大規模言語モデル講座について 大規模言語モデル（LLM）寄付講座は、東京大学松尾・岩澤研究室が世界に先駆けて体系的に構築した、最先端のLLM技術を学べるオンライン講座です。延べ6,000名が受講した実績があり、全12回でLLMの原理から社会実装まで幅広く学べる内容が特徴です。学生や社会人を対象に、最新技術を理論と実践の両面から深く学ぶことができます。 本資料の再利用(2次利用)について 本資料は東京大学 松尾・岩澤研究室が作成し、東京大学サマースクール2024として2024年9月から11月にかけて開催されたLLM大規模言語モデル講座の講義資料となっております。 本資料はクリエイティブ・コモンズのCC BY-NC-SA 4.0 DEED(表示-非営利-継承 4.0 国際)のライセンスが登録されています。 ライセンスの表示について 各スライドのページ最下部にライセンスの記載がございます。再利用
概要 新しくジョインしたメンバー向けに独自でトレーニングメニューを作成し、最新の情報に追従してアップデートしていくのはコストがかかる面もあります。 AWSは公開されているトレーニングが豊富なので、私のチームではそれを活用しています。良さそうなハンズオンを適宜さがしてきて「作ったものを説明&デモ」「手順の存在しないオリジナル追加課題」という工程を加えています。 今のところ省力で効果的と感じているので、流れやハンズオンの探し方をまとめてみました。 流れ 経験や勉強していることを改めてヒアリング。担当予定のシステムのアーキテクチャを説明し、理解度をお互いに確認。 レベルと補完しておきたいサービスに応じたハンズオンを探す トレーニングの実施 ゴールの設定 フェーズ① ハンズオンを一通り完了させる 作ったものをデモを交えて説明&QA。 ゴールの設定 フェーズ② フェーズ①で作ったものに対してオリジナ
こんにちは！ 今年もう2ヶ月ほど経ちましたがまだまだ寒い日が続いていますね。 イノベーションセンターの原田です。 本日は2021年11月頃に実施しました新入社員研修の取り組みについてご紹介します。 研修の概要について このハンズオンは新入社員が半年ぐらい業務に携わった頃に おそらく対峙する or したであろうレガシーなコードについて、 どのように立ち向かうべきか?を5日間チームで手を動かしながら学習していただく研修です。 この研修には2つのゴールがあり、1つ目が「レガシーコードを安全に変更するための土台作りの方法を学ぶ」、2つ目が「どのようにレガシーコードを戦略的に改善していくか意識付ける」です。 受講生は 20 名で、2021 年度入社以外の社員も数名参加しました。 また講師・メンターを社員7名が担当し、 研修は全体を通してオンラインで行いました。 下記は全体のスケジュール表になります。
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内（AI事業本部内）でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践（チーム開発）でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
突然ですが、以下の機能がそれぞれどういうものか すべて ご存知でしょうか？ CloudWatch ServiceLens X-Ray CloudWatch Contributor Insights CloudWatch Synthetics CloudWatch Container Insights CloudWatch Logs Insights CloudWatch メトリクス Metric Math 検索式 カスタムメトリクス CloudWatch ダッシュボード CloudWatch 異常検出（Anomaly Detection） CloudWatch 埋め込みメトリックフォーマット CloudWatch アラーム 異常検出に基づいたアラーム 複合アラーム 私はわからなかったですね。ここ 1〜2年のCloudWatch系のアップデート量は凄まじいなと個人的には思っていて、Cloud
こんにちは！ リクルートテクノロジーズでセキュリティエンジニアとして活動している、藤原 巧です。 毎年恒例となっており、大きな反響をいただいている、エンジニアコースの新人研修の内容を紹介させていただきます。 研修の概要 リクルートテクノロジーズでは、新卒採用の新人向けに３ヶ月間の技術研修を行っています。この技術研修では大きく分けて２つのコースが設けられています。 1. プログラミングやWebサービスの構造の基礎を体系的に学び、その後一人につき、ひとつのスマホサイトを企画からリリースまで行うコース 2. 一定以上のプログラミングスキルと開発系経験がある新人に向けた、実際の開発で必要となる様々な技術要素をより深く学び、その後実際のサービスでチーム開発にてOJTを行うコース 今回公開するのは 2. で使用した資料です。 この技術研修は、そのほとんどの部分を内製で実施しています。 この研修の最大の
JPCERT/CCは、Internet Week 2016 ~ 2019にて「インシデント対応ハンズオン」と題し、標的型攻撃を受けた際のセキュリティインシデント（以下、インシデント）調査手法に関するハンズオンを行ってきました。受講者の方から高く評価していただいていた「インシデント対応ハンズオン」ですが、公開の要望が多かったため、この度、GitHub上でコンテンツを公開することとしました。コンテンツは以下のURLから確認できます。 Log Analysis Training https://jpcertcc.github.io/log-analysis-training 本コンテンツは実際の標的型攻撃の事例をもとに作成しており、攻撃者のネットワーク侵入時にどのような痕跡がログに残るか、また、侵入の痕跡を発見するためにどのようなログ取得設定が必要か、をシナリオに沿って理解できる内容になっていま
このページは移転しました。3秒後にジャンプします。 ジャンプしない場合は、以下のURLをクリックしてください。 Alibaba Cloudトレーニング はじめに 本コースについて 目標 受講にあたり準備するもの 受講方法 受講テキスト一式 アンケート 動画テキスト DingTalkグループへの参加方法 本講座の開講履歴 はじめに オフラインでトレーニングが開催できない状況が続いていますので、新たにトレーニング開催方法を模索しています。実験的にテキスト一式と動画テキストを公開することにしました。 オンデマンドで各自で自習される方は、好きな時間に実施出来るメリットが生まれますが、不明点などは自力で解決する必要があります。（ベストエフォートでの回答窓口は用意します） 定期的に開催されるトレーニングコースでは、講師が適時に回答しますので、スムーズにトレーニングを受講していただく事が可能です。 受講
クラスメソッドでは空前絶後の英会話ブーム。社内でシェアされ、支持が多かった英語教材（書籍・アプリ・サービス）を12選してみました。 とにかく英語が話せるようになりたい！ 俺は英語を勉強したいわけじゃない。英語で会話できるようになりたいんだ!! ということで、現在クラスメソッドでは 空前絶後の英会話ブーム が到来しています。そのきっかけはオンライン英会話・レアジョブを法人契約したことに始まります。今ではSlackのChannelの参加者も120人超となりました。 その主な目的はズバリ ビジネスで使うこと。 海外のカンファレンスに参加してエンジニアと話をしたり、海外発祥のサービスとビジネスパートナーになったり。または英語の技術ドキュメントを完全に理解して使いこなす…などなど、いまやクラスメソッドにとって英語は必要不可欠となりました。 現在、クラスメソッドでは月に1回の英語についてのLT大会を開
あけましておめでとうございます。ペパボテックブログ 2019 年一発目の記事は minne 事業部チーフテクニカルリードの @_shiro16 がお送りします。 minne では定期的に障害訓練を行なっています。そこで今回はなぜ障害訓練を実施するようになったのか？や実際に実施してみて等のご紹介をしたいと思います。 はじめに 障害訓練の名前についてミンドリと名付ける事にしました。障害訓練の内容をテックブログに書こうと思っているんですがネーミングセンスが無なので困っていると社の Slack で相談したところ @monochromegane が下記のような理由でミンドリという名前を提案してくれたので、採用させてもらいました。 経緯 minne にて sidekiq の特定の job の処理に時間がかかるようになり、一定時間の job を捌ける件数より積まれる件数が多く job の件数が増え続けこ
画像処理が初めての人のための問題集をつくったりました。（完成！！） 研究室の後輩用に作ったものです。 自然言語処理100本ノックがあるのに、画像処理のがなかったので作ってみました。 あくまで趣味ベースで作ったものなので、プルリクエストは受け付けてますが依頼などは一切受け付けません そこをご理解頂けた方のみご利用下さい 画像処理の基本のアルゴリズム理解につながると思います。 pythonのnumpyの練習にもなると思います。(2019.3.8 C++もつくってますーー） ぜひぜひ下のgitをやってみてください。 [HP]https://yoyoyo-yo.github.io/Gasyori100knock/ [Git]https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock ★追記 2020.5.8 環境構築の手間をなくすために、Google Colabに修正
研修やセミナーの効果測定として、あなたは「何」を測定していますか？ ・ ・ ・ 今日の話は「研修の効果測定」についてです。「研修の効果測定」は、人材開発業界の永遠のテーマであり、これだけ語るだけで、おそらく15コマの講義ができちゃいそうな分野ですね。 というか、本当は、この内容自体が、そもそも「無理ゲー」なのです（自爆）。 １．企業は、研修の効果測定だけに人手やコストは避けない （統計的な解析はできるひとがほぼいない） ２．実験群と統制群をつくることは、ほぼ不可能 （その研修が「よい」から導入している。よいなら全員にやれ、といわれる） ３．ランダムで被験者を割り付けできない という状態で「効果を厳密に明示しろ」と言われても、「はー？何、言ってくれちゃってんの？そんなの、無理ゲーですがな」状態であるとは、少し学んだことのある人は、すぐにわかります。 しかし、それでも、「小うるさい上」はどこに
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