IBMの量子コンピューターについて、また聞いてきた！

IBMの話はきいたけど、アップデート？
５月２３日、AITCで、

IBMの量子コンピューターの活動のご紹介

を聞いてきたので、メモメモ

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■ごあいさつ
・計画
・前回の資料
・AITCの説明

■IBMの量子コンピューターの活動のご紹介
・Q　Hubのえらいひと
・自己紹介
・History of Quantum Computing
　2重スリットの話→１８０５年にやられている
　なぜIBMが量子コンピューター？
　１９８１　IBM、MITの合同ワークショップ→了以コンピューターみたいなのの話
　　このへんあたりでファインマン
　　→量子の仕組みを計算に使う
　ワトソン研では、蓄積がある

・どんなシステム？
　よく見るのは希釈冷凍機のカバーを外したところ
　チップのキュービットの操作：マイクロ波１キュービット２本のマイクロ波
　チップの中のキュービット：いろんな方式
　　フォトン、磁束→とらんずもん：電子２個（クーパーペア）がくっついてれ動く
　　→マイクロはで操作
　　　コヒーレンスタイムをいかにキープできるか
　　　　　２０００年代後半にイエール大学　１００まいくろせかんど

・Bit VS Qubit
　コインが回ってると考えると、どっちかに倒れる→観測する
　　　　両方の可能性
　2n乗のパワー　そろりしんざえもんの逸話
　2の50乗位今行ってる

・アニーラと汎用型（ゲート）
　NISQ：ノイジー　えらーていせいがまだできていない

・キュービット数とエラー
　→エラー率を以下に下げるか重要

・どういうふうにプログラム
・依存関係」えんたんぐるめんと
　インターフェア：波の重ねあわせ

・典型的な量子ゲート
　量子でも、数学の行列計算でも
　　アダマールゲート、CNOT→組み合わせる
　→CNOTとあだまーるを使って、エンタングルメント
　　仇マールを２回かけると元に戻る

・戦略のお話
　どういう状態にいるのか
　　　ENIAC　１９４６→IBM Q　２０１６　っていう状態
　　そのまえ　　研究者がラボで
　　２０１０年　量子Ready
　　２０２０　　量子アドバンテージ→２つ
・Q Experience
　無償でクラウド経由で
　GUIでコンポーザーで回路作れる→実機で
　メルボルン　１６キュービット（１４キュービット？）
　　→教科書見ながらやってみる

　プログラミング言語
　　　キスキット(Qiskit)
・Qiskit
　　ベース：Terra
　　Aqua：ライブラリ集　フィナンシャル等
　　イグニス：エラーについて　マイクロは：ノイズ　えらーみちげーしょん
　　Aer：シミュレーター
→ここまで無料でも使えるもの

・Q Network：有料
　　リサーチ
　　コマーシャルアプリケーション
　　エデュケーション
　２０キュービットが使える。IBMからのサポートうけられる

　ハブ：
　パートナー
　アカデミック
　メンバー
　スタートアップ

・なにをねらっているかは、IBMのブログに載っている

・今年の１月
　CES
　IBM System One
　　環境を安定化させる

　　コヒーレンスタイム改善している

　System Oneベースのクラウドセンター

　どんなところ？
　　化学（ぶんしのきていじょうたい）
　　AI→SVMの量子版
　　ファイナンシャル→モンテカルロ

・Quantum Zoo シュアのアルゴリズム

・グローバーのアルゴリズム→正解を増幅する
　前提：オラクル関数が正解を知っているとする
　（１）オラクル関数が、マイナスにマーキングする
　（２）平均値で折り返す

・Phase Estimation(位相推定）
　ユニタリ行列の固有ベクトルと固有値を求めることで、位相を推定する

・これは配れないけど、検索すれば出てくる

富士通の量子コンピューター？のデジタルアニーラの資料

AITCでの発表のやつらしいよ・・・

2019年4月22日 AITCオープンラボ 量子コンピューティング シリーズ第１回 ～富士通様における取り組み紹介～
https://www.slideshare.net/aitc_jp/2019422-aitc

理系のバカがやるより、文系で頭がいい人のほうが、プログラム作るのは向いている

実働は派遣社員のみ。亡者が蠢く「日本ITゼネコン」という地獄
https://www.mag2.com/p/news/396030
（以下太字は上記サイトより引用）にマジレスしてみる。

派遣会社は、より多くのエンジニアをITゼネコンやその子会社に雇ってもらうことが売り上げと利益に繋がるため、ありとあらゆる手段を使ってITゼネコンの幹部たちをたらし込めるのが彼らの仕事です。ゴルフ接待はもちろん、飲食接待から風俗接待まで何でもします。

SESはそういうこともあるかも？しれないけど、派遣会社は、今、そんなことはないと思う。
今は、基本、派遣会社、SESのほうが今優位。人手不足だから。
なので、営業というと、可能性のある会社に電話かけまくって、断られたら次！というイメージがある。昔の付き合いがなくっても、今、OKだったりするのね・・・


派遣会社で雇われてITゼネコンのプロジェクトでプログラムを書くエンジニアたちです。しかし、その多くは文系の大学を卒業しており、プログラミングなど、就職するまで一切したことはありません。

いや、派遣は今、いろんな人がいる。
文系とか理系とか以前に、そもそも日本人じゃないっていう人も、かなり増えてきた。
高齢者も増えてきたかな。文系も多いけど、そもそも大卒じゃない（専門学校卒）も多い。

プログラミングは、最近は文系でもやる人が増えてるかな・・・
でも、理系のバカがやるより、文系で頭がいい人のほうが、プログラム作るのは向いているかんじ。

SESは、外国人は少ない。高齢者は増えてきたかな。文系が多いかどうかは、会社による。

プログラミングは派遣会社に入社した後の社内研修で覚え、その後は、仕事をしながら覚えています。


あ～そもそも、いま、派遣先でプログラムする割合は少ない。
なので、なにもプログラミング経験ないなら、プログラミングをしないで済むところに回す。
ということで、社員研修しないでいきなり送り込むケースもあるかな（飲食店に勤めていた人をいきなりコンピューター現場とかはあり得る。Excel操作だけだからね。文字の色を変えるとか、図形の線をなおすとかの仕事はできる）。

その後は、仕事をしながら覚えています。

覚えない！（きっぱり！）
プログラムやらせてくれないので、辞めちゃう人も・・・


総じて、記述が古い気がする。いまの現場は、

・プログラミングをする機会は少ない
・派遣会社と派遣元は同等程度の力関係
・派遣よりSESが多いかなあ～フリーランスも一部
・SESは地獄かもしれないけど、派遣は定時で帰る人もいるかなあ（もちろんSESなみに働く人も居る）
・そもそも、文系・理系なんて区別はたいしたことない。派遣だと、日本語通じない人も最近結構紹介されたりする（さすがにそういう人が就職できることは少ないんだけど、日本語話せる外国人は多い）
・たしかに飲食店、建設業からの未経験者も来るけど、その人がベテランよりExcel操作がうまいこともしばしばある。プログラミング知識よりExcel操作のほうがプログラミングには重要（きっぱり！最近自動生成多いから）
・派遣会社の研修は期待しないほうがいい（これから派遣社員になる人も、派遣元も）

ベイズつかったABテストの分析方法とか、聞いてきた！

５月１２日

実務で活かしたい人のための実践的ベイズ統計モデリングハンズオン
https://ml-for-experts.connpass.com/event/127987/

を聞いてきたので、内容メモメモ

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・Google Colaboratoryが便利
　Googleドライブ→その他→Colaboratory
　Notebookで開く　GITHUB（他人のNotebookも）

今日の学習目標
・統計モデリングは何か
・ベイズ統計
・何回かやってみる

具体的な課題
・広告効果の推定：バナー広告のA/Bテスト
　主な参考資料Pythonで体験するベイズ推論
　　PyMCによるMCMC入門

・自己紹介
　チョコボールの秘密を解明している人

・資料はセミナー終了後に公開
　ソースはGithub　https://github.com/tok41/SeminarBayes
　（クレジットつけていただけると・・・）

・統計モデリング
　統計の手法を使ってシステムを記述／理解／説明
　→AIの基礎

・統計モデリングの活用の段階
　クラス分類
　（１）データの確率密度関数の推論（推論段階）→こっちに重きを置かれている
　（２）分類（決定段階）

統計モデリング
・統計学の手法→確率密度関数
　正規分布と家庭
　データからパラメータ（平均と分散）
　評価、活用

・なぜ、確率密度関数なのか
　計測には誤差が生じる
　コストなどの問題ですべての情報を使えない

・考え方
　平均と分散の推定
　　最尤推定（点推定）：予測はY%
　　ベイズ推定（分布推定）：予測値はX%～Y%の間

・ベイズ的考え方のメリット
　　チョコボールを１０個買ってエンゼルが１個も出ない
　　　最尤推定　０％→過適合
　　　ベイズ推定　まだ出ていない→事前分布で正則化
　→データが潤沢にあれば、どうでもいい問題。
　　異常発生率
　　効果測定
　※ポイントはデータが少ない時


・ハンズオン
　クリックされる確率：数％未満
　特にバナー広告のABテスト

　問題設定
　　・バナー広告のA/Bテスト
　　　効果をクリック率でみる
　仮定、モデル設定
　　・クリックイベント：i.i.d（独立同分布）確率Θ
　　→ベルヌーイ分布（３つだと、多項分布

　確率分布の選び方
　　李さん
　　　０以上で試行回数あり：２項分布、ベルヌーイ分布
　　　０以上、上限なし：ポアソン分布
　　連続
　　　範囲ー∞～∞　正規分布、ｔ分布
　　　範０～∞　ガンマ分布

　　状態の差：回帰モデル
　　個人差　混合モデルGLMM,階層モデル
　　　　　　　　　参考：データ解析のための統計モデリング入門
　モデリング：抽象化

・データの生成
真のクリック率の設定
シミュレーション（）
stats.bernoulli(p=p_a_true).rvs(size=N_a)

最尤推定→頻度
・尤度関数を最大化するΘ→平均になる

ベイズ推定
・ベイズの定理
　　手元にあるデータから、クリック確率を求める
　　　→尤度と事前分布の積
　　尤度と事前分布はともに関数→解析的に計算できないことも

　計算可能な事前分布を選ぶ（共役事前分布）
　近似計算
　　変分法
　　ラプラス近似
　　MCMC

・共役事前分布
　尤度と事前分布を書けてもおなじかたち
　　→事後b８運否はβ分布

・事前分布
　　何も情報ないときは一様分布
　
MCMC
　Pymc3で計算
　AB分布の差を確認
→差の分布：わからないことがわかる（０のライン）

・ベイズ的A/Bテスト
　効果の見積もり
　CTRの増加の見積もり
　期待収益の見積もり
※このときに、平均値をいれてしまうとよくない
　→事後分布のばらつきを考慮する

サンプル間の増加率の割合を見る：差を取って、割合にする
rift_posterior = (trace_banner['theta'][:, 1] - trace_banner['theta'][:, 0])/trace_banner['theta'][:, 0]
　２０％以上→そのところで積分を取る

・期待収益の見積もり
　商品の成約率→多項分布・共役事前分布ディリクレ分布
　クリック確率
　期待収益：


　　インプレッション　→　　クリック　　　→　　　コンバージョン
　　　　　　p(click|imp) p(cv|click)

・ベイズ推定
　分布の形で出てくる→期待値で報告、範囲で報告、中央値を出す？
　分布：データのあいまいさ

・データモデルは簡単なものから複雑なものへ
　（いきなり複雑なものからやると、無駄になることも）

・緑本「データ解析のための統計モデリング入門」久保拓弥
　　MCMCとかも載ってる

バッシングが起きない仕組み

間に人が入る。

Yahoo!知恵袋の元スタッフ立ち上げた相談サイト、バッシングが起きない仕組み
https://www.businessinsider.jp/post-190205

GAFAのうちの３社のトップ、マイクロソフト、オバマ大統領が同じ幼児教育受けてるって知ってた？

日本では、将棋の藤井聡太さんが、受けている。

モンテッソーリ―教育を受けた有名人
ラリー・ペイジ氏（Google創業者）
セルゲイ・ブリン氏（Google創業者）
ジェフ・ベゾス氏（Amazon CEO）
マーク・ザッカーバーグ氏（Facebook 創業者）
ビル・ゲイツ氏（Microsoft創業者）
バラック・オバマ（前米大統領）

その他
ジミー・ウェールズ氏（ウィキペディア　創始者）
ウィル・ライト（SimCity　開発者）
ウィリアム王子（英国王室）
ヘンリー王子（英国王室）


・藤井さん以外の引用元
モンテッソーリ教育を受けた子供達のその後は？！海外の有名人10人
https://tablet-zemi.com/649/

・藤井さんの引用元（これ以外でもいろいろなところで書かれているけど）
モンテッソーリ教育を受けた有名人まとめ。世界の才能の原点はここ
https://netaroom.com/news/montessori/

不正指令電磁的記録罪の傾向と対策

日本ハッカー協会セミナー「不正指令電磁的記録罪の傾向と対策」
https://www.youtube.com/watch?v=umYIqISRIbg

Unityのハンズオン行ったら、自分だけ、Cubeを作成しても何も表示されなかった件

【未経験者歓迎・初心者向け】Unity入門ハンズオン #2
https://liberal-arts-for-tech.connpass.com/event/128806/

に行ったんだけど、表題の通り、自分だけ、Cubeを作成しても何も表示されなかった
ので、何もできなかった（＞＿＜！）

なので、メモと一緒に、ここで復習。

まず、Cubeが表示されなかった理由。

Unity:Sceneビューに何も表示されない？原因はレイヤー表示設定でした！
http://corevale.com/unity/7140

にあるように、たしかに自分もUnity Hubでバージョン落としました・・・
その場合、右上の「Layers」を「Everything」にすると、表示される

で、以下メモ+補習

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3Dジャンプゲームを作ろう
・自己紹介
・今日やること

　３Dジャンプゲーム
　　３Dカメラ操作
　　プレーヤ―の移動
　　アニメーション制御
　　着地判定

Unityちゃんのダウンロード
　http://unity-chan.com/
　データのダウンロード（スタンダード）

プロジェクト立ち上げ
　Unity立ち上げ
　New（右上にある）
　プロジェクト名を入れて
　テンプレートは３D
　でCreate Project→時間かかる

立ち上がると
　seane
左：ヒエラルキー
　右：インスペクター（情報出てくる）
　下：プロジェクト（倉庫みたいな感じ。いろいろ入ってる）

Unityはコンポーネントを採用
　C#スクリプト
　物理演算
　位置情報

視点の操作（Windowsだとマウス必要）
　ズーム：左から二番目の＋をクリックして、マウスホイール
　視点変える：手のところをALTキーでクリックすると目の形になるので、ドラッグ
　視点移動：手のところをクリック（手の形のときには）移動できる
→ヒエラルキーでダブルクリックでダブルクリックしたオブジェクトにいく
参考：ドットインストール　https://dotinstall.com/lessons/basic_unity_v2/47304

※オブジェクトの移動は、＋のときに出る→を引っ張ると移動する
　回転、拡大縮小もそこにあるる３番目、４番目を選択
参考：ドットインストール　https://dotinstall.com/lessons/basic_unity_v2/47305

床を作る
　新規作成：ヒエラルキーで右クリック→３Dオブジェクト→Cubeを選択
　名前変更：（ヒエラルキーで変更するCubeを）選択した状態でF2

プレーヤーを作る
　同様に新規作成、名前変更
　色の変更：
　　　Assets→Create→Material
　　　　Assetsに何かできるので、名前をつける
　　　　インスペクターでMain Mapsのalbedo(あるびど)のスポイトあたりをクリック、
　　　　　　　円と四角形から色選択
　　　Playerをクリック：インスペクタターのmesh rendererをクリック
　　　　MaterialsのElement 0に、Assetsで今作ったものをドラッグ＆ドロップ
参考：ドットインストール　https://dotinstall.com/lessons/basic_unity_v2/47309
　
位置の変更
　インスペクターのTransformの値を変える。
　一番上の行で位置、３番目が大きさ

カメラの修正をスクリプトで
　MainCameraを選択
　　インスペクターの一番下　Add Component→一番下NewScript
　　　　→スクリプト名を入れてCreate and Add
　AssetsにC#でできているので、それをダブルクリック、編集できる
※MonoBehaviourを継承する
　startとupdateを定義
　updateの中に書いていく

カメラが動いて困るときのテクニック
　CameraParentというのを作って、MainCameraをそこに置く

マウスによる移動をスクリプトで
→上記と同じような感じで作成

ぶつかった時の処理
　OnCollisionEnter
　OnTriggerEnter

OnTriggerEnterとOnCollisionEnterの違い / 衝突判定
https://nullkun0803.hateblo.jp/entry/2018/04/10/173612

　どちらかにRigiBodyコンポーネントを追加して置く必要があります。
　ただし、そうすると、重力で下に落ちるので、Use Gravityで

※[Unity] Unityにおける衝突判定まとめ
https://qiita.com/nutti/items/1a284c4bf8c79386aca7

一方にクルマ、他方に保育園児たちがいて、クルマが迫ってきたら、今の自動運転だと、どう動くの？

とくに今売られている、ドライフレコーダーが付いているような車のADAS稼働時。
どう動くの？

・・・新手の「トロッコ問題」

※カードレールがあると、動き変わる？

【あわせて読みたい】

【インタビュー】自動運転中の車内で、自動運転のミライについて聞く - ZMP開発責任者 景山浩二
https://response.jp/article/2017/03/09/291829.html
（太字は上記サイトより引用）

--：右折はできないのですか？　今回のデモコースには交差点の右折は含まれていませんね。

景山：対向車のある右折は事故が起こりやすいところで、これからの課題です。クルマの陰で直進してくるバイクは本当に難しいです。人間でも事故になりやすい状況なので。この車両の能力としては右折も可能ですが、今後も慎重にテストしたいと思います。

【画像】滋賀事故の運転手二人逮捕、園児二人死亡　ムーブキャンパスの自動ブレーキ機能
https://honjitu.net/siga-jiko

（斜体は上記サイトより引用）

園児の列に突っ込んだ車はダイハツ社の「ムーブキャンパス」とのこと。実はこの車種は自動ブレーキ機能がついています。※年式によって違うようです。

↑　ホンダ車との自動ブレーキ機能比較動画。同じ軽自動車ですがホンダのほうが優秀であるとの検証結果がでていました。まあこれはダイハツが駄目というよりホンダが凄いだけかもしれません。
しかし自動ブレーキ機能の中には、対人事故においては効果を発揮しない類のものもあるらしいので、自動ブレーキ機能があるからといって油断する理由には全くならないです。

Vue.jsとFirebaseについて聞いてきたけど・・・（要するに、コンポーネント指向）

GWの日記　その２　５月３日に

【初心者向け】ログイン機能を持つアプリをFirebaseとVue.jsを使って作成するハンズオン
https://liberal-arts-for-tech.connpass.com/event/128264/

を聞いてきた。まずメモに入る前に、自分の理解を書いてみる。

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【こういうこと？】
・いままでは、Webアプリを書く場合、
　　サーバーにDBを置く
　　サーバー側にDBがあって
　　画面はページごとにHTMLがあり、
　　そのほかにCSS、Javascriptが
　　　　　HTMLの中にあったり
　　　　　独立していたり
　　で、アクションが起こると、ページごとに切り替わっていた。

・Vue.jsはフロントエンド側に入れるフレームワーク→画面を生成するんだけど
　　　画面は、（ページを構成する部品である）コンポーネントに分けて管理する
　　　　　コンポーネント内（＝コンポーネントごとに）に
　　　　　　　　HTML→templateタグ内
　　　　　　　　javascript→scriptタグ内
　　　　　　　　css→styleタグ内
　　　　　を記述する
　　　画面はコンポーネントごとに表示差し替え可能である→仮想DOMで実現
　　　サーバー側にDB等をおき、DBのデータはWebAPIで取得可能となる

・Firebaseは、サーバー側にDBを置くのではなく、データをクラウド側におく
　　→DBにユーザー情報を登録して、認証などに使うのが主流

以下、聞いてきた内容のメモ

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・自己紹介

・フレームワークとは
　今までのやりかた：コールバック
　Vue.js　レンダリングしてくれる。長くなっているけどわかりやすい

・Firebase
　認証をやっている。SDKが揃っている

・Vue.js
　.vueとは？
・Vueのライフサイクル
・仮想DOMを使う→.vue
・テンプレート、スクリプト、スタイルが１つのファイルになっている
　→干渉問題が発生しない
・一体化している：これを.vueファイルで書いている
・小さいものから、大きいものへ

・Vueファイルをどうやって動かすか？
　Webpackによるコンパイル→html,css,jsが生成される
　Typescriptとか使える（Webpackでコンパイルできる）

　複数回まわす
　＜my-button v-for="n in 10" :key="n" @click="func"＞
　　button{{n}}
　＜/my-button＞

　双方向バインディング

・猫でもわかるVue.js

・Button.vueを作ってみる
　サンドボックス　https://codesandbox.io/dashboard/recent
　→クラウド上にVue環境ができている

・GITHUB
　練習用
　 https://github.com/naporin0624/hands-on-for-experience/tree/init
　結果
　　https://github.com/naporin0624/hands-on-for-experience/blob/master

　URLをコピー

・ログインして出てきた画面で上のほう＋
　Angularとか色々出てくるけど無視
　スクロールすると、import from gitHubと出てくる
　そこをクリック

・出てきた画面、上のGitHubのURLを入れる

・エディタが出てくる
　Buttonフォルダ作成
　MyButton.vueファイル作成
　　templateタグの中に
　　　buttonタグ　@click.end="clickFunc"
　　　slotタグ作成

　　scriptタグの中に
　　　export default {
　　　　　click処理

　　styleタグ（scopedパラメタ）
　　　CSSをかく

・ctrl/でコメントでてくる（ふつうのHTMLのコメント）
・データの受け渡し　props
・値の変更 computed:　getter,setterを持てる


FireBase
https://firebase.google.com/
　右上のコンソールに移動

プロジェクトを作成する　sparkプラン
左上　Project Overview
プロジェクトの設定
（下までスクロール）
プロジェクトにはアプリがありませんの
＜／＞
をクリックすると、configでAPIキーが出る
config = {

　　ここにAPIキーなどが書かれている

};

をコピーし、

config と書いて、そのあとにコピー

分散表現って、こういうこと？（統計で言う因子分析？）

AIの自然言語処理ででてくる「分散表演」だけど・・・

自然言語処理の精度を向上させた”単語のベクトル表現”とは？簡単に実装してみた
https://blog.aidemy.net/entry/2017/07/01/184421

をみて、もしかして、こういうこと？と思ったことを書きます。
（はずれているかもしれない。間違ってたらごめん！）

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上記サイトには、以下の表が出ている。

（https://blog.aidemy.net/entry/2017/07/01/184421から引用）
このとき、大きさ、甘さ、黄色さが特徴。ここでは特徴が３つなので３次元。
で、それぞれの単語（ここでは、リンゴ、バナナ、車）が、どれくらいその特徴を持っているか、０～１までの数字で表している。この単語を特徴の量で表すのが、分散表現らしい。

　ってこれ、統計でいう因子分析分析なんすかね？
　特徴は因子分析の因子
　それぞれの単語の特徴量は、因子負荷？

Dockerの使い方を聞いてきた

GWの過ごした日記

５月４日に、

初心者向けDocker入門ハンズオン
https://liberal-arts-for-tech.connpass.com/event/129720/

に行ってきた！内容メモメモ

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【事前にインストール】
dockerをいれておく

Ubuntuにdockerをインストールする
https://qiita.com/tkyonezu/items/0f6da57eb2d823d2611d

でやっておきました。

で、そのあとにdocker-composeのインストールも必要です
https://github.com/docker/compose/releases
にあるとおり、

sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

を実行。

（以下内容メモメモ）

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〇インストラクション
・Dockerって何ですか？
　仮想化がどう、コンテナがどうというのは置いておいて・・・

　ソフトウェア環境をOSから簡易に構築できる仕組み

　これまでの環境構築
　　環境を作る分だけやらないといけない
　　人間がやることなので、ミスがでる
　Dockerなら
　　初期設定はスクリプト実行でOK
　　削除が用意（壊したら躊躇なく削除）
　　丸ごと本番環境として利用できる

　構成
　　　ターミナル・GUI
　　　　　　↓
　　　Dockerエンジン
　　　↓　　　　↓
　　Docker　　Docker
　　イメージ　　コンテナ

〇基本コマンド
・イメージ取得まで
　docker search イメージ名 →docker hubに探しに行く
　docker pull （イメージ名）→落としてくる
　docker image　　　　　　　→ホストにあるもの表示
　docker rmi (イメージ名）　→削除

　例：ubuntuを落としてくる
　　docker search ubuntu
　　docker pull ubuntu
　　docker image

・取得イメージを起動
　docker run （イメージ）
　　create + start→run

・その後
　docker ps -a 状態が出てくる
　docker stop コンテナ
※イメージIDとコンテナIDは違う
　docker rm （こんてな）　削除できる（停止しているときだけ）

→docker run -it イメージ /bin/bash
　イメージが操作できる
　ぬけるには・・・
　　exit
　　ctrl+P,q同時　コンテナ挙がった状態で抜けられる

→なにもしないでexitすると、次立ち上げたときには、操作を引き継がない

・docker commitで保持されたイメージ作成
　　docker commit コンテナ　名前

・docker ps -a でコンテナが見える。

・docker exec コンテナID　コマンド
　で、コマンドを実行する・・・ということはctrl+pqで抜けた場合
　　docker exec -it コンテナID　/bin/bash
　と書けば、ctrl+pqした時点のコマンドラインに戻れる
※ctrl+pqで抜けてからcommit
　→exitで抜けてはだめ！

〇Dockerfileによる自動化
　Dockerファイルを作る
　buildする
　docker run
→dockerファイルはスクリプト

Dockerでできること
　dockerfie リファレンス で検索

・方法
　作業用ディレクトリを用意
　Dockerfileとindex.htmlを用意
　　→Dockerfileは名前固定
　docker build . -t イメージ名
　　→イメージ作る
　docker run -p 8000:80 -d イメージ名
　　→実行する。-dをつけないと、フォアグラウンドで起動する

　あとはブラウザで確かめられる。-pで8000にしたので
　http://localhost:8000

〇DockerCompose
・Dockerfileだと依存性の解決など大変！
　→DockerComposeにより解決する
　　　ymlファイルで定義
　docker-compose.ymlファイルに記述

・方法
　作業ディレクトリを用意
　docker-compose.ymlファイルを用意
　　たとえば、Wordpressを入れる場合、
　　　まずMySQLのイメージをいれて
　　　その後Wordpressのイメージを入れる
　実行 docker-compose up -d

　あとはブラウザで確かめられる。-pで8000にしたので
　（Wordpressの場合）　http://localhost:8000/wp-admin/install.php
　が開ければOK

※まえに８０番ポートを使っていたら、そのプロセスをとめること。
　docker stop コンテナID


リファレンス
http://docs.docker.jp/index.html

AIやIoTの人手不足と介護の人材不足。たしかに似たような数字だけど、意味的には介護が深刻

先端IT人材55万人不足の恐れ　2030年、経産省試算
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO44101430T20C19A4MM8000/

あれ？
IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果
https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/27FY/ITjinzai_report_summary.pdf
（７ページ）IT全体で２０３０年５９万人だよね（＾＾；）
足りない人の大多数はAIとかIoTで従来型AIは、４万人でOKってことかしらね。

ま、そういうことだとすると、
７ページの図にIT全体で２０２５年は４２万９千、約４３万人不足するってあるので、
AI,IoTも（さっき上で見たように）たぶん、３０万人以上くらい、必要なのに違いない。

この数字、介護の人材不足に似ている。
2025 年に向けた介護人材にかかる需給推計（確定値）について
https://www.mhlw.go.jp/file/04-Houdouhappyou-12004000-Shakaiengokyoku-Shakai-Fukushikibanka/270624houdou.pdf_2.pdf

だと、介護は２０２５年に３７．７万人不足するそうだから・・・いいとこ勝負

だけど、この場合、介護のほうが深刻で、AIたいしたことないってことになる。

なぜなら、介護は、サービスを高齢者がいる「その場で」提供しないといけないし、提供するとなくなってしまう。なので、常に、高齢者のいる場所で人材を必要とする。田舎でも求人必要ということ。

一方AIは、別に外国で作ってもらってもいいし、作ったものはシステムとして残っているので、まあ、そのシステムを使い続けようと思ったら、新たな投資案件はなくなり、求人しなくなる（人手不足解消）

なので、人手がなくて困るのは介護のほう。
AIやIoTはいざとなったら海外に発注したり、システム開発自体を凍結してしまうから。

完全自動運転ならUIはいらない。でも、そこまで行かない今はUI(HMI)の進化がものすごく重要

高齢者ドライバーも事故が減らない3つの要因と対策とは？
https://www.msn.com/ja-jp/news/national/高齢者ドライバーも事故が減らない3つの要因と対策とは%EF%BC%9F/ar-BBWinWV#page=2
（以下太字は上記サイトより引用）

　クルマは年々進化を遂げ、近い将来には自走し、空まで飛ぶようになるかもしれない。

　その直前段階にある「今のクルマ」には、ひと昔前には存在しなかった便利な機能が多数搭載されているが、高齢者ドライバーの場合、長年乗り続けたクルマからこれらに乗り換えると「情報・機能過多」となり、逆に扱いづらいと感じることがあるのだ。
　中でもよく聞くのが、「各ボタンの機能が覚えられない」、「音が静か過ぎてエンジンがかかっているのか分からない」、「バックモニターや警告音で運転に集中できない」といった声。個人的には、こうしたクルマの変化に順応できないくらいならば、クルマには乗り続けるべきではないと思うところだ。


完全自動運転になれば、ユーザーインターフェースは関係ない。行先言えばいいだけだから。
そして、自動運転を支えるディープラーニングは、処理を説明不能にする＝処理を見えなくさせる・操作できなくさせるので、細かい処理を人間が知らなくていいことになる。

でも現在のADASはディープラーニングではなく、まさに細かい処理の積み重ねなので、どうしても操作は複雑になる。なので、それをすっきり・わかりやすくするUI（HMI）が出てこないと、操作ミスが多発して、結果、事故が増えたり、ADASを使ってもらえずに事故が減らない事態になる。

だから、完全自動運転ならUIはいらない。でも、そこまで行かない今はUI(HMI)の進化がものすごく重要だし、そこにこそ、力をいれないといけないのだ（本来はね）。

令和にならないんだけど・・・うちのExcel

みんなのところも、そう？
うちだけ？？

※どうも、Windows10の場合、手動で1804?とかいうパッチを当てないといけないらしい。
でも、そのファイルがとてつもなく大きくて、いま、ダウンロードできてない（＞＿＜！）

詳しくは、以下を参照
【Windows10向け】
Windows 10 バージョン1809にも新元号「令和」パッチが提供開始
https://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/1905/03/news035.html

【その他のバージョン】
日本マイクロソフトが新元号「令和」対応のWindows更新プログラムを提供
https://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/1904/26/news085.html

【Windows10でアップデートを手動で行う方法】
Windows 10 - Windows Update を手動で実行する方法
https://answers.microsoft.com/ja-jp/windows/forum/windows_10-update/windows-10-windows-update/52f4b116-45da-4d8e-b6b5-fa652165a748