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大阪府出身。大学で情報処理工学を専攻。 卒業後、システムインテグレーターにて、金融デリバティブシステム、半導体生産管理システムなど多くの開発に携わる。 その後エンジニア育成の楽しさに目覚め、IT講師に転身し独立。 研修事業に本格的に取り組むため、2017年にライトハウスラボ株式会社を設立。 Java、Linux、ネットワークなど幅広く研修を担当。 最近はPythonの基礎からAIプログラミングの講座を多く行っている。
会社からは新規事業の立ち上げのためAIや機械学習など新しい技術を学ぶように言われているが、日々忙しく新しい技術を学ぶ時間が無い中堅システムエンジニアの方向けに、AIや機械学習、IoTを改めて基礎から学んでいくコースです。 この授業を受けることにより、漠然としたAIの知識から脱却し、開発現場でできること/できないことの切り分けができるようになります。 またAIを学ぶ上で陥りがちな壁や、自身の企業でもAIを活用するヒントや事例を知ることができます。 コース全体の内容と金森先生の自己紹介はこちらからご確認ください。
「会社からは新規事業の立ち上げのため機械学習など新しい技術を学ぶように言われているが、日々忙しく新しい技術を学ぶ時間が無い」 「AIや機械学習の基礎的なことはわかるけど、実際業務で使用するレベルになるには、他にどんな知識が必要なの？」 そんな中堅システムエンジニアの方向けに、Pythonを使って機械学習やディープラーニングを実践していく全3回のコースです。 機械学習の実装に必要な知識として、プログラミングの知識の他に、高校～大学理系程度の数学の知識、さらに機械学習のアルゴリズムの知識が挙げられます。 このコースでは、第1回で、機械学習で取り扱う数学である「偏微分」や「線形代数」、機械学習の基礎的なアルゴリズムである「勾配降下法」「最小二乗法」の基礎を学び、第2回以降で具体的な実装方法について学習していきます。 ▪︎事前準備・使用バージョンについて ・この授業では、Pythonのインストールは完了している前提で授業を行います。 インストールがお済みでない方は、事前にインストールをお願いします。 https://www.python.org/downloads/ ・この授業では、Pythonのコーディングができるテキストエディタを使用しますので、各自でご準備ください。 授業内では「Jupyter Notebook」と呼ばれるテキストエディタを使用します。 ・本授業の言語・ツールは、下記のバージョンを使用します。 Python 3系 Tensorflow 1.1 以上 ▪︎前提知識・関連授業について ・AIや機械学習の前提知識は、こちらの授業の第1回で学習することができます。 エンジニアのための今更聞けないAI×機械学習×IoT入門 ・この授業はPythonの基礎知識をお持ちの方を対象としております。 事前知識をお持ちでない方は以下のPythonの授業を事前にご受講ください。 Python超入門 Pythonで学ぶ、初めてのプログラミング Pythonフレームワークで作る初めてのWebアプリ Python実践 コース全体の紹介と金森先生の自己紹介はこちらからご確認ください↓
このコースを一言でいうと、 LPICってどういう資格なの？どこが範囲なの？など、LPIC試験(Version5.0)をまるっと教えてくれる授業です。 試験学習を始めるときに役立つ情報もりだくさんです。 ※試験対策講座ではありません。 試験対策を始める方に、注意事項や心構えをお伝えする授業です。 アジェンダ ① システムアーキテクチャとパッケージ管理 ② コマンド操作 ③ ファイルとプロセス管理・デバイスとLinuxファイルシステム ④ シェル環境とユーザーインターフェース ⑤ 管理タスクと必須システムサービス ⑥ ネットワークの基礎とセキュリティ LPICは、Linux技術者の技術者認定資格です。また2018年3月からは、日本の市場に最適化した新たなLinux技術者認定試験であるLinuC（リナック）が登場しました。 LPICおよびLinuCのレベル1は、サーバの構築、運用、保守についてが出題され、実務で必要なLinuxの基本操作とシステム管理が行えるエンジニアであることを証明する資格です。
この授業は、 2020年4月に改定されたLinuCレベル1とLinuCレベル2は、今までの資格試験とどこが変わったのかを解説する授業です。 実際に改定された試験を受けた先生に登壇していただきます。 試験を受けない方も今のLinuxがどう変化していっているのかが分かるのでおすすめです。
