メタラーまとんがハイソにやらかすようです

東大理系修士卒エンジニアのハイソサイエティ(上流階級)な日常

社会人を3年もやると「やりたいこと」が見えてくる

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。

dutoit6.com

「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。

http://dutoit6.com/wp-content/uploads/2015/11/zu.jpg

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。

note.mu

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」「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

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

 

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!