Harmonic Mnemonic

昨日の自分から今日を学ぶために

EP02470 切り崩された物語

「それで、あんたは何処から来よったん?」

婦人は私に尋ねる。私は返答に困る。それは『何処』という言葉の意味の重さが、私と彼女では大きく異なるということを、なんとなく感じていたからだ。

広いダイニングキッチンには私と彼女しかいない。長机を挟んで私に話しかける彼女。オーク材で出来ていると思われる大きな長机は、2人が向かい合う場所としては広すぎる。きっと昔は、彼女の家族たちがこの大きな机で食卓を囲んでいたんだろう。

長机に組んだ腕を置き、彼女は私の話に耳を傾ける。私の話を一頻り聞いた後、彼女は再び語りだす。

「へえぇ、東京ねぇ。うちの子も1人、今は東京に行っちゃった。東京の専門学校に通っとるんだけどね、もう帰ってこないんだろうなって、思ってるからね。」彼女は懐かしむように話を続ける。「私はね、生まれてからずっと、沖縄で育ってきたんだけどね。沖縄は色々あったからねぇ。色んな国に占領されて、こんな歌があるんだけどね、

唐の世(ゆ)から大和の世
大和の世からアメリカの世
アメリカの世からまた大和の世

それでも今ままで、負けずにずっと頑張ってきたんよ。」

彼女は淡々と歌い、淡々と語った。彼女の物語の舞台は、彼女の育った場所である。

私は考える、自分は何処で生まれたのかと、何処で育っていくのかと。私の物語の舞台はどこなのだろう。

 

 

『美徳なき時代』で知られるスコットランド出身の哲学者、アラスデア・マッキンタイアは、「善い生は個人の伝統的秩序における『物語』に依って決まる」と主張する。

人は生まれた家庭・場所・国、それらを感じ、それぞれの役割を自覚するからこそ、それに伴って善悪を判断する。役割としての使命を果たすことは善であると考える。

1世紀ほど前は、国や地域の方針そのものが大きな物語であったように感じる。登場人物の民は各々が小さな物語を持ち、皆でその大きな物語を作り上げようとしていたのではないか。

私の目の前に座る彼女の物語は沖縄が舞台だ。

 

私の物語は、どこが舞台のどんなストーリーなんだろう。

 

近代化、技術革新、個人主義、それらは大きな物語を切り崩した。本の背は裁断され、バラバラになり、順番もわからなくなってしまった。現代は、散らばり重なった紙の上を、人々が彷徨う時代である。

インターネットが世界中の情報を届けて来るようになってしまったのならば、我々の物語は無意識に世界を舞台として想定する必要があるのかもしれない。果たして、世界を舞台とした物語の中で、自分が主人公で居続けられるのか居続けられないのか、それはもうわからないが。。

 

私は1人旅が好きだ、放浪が好きだ。ある場所を観光するのではなく、ある場所で生活をするのが好きだ。生活をしていると、自分にあり得たかもしれない別の自分を感じる。別の場所で生まれ暮らしていたかもしれない別の自分と重なることができる。

 

実際は、もしかしたら世界のどこかで本当に自分と会ってしまうのではないかと期待してたりする。この世界にはこんなに沢山の人がいる。世界中のどこかにもう1人くらい別の自分がいてもおかしくないのではないか、いや、おかしいのかな。。

世界のどこかで生きている君が、この物語を最後まで書き上げてくれるんじゃないかと期待しているよ。まだよくわからないけれど、私は私なりに書き残しておくから、君も君なりに、どうか続きを綴って欲しい。

理系大学院生が就活をワイワイ楽しんだ話(第一話)

世の中の就活体験エントリーを読んで、自分も残してみたいと思ったので記録します。あくまでも備忘録なので、参考程度にしてください。また、記憶は不安定なので内容も不安定です。基本的に時系列で書きます。

結論

対等な立場で企業と選考し合うべき

自分が納得できる行動をするべき

楽しく就活しよう

自己紹介(当時)

暇JDさんに認めてもらえているくらいの大学の理系大学院生。

中国の某大学へ1年間の留学経験があり、英語と中国語がまあ可能。留学前にTOEICは900点くらい獲得、HSKを5級合格(最高6級)してから渡航した。

大学では技術系のサークルに所属し一応部長を務めるなどもした。高校までは全て地元の公立学校で運動部。

プログラミングが少しできる(≠チョットデキル)Unity で自作3Dゲームなどを作ったり、webページの作成などをしたりした。自分の研究においては、データ処理や統計的な評価をするためスクリプト作成など行った。

MBTI診断は常にENTP

DTMやDJが好きでたまに活動をしている( 7iva | Free Listening on SoundCloud )

旅行も好きなのでフラフラと放浪している ( #いーば放浪記 - Twitter Search )

というか多趣味なので色々な事に取り組んでいる

就職活動

仕事選びの(最初の)方針

1. 裁量が大きい

この方針は最も大切にしました。私は、自分が納得できないような行為をすることが嫌いです。個人それぞれがそれぞれの納得する行動をし、結果的に良い(善い)社会が形成されている、という状態を望んでいます。

結果、日本の所謂『大企業』の選考には殆ど参加せずに就活を終えました。

2. 自分が楽しめる職務

上記1の理由とも関係がありますが、私は、自分が意味を見出し、私自身が楽しめる職務に取り組みたいと考えています。苦楽の大小ではなく、自分が楽しめられるのか、続けられるのかに、重きを置きました。

結果、労働環境よりも職務内容を重視して就活を行いました。

3. 給与が高め

給与が高いことは、自己の選択肢(可能性)を増やすことに繋がると考えています。また、現代のような変化が速い社会において、給与の額と仕事の量が何十年も安定した職は存在しないと考えています。その時代その時代で最適な選択を取り続けること、そのような選択肢を享受し続けられることこそが、真の『安定した生活』に繋がると考えています。

結果、同じ業種でも、給与が高い、主に外資系企業の選考に優先して参加したり、新卒社員にも多く給与を支払う企業の選考に優先して参加しました。

受けた職種と所感

・金融トレーダー(株式、債権)

奨学金を元手にして米国株式のトレードをすることにハマっていた時期がありました。社会情勢や技術進歩などを追うのが好きで、カードゲームやボードゲームなどが好きで、人と人の戦略がぶつかり合う場が大好きでした。ならば一度、もっと本格的に、仕事として取り組んでもいいかなと思い、選考に参加しました。

外資系企業だけ受けました。トレーダー職は非常に狭き門です。1社につき新卒社員を1人取るか取らないか、というぐらいです。能力や適性はもちろん、運や各企業の社員との相性もモノをいうので、選考に落ちても、気分は落ち込まなくていいと思います。また、個人面接から先は、早慶より下の人を見かけませんでした。選考の都合上、どうしても学歴フィルターがあると思うので、無駄にエントリーシートを書いて時間と精神を浪費しない方が良いと思います。面接は堅い、スーツ。

・ITエンジニア(web、システム)

大学でプログラミングやUNIXに触れ、その面白さを味わいました。私自身、技術力は高くありませんが、職務自体も楽しめますし、労働環境が良い(私服OK、フレックスタイム制など)職場も多いので、選考に参加しました。

web系、システム系、様々な企業の選考に参加しました。最近はコーディングテストを選考に用いる企業も多く、技術力が重要視される良い時代だと思いました。コーディングテスト後の面接も、どこも私服でOKでした。良い時代ですね。一口に『エンジニア』と言っても、仕事、文化、待遇、千差万別なので各社ごとによく調べて受ける企業を選ぶと良います。

コンサルタント(戦略、テクノロジー

プロジェクト単位の働き方、社会の非効率性の是正に興味がありました。また、プロジェクト単位で裁量が大きく得られ、最近は労働環境も大きく改善(私服OK、フレックスタイム制など)されているため、選考に参加しました。

外資系企業だけ受けました。コンサルタントと一口で言っても、行っていることは様々です。戦略系、テクノロジー系、業務系、経営系、etc.、同じ企業内でも職務が異なるため、選考に参加する時点でその差異は理解しておくと良いと思います。

 

以上3種以外は殆ど選考に参加していません。

受けた企業ごとに色々書いていきます。

 

つづく

いーばグルメ(2018年春シーズン)

自分の食生活を振り返りたいと思い立ち、自分のツイート履歴から食べ物や飲み物が入っているツイートを半自動で纏めるスクリプトを書きました。

Python とそのライブラリ(BeautifulSoupなど)で Twilog をクロール、HTML構造解析を行い、画像の内容自体は My eyes で判別しました(え?)。Microsoft Azure などで画像認識まで自動判別までやりたい。。

2018年春

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  

 

 

 

 

 

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日本ディープラーニング協会(JDLA)のジェネラリスト検定(G検定)に合格したのでメモ

JDLA の G検定に合格しました。

 

JDLAとは

松尾豊さんが理事長を務める、ディープラーニング人工知能の技術発展を目指して設立された協会です。

www.jdla.org

本協会は、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指します。

そのため、ディープラーニングを事業の核とする企業および有識者が中心となって、産業活用促進、人材育成、公的機関や産業への提言、国際連携、社会との対話 など、産業の健全な発展のために必要な活動を行っていきます。

 G検定とは

公式サイト( http://www.jdla.org/business/certificate/# )に詳細が乗っていますが、JDLAが主催する、2つの検定の内、事業活用を問われる検定です。1年に2度開催されるようです。私が受けたのは、第二回目の、『JDLA Deep Learning for GENERAL 2018#1』となります。

ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材(ジェネラリスト)と、ディープラーニングを実装する人材(エンジニア)の育成を目指します。各々に必要な知識やスキルセットを定義し、資格試験を行うとともに、協会が認定した事業者がトレーニングを提供します。 各々年二回実施予定。日進月歩する技術であることから、検定・資格実施年毎に実施年号を付与する。

試験自体は4択問題が約230問で、プログラムの実装などは試験対象となりません。

例えば、「RNNがなぜ自然言語処理に用いられるのか?」のように問われます。

数式が含まれる問題も多少出てきますが、大学一年生レベルの微積分学と線形代数が出来れば問題なく解けると思います。

なぜ受けたのか

機械学習に纏わる知識を体系的に学ぶきっかけとする為、後々有効活用できる資格となるかもしれないと感じた為、発言権を得る為。

 

検定に向けて取り組んだこと

個人的な機械学習についての学習に加え、推薦図書の通読です。3冊の本が公式に推薦されています。

AI白書 2017

AI白書 2017

 
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)

 

 これらの本を、上から順に通読しました。それぞれ通読に必要とした時間は、『人工知能は人間を超えるか』が2時間、『AI白書』が10時間、『深層学習』が6時間、ほどでしょうか。

前提となる知識は特に必要とされませんが、大学一年生レベルの微積分学や線形代数を初めて学びながら取り組むと、『深層学習』を読んで理解するのに倍ほどの時間を要するかもしれません。

『AI白書』はとても重いです。物理的にも精神的にも。A4サイズの本で、360ページもあります。加えて、他国の政策や倫理問題などに触れる内容も多く、興味がないとなかなかページを捲ることが出来ないと思います。日を跨ぎながらコツコツと読んでいくことをオススメします。

感想

いい勉強になったと思います。人工知能ディープラーニングについての、時間軸に沿った背景の理解や、世界の動向などの知識を得ることが出来たと思います。

個人的に、試験自体は難しくなかったです。時間も余ったので、音楽を聴きながら見直しをしていました。回答の最中にマークを付け、後から見直すことができるので、有効利用するといいと思います。

推薦図書からそのまま問題が出るわけではないので、文章を覚えるように読む必要はないです。(推薦図書を通読することで『予め準備出来ることはした』という安心感を得ることが大事だと思います。)その上で、読んでいる途中で出てくる知らない単語や知らない企業については、一度検索をし、イメージくらいは掴むと良いのではないでしょうか。

推薦図書内では触れられていませんが、決定木やSVM、パラメータ決定法についての問題が出題されたので、深層学習ではない機械学習の理論も学んでおくと良いと思います。例えばこれとか↓

はじめてのパターン認識

はじめてのパターン認識

 

20XX年X月段階での、国連やその他団体などの動向に纏わる問題も出ますが、一つ一つのニュースを幾つも覚えるのは無理だと思うので、余った時間に検索して回答すれば良いと思います。それくらいの時間的余裕を、前半の理論パートで生み出す必要がありますが。。

可能ならばE検定*1も受けたいのですが、如何せん受験料が高く、必須要件も面倒。。取り敢えず自己学習に努めたいと思います。

 

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*1:実装する能力が問われるエンジニア向けの資格

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