Linuxだけど、シェルをきっちり使いこなす、というのって基本なんだけど、使うシェルによって作法が違うので・・・。
コンパイルがかからない、という基本の問題で、PATHを設定する、ということをやっていたのだけど、何気に古い作法のことを思い出して・・・。
海外のビジネス・スクールだけど、Webによる1年の修士で、AIビジネスに関するカリキュラムを提供しているところもあるの。
個人的には、やはりココイラって無視できないし、ビジネス・アナリティクスの次世代を意識してのことって考えられて、急激に海外での勢いが強まっていくように思えて・・・。
C++とPythonの融合だけど、importで繋ぐ、というやり方そのものはわかり易いかと。だけど、その前にCUDAでのつくり込みが必要で・・・。
GPUを基盤にAI絡みの技量の構築を図る、というやり口だけど、お勉強しながら色々なことを繋げていく、という感じで・・・。だけど、全体の俯瞰を推察するには、結局、地道な積み上げが必要、ということでしょうよ。
AIだけど、ココイラをきっちり扱うためのマネジメントって重要で、個人的には品質・信頼性・安全性が気になっている、ということ。
ただ、ヤヤコシイのは、マネジメントそのものの技法にもAIって使われていくでしょうけど、AIそのもののマネジメントも必要で・・・。
とりあえず、信頼性に絞って、それで構成を考えている、という具合。まずは、組み込みソフトとして捉えて・・・。
そう言えば、経営教育の体系の中でAIマネジメントをどう扱うのか、というアタリも気になっていて、海外のビジネス・スクールの動向を探っている、ということも。
直感では、ビジネス・アナリティクスとAIを融合してビジネス・スクールで扱っていく、というやり口って拡がっていく、ということのように思えて・・・。
Pytorchだけど、しっかり押さえておきたい、ということでしょうよ。
とは言っても、個人的には、まずは？CUDAからで、只今、アレコレと・・・。理解を深めてAIに絡んだ能力の基盤をしっかりつくりたい、というのが今の状態で・・・。
そう言えば、CUDA FORTRANに惹かれる気分でもありながら、Cの方で・・・。