeminar
tadook
0
130
CSER 2024 Keynote
tsantalis
0
170
「人間にAIはどのように辿り着けばよいのか?ー 系統的汎化からの第一歩 ー」@第22回 Language and Robotics研究会
maguro27
0
540
ヘルプデスクの事例で学ぶAIエージェント
masatoto
14
7.9k
大規模言語モデルのバイアス
yukinobaba
PRO
4
620
Featured
See All Featured
Ruby is Unlike a Banana
tanoku
96
11k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
249
21k
Faster Mobile Websites
deanohume
304
30k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
136
6.6k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
28
9k
Web Components: a chance to create the future
zenorocha
310
42k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
39
2.3k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
228
52k
Embracing the Ebb and Flow
colly
84
4.4k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
222
8.8k
Fontdeck: Realign not Redesign
paulrobertlloyd
81
5.2k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
48k
Transcript
סɾԬ࡚ݚڀࣨͰֶΜͩ ʢຊञͷඒຯ͠͞Ҏ֎ͷʣେͳ͜ͱ by Katsuma Narisawa @NrNrNr7 Έͪͷ͘ͳΜͱ͔ηϛφʔ
!2 "HFOEB ࣗݾհ סݚڀࣨͰֶΜͩେͳ͜ͱ
!3 ᖒͷ͜ͱΛͬͯΔਓSBJTJOH@IBOE
!4 കᖒళళ
!5 Katsuma Narisawa (28) ౦େֶେֶӃใՊֶݚڀՊΛଔۀޙɺ ৽ଔͰ%F/"ʹೖࣾɻιʔγϟϧήʔϜͷӡ༻Τϯ δχΞͱͯ͠ɺ։ൃҎ֎ʹاըੳͳͲ෯͘ ୲ɻ ݄ɺγΣΞϋεͰͷۨԼͱͷग़ձ͍Λ͖ͬ ͔͚ʹɺגࣜձࣾϥϒάϥϑʹೖࣾɻݱࡏϦʔυ
ΤϯδχΞͱͯ͠ɺ։ൃશൠ͔ΒܦӦ໘ͷิࠤ·Ͱ ୲ɻ ͖ͳͷࣸਅɺཱྀɺຊञɺϏʔϧɻ סɾԬ࡚ݚڀࣨͷظੜɻ Speaker
!6
!7
!8
!9
!10 סɾԬ࡚ݚڀࣨ ˙ݚڀɿؚҙؔೝࣝɺಛʹྔදݱपΓͷݚڀ .Ͱ"$--POH1BQFSɺݴޠॲཧֶձɺใࣾձֶ ձFUD ˙ΠϯλʔϯγοϓόΠτ .1'*4VNNFS*OUFSOTIJQ ./**ͷʮϩϘοτ౦େʹೖΕΔ͔ʯԽֶ୲
./B$5F. ϚϯνΣελʔେֶʣ ˙ڝٕϓϩάϥϛϯάɿͦͦ͜͜ ʢ5PQ$PEFSͷ੨৭͘Β͍ɻ*$1$ΞδΞ۠༧બग़ʣ ˙ͦͷଞւ֎ཱྀߦʹΑ͘ߦͬͯ·ͨ͠
!11 סɾԬ࡚ݚڀࣨͰֶΜͩେͳ͜ͱ
େֶӃͰֶͿ͖ͭͷ͜ͱ ઐత࠷ઌͷࣝ ߟ͑Δྗ ݚڀ׆ಈʮߟ͑ΔྗʯΛཆ͏࠷ߴͷOJT ʢס͞Μʣ
ʮߟ͑Δྗʯͱ ཧతࢥߟೳྗ ൷తࢥߟྗ ൃݟೳྗ ʮͳͥʯΛߟ͑Δ l*TTVF͔Β࢝ΊΑz l༏Ε͍ͨɺ༏Εͨ͑ʹউΔz
ճ ݚڀձͷఆྫൃද A͕ॏཁͦ͏ͳͷͰɺBΛͬͯCΛ໌Β͔ʹ͠·͢
ճ ݚڀձͷఆྫൃද A͕ॏཁͦ͏ͳͷͰɺBΛͬͯCΛ໌Β͔ʹ͠·͢ A͕ॏཁͬͯຊʹͦ͏ͳͷʁ ʹXΛ໌Β͔ʹ͢Δ͜ͱ͕·ͣେʹݟ͑Δ ס͞Μ
ճ ݚڀձͷఆྫൃද A͕ॏཁͦ͏ͳͷͰɺBΛͬͯCΛ໌Β͔ʹ͠·͢ A͕ॏཁͬͯຊʹͦ͏ͳͷʁ ʹXΛ໌Β͔ʹ͢Δ͜ͱ͕·ͣେʹݟ͑Δ ͙͵͵ ס͞Μ
ճ จಡΈձ ͜ͷจʹɺA͕ॻ͔Ε͍ͯͯɺBͱ͍͏ख๏ͰCΛ͍ͬͯͯ ʢུʣ
ճ จಡΈձ ͜ͷจʹɺA͕ॻ͔Ε͍ͯͯɺBͱ͍͏ख๏ͰCΛ͍ͬͯͯ ʢུʣ ݁ہɺ͜ͷจͷϙΠϯτͳΜͳͷʁ จͷΤοηϯεԿͳͷʁ ס͞Μ
ճ จಡΈձ ͜ͷจʹɺA͕ॻ͔Ε͍ͯͯɺBͱ͍͏ख๏ͰCΛ͍ͬͯͯ ʢུʣ ݁ہɺ͜ͷจͷϙΠϯτͳΜͳͷʁ จͷΤοηϯεԿͳͷʁ ͙͵͵ ס͞Μ
ճ म࢜ ʢΠϯλʔϯઌʣAͷ࣮͢Δ͔ʙ
ճ म࢜ ʢΠϯλʔϯઌʣAͷ࣮͢Δ͔ʙ ݁ہɺԿΛղܾ͢Δͷ͕ΰʔϧͳͷʁ ͦͷΰʔϧΛղܾ͢ΔͷʹඞཁͳͷɺຊʹAͷ࣮ͳͷʁ ʢ಄ͷதͷʣ ס͞Μ
ճ म࢜ ʢΠϯλʔϯઌʣAͷ࣮͢Δ͔ʙ ݁ہɺԿΛղܾ͢Δͷ͕ΰʔϧͳͷʁ ͦͷΰʔϧΛղܾ͢ΔͷʹඞཁͳͷɺຊʹAͷ࣮ͳͷʁ ຊͷΰʔϧXͩɻ XΛղܾ͢ΔͷʹɺAͰͳ͘·ͣYʹऔΓΉ͖ͩͳɻ ʢ಄ͷதͷʣ ס͞Μ
ճ ձࣾͷܦӦձٞ ച্͕৳ͼΜͰΔͳ͋ɻ ࢪࡦAͱࢪࡦBͱࢪࡦCͱɺͲΕ͔ΒखΛ͚ͭΔ͖ͩΖ͏ɻ
ճ ձࣾͷܦӦձٞ ച্͕৳ͼΜͰΔͳ͋ɻ ࢪࡦAͱࢪࡦBͱࢪࡦCͱɺͲΕ͔ΒखΛ͚ͭΔ͖ͩΖ͏ɻ ࠓߟ͑Δ͖ɺࢪࡦA-Cͷ͜ͱͳͷͩΖ͏͔ʁ ͦΕ͕ࠓͷձࣾͷίΞͳ՝ͳͷͩΖ͏͔ʁ ʢ಄ͷதͷʣ ʢ֓೦ͱͯ͠ͷʣ ס͞Μ
ճ ձࣾͷܦӦձٞ ച্͕৳ͼΜͰΔͳ͋ɻ ࢪࡦAͱࢪࡦBͱࢪࡦCͱɺͲΕ͔ΒखΛ͚ͭΔ͖ͩΖ͏ɻ ࠓߟ͑Δ͖ɺࢪࡦA-Cͷ͜ͱͳͷͩΖ͏͔ʁ ͦΕ͕ࠓͷձࣾͷίΞͳ՝ͳͷͩΖ͏͔ʁ ࢪࡦA-Cେ͕ͩɺͦΕΑΓ·ͣ ཧͷϓϩμΫτͷঢ়ଶΛ໌֬ʹ͠ͳ͚Ε ʢ಄ͷதͷʣ ʢ֓೦ͱͯ͠ͷʣ
ס͞Μ
ʮԿͷͨΊʹʯʮԿΛ͢Δͷ͔ʯΛৗʹߟ͑Δ ʹࣗͷ಄ͷதʹס͞ΜΛৗறͤ͞Δ ͋ ˞͜Ε͕Ͱ͖͍ͯΔਓɺҙ֎ͱੈͷதʹগͳ͍
େֶӃͰֶͿ͖ͭͷ͜ͱ ઐత࠷ઌͷࣝ ߟ͑Δྗ ˡͪΖΜͬͪ͜େࣄʂ ʢࣾձਓͰֶͿͷͪΐͬͱେมʣ
!28 ͓͡͞Μ͕ʮࠓͷ͏ͪʹษڧ͠ͱ͚Αʂʯͱݴͬͯڹ͔ͳ͍ͱࢥ͏ͷͰɺ ·͋ͱʹ͔͘ɺࠓͷڥΛ࠷େݶָ͠ΜͰ͍ͩ͘͞ʂ