あく@プログラマー
さっと眺める本棚です。 読んで考えたことを簡単に書いています。2分ぐらいで読める程度にコンパクトにまとめています。
何ヶ月も放置していたけど見てくれる人がいたみたい。
講義形式の勉強会では、勉強会の開催は講師にとっても通過点です。ゴールではありません。 受講者にとっては通過点あるいはスタート地点です。その後、仕事や趣味で何かをするために聴いています。 講師はそういう受講者の「今後」を想像して講義の内容を組み立てます。想像と実際はズレがあります。そこを修正して、今後の講義に反映していきます。 余裕がなくなるとこういう大事なことを忘れがちなので、講師と受講者にとっての通過点を意識してフィードバックを得られる仕組みを用意しておこう。
取り組みの名前およびマガジンの名前を変更しました。 「仕事の生産性研究所」→「講師力研究所」 狙っているところに、よりフォーカスします。
最近自宅で仕事をするようになりました。みんなで外出を減らしましょう、という機会なので。在宅でやれない仕事の人もいます。社会全体で人の接触を減らすために、在宅で仕事ができる人は協力しましょうってことですね。 在宅でこれいいなと思ったのは、床に資料を敷き詰めて眺めることができることです。会社ではこれをできるところがなくて、カフェスペースの広いテーブルを占領してました。 --- さて、「勉強会のプレゼンはエンタメである」。これは自分が勉強会で話す側になる時の流儀であって、こう
仕事の生産性研究所主催の勉強会では「生産性」について話しています。ここで言っている「生産性」は「単位時間あたりの生産量」というものと少し違います。「お金がどれだけ増えるか」です。限定して言うと、一つの事業企画に投資する会社のお金をシステムや仕組みの運用段階で投資額以上に増やすことを生産性と考えます。 そして、この「お金を増やす」仕組みとしてマルクスの資本論をアイディアの元にしています。この書籍のほんの一部分を切り出して参考にしています。「資本」の性質を実に分かりやすく捉えて
しばらく何も書いていないのに、以前の投稿が結構読まれていることに気がつきました。嬉しいのと申し訳ないのと、そんな気持ちです。そして、これが何なのか検証してみたいので、動かしてみます。
ゆるく再開するつもり
ずっと本棚にあって、何度か手にとって、そろそろきちんと読み通そうと思った本です。このタイミングで読んでよかった。 「これ以上何かを削ったら、統計学にならない」というギリギリの道具立てと簡単さで書かれた「超入門書」です。 本書は2部構成となっています。第1部では初歩の初歩からスタートしながらも「検定」や「区間推定」という統計学の最重要項目のゴールに最短時間で到達することを目指します。 （「完全独習 統計学入門」より） 私は統計学を習ったことがあるものの、専門ではありませ
同じタイトルの本が自分の本棚に何冊かあります。その中で一番分厚いやつについて書いています。 第1章に「誰がこの本を読むべきか」という説明があります。 ・機械学習を学ぶ大学の大学生で、深層学習や人工知能研究のキャリアを始めようと考えている人々 ・機械学習や統計学に関わった経験を持たないソフトウェアエンジニアで、早急にその経験を身につけて、自身の製品やプラットフォームで深層学習を使い始めたい人々 （深層学習 1.1 誰がこの本を読むべきか） あとは、これに該当しないけどこの
タイトルの通りです。すぐにできる内容をわかりやすく説明しているので、すぐにできます。気が向いた時に読んで、少しずつ習慣にしていけばいい。そういう内容です。 順番に読んでじっくり取り組めばOK よく起きる問題から順に書いてあるので、ステップ1から順に読んでいけばいいと最初の説明に書いてあります。ステップ1は「短く書く」というテーマで5つの方法を示しています。その1つ目は「意味のないことは書かない」確かにそうですね。 自分の文章を伝わりやすくするために使う。 悪い文章を批
人に何かを教えるのが楽しくなる本です。特に、部下や後輩に対して教える立場の人は実際にやってみるといいですよ。 ずいぶん前に読んで、そういえばそういうことが書いてあったよなと思い出しているところです。覚えていなくてもやっていることと、当時やろうと思ったのに結局やっていないことがあります。 例えば、ここは覚えています。ティーチングで知識を教えておかないと、考えさせようとしても考えることができないという部分。次のような会話になることがあります。会社の仕事の手順で、わからないとこ
念のため、KPT（けぷと）について、この本での定義を引用しておきます。これについて書いています。 KPTとは、ふりかえるのに適した思考フレームワーク（視点）で、「Keep」「Problem」「Try」という3つの単語の先頭文字をつなげたものです。 （中略） Keepは、実施した活動の中で行なっていたことで、今後も続けたいことや、よかったこと。 Problemは、実施した活動の中で、困ったことや、問題点。 Tryは、今後の活動の中で試したいこと。 この読書メモは、KPTの素
予定どおりに終わる人いるの？答え、います。 もし仮に、今日するべきタスクがすべて決まっていて、一つずつのタスクに何分かかるのかが分かっていれば、何時間何分残業しないと今日の仕事が終わらないのかが分かります。え？やっぱり残業するのか。 今日やらないでいいことを明日に延ばせるなら、あるいは他の人に代わりにやってもらうという調整が可能なら、残業なしで帰れます。そうでなくても、予定どおりの残業だけで帰れます。簡単にいうと残業なしで帰れますね。 そういう意味で、仕事が予定どおりに
自分が本を読み進めるために、読み方の作戦をまとめている読書メモです。 AIを自社の事業に適用するために何をするべきかを考えるための本です。第3次AIブームと呼ばれる現在のAI技術がどんなものなのかを、タイトルの通り俯瞰図を中心に解説しています。そして次に、現在のAI技術の特性を元に、どのような領域で活用できるのかを示します。さらに、日本企業はどのようにAIを活用するべきかという提言と続きます。 そんな親切な内容に加えて、付録の章は「ボードゲームに使われているAI技術」です
困ったことが起きました。目次を読んでも本文を読んでも、内容が頭に入ってこないのです。文章はわかりやすいし、自分に必要なキーワードが目に入ってくるのに。 こんな時には、他の人の書評を見ることにしています。アマゾンのレビューで助けられました。「データ・サイエンティスト」というキーワードから自分が連想する内容と、この本の内容が一致していなかったのが原因でした。 というわけで、「分析」に絞って読んで見るとスイスイ頭に入ってきます。今日はこの本です。 目次をよく見ると第1章に「本
今日はこの本です。たぶん、何回か読み返すことになると思います。 この本の構成は、1分で伝えて動いてもらうための話し方を5つのステップで説明、そのあと「伝え方」のパターンをフレームワークとしてまとめて、実践編で会議や提案など具体的にイメージしやすい例を示して終わります。 1分で説明できないことは何時間かけても説明できない、というようなことが本のどこかに書いていたと思います。話し方によっては、伝わらないものは絶対に伝わらないのです。 「動いてもらう」という目的に向かって、必
