ども！まとんです。
大学の友達の森一貴くんが、面白い記事を書いていました。
「人には、「やりたいこと」タイプと、「ありたいすがた」タイプがある」という話。
画像引用元：やりたいことなんかないけど、しあわせでいたい人の話
なるほどなぁ。
で、この記事に対して、Risaさんという方がnoteで言及していました。
Risaさんは就活生で、「自分は「ありたいすがた」タイプだ」と言っています。
なるほどなぁ。
僕も就活のときは、特にやりたいこともなくて、漠然と「エンジニアの仕事ができれば幸せかなぁ」と考えていました。
思い返すと、当時の僕も「ありたいすがた」タイプでした。
しかし、社会人を3年もやると、自分でも意外ですが、「やりたいこと」が明確になってきました。
僕がやりたいこと：最先端のITインフラを導入しまくって、日本の生産性を上げたい。
日本企業で働いてみて、最先端のITインフラの便利さと、それを使いこなせていない日本の現実と、その結果としての日本の生産性の低さ、という図式がよく分かりました。
でも、僕は日本が大好きなので、日本を良くしたいというモチベーションが第一にあります。
今の自分の現状把握：最先端のITインフラを知っている、だけど使いこなせていない。
「最先端のITインフラを使えば、こんなこともできる！」という話は、ニュースや学会発表レベルで知っているけれど、僕はまだ使いこなせていない。
これではまだ、「ITインフラを導入しまくってやる！」という自分には、なれない。
やりたいことに近づくため、何をするか？
やりたいことが決まると、ハッキリしてきますね。
(1)最先端のITインフラを自分で使いこなす
自分で使ってみて、エンジニアとして、生きた経験を積む。
これが社会人経験を積んだ僕の強みでもあります。
大学でアルゴリズムだけを学んだ研究者や、キレイなデータセットに対してパラメータチューニングだけで精度出してるようなヤツには、負けないように。
現場の経験を積む。それが、僕の営業力に直結するはず。
(2)最先端のITインフラの"仕組み"を理解する
(1)とは似て非なるモノ。
特に機械学習では、「とりあえず使える人材」と「ちゃんと仕組みを理解して使える人材」には、大きな差があります。
「とりあえず使える人材」は、今の時代、中学生でもなれる。
僕の強みは、東大工学系修士で得た、工学系のバックグラウンド、素養。
「ちゃんと仕組みを理解して使える人材」になるのは必須。
そのため、今日はディープラーニングのアルゴリズムを教科書的に勉強しました。
「やりたいこと」に向かって、真っすぐに進んでいく。
(3)基本的なITスキルを身に着ける
僕はパソコンは好きですけど、ITの専門家ではありません。
ITに詳しい人と勝負をしても、負けちゃうと思う。
しかし、この程度は勉強すれば挽回できると思っている。
去年は、ネットワークの基礎知識が足りないと思ったので、勉強するついでにネットワークスペシャリストの資格を取りました。
資格の勉強をすると、基礎知識が身について、成長したなぁと感じる。
「やりたいこと」に向かって真っすぐ進もう
3年前の自分だったら、こんなにはっきりと「やりたいこと」を言えなかったなぁ。
半年に一回くらいは、「やりたいこと」の棚卸をやるのがよさそうだ。
以上、メタラーまとんでした。
ではでは。
ディープラーニングのオススメの教科書
東大の岡谷先生の教科書。
深層学習の歴史やアルゴリズムについて広く学べます。
ページ数が160ページ程度と短いので読みやすい。行列演算さえ理解できれば、誰でも読める。
ニューラルネットをどうやって学習するのか、仕組みがよく分かります。
NN、逆誤差伝搬法、CNN、RNNなどの、効果が認められた基本手法が紹介されています。
一方、GANや説明可能AIなどの、ここ数年の流行りには対応していません。
僕は深層学習初心者でしたが、週末にこの本を必死に勉強して、なんとかAI界隈のスタート地点に立つことはできたと感じています。
オススメです！
