[PYTHON] Ist es ein Problem, den Bedarf an analogen Humanressourcen in der KI-Ära zu beseitigen?

Einführung: Die Zukunft der KI und der analogen Humanressourcen

Es geht nicht um den Code, aber dieses Mal versuche ich, das zu tun, was ich denke, während ich programmiere.

Normalerweise benutze ich R an Wochentagen für die Arbeit. Vor kurzem habe ich auch angefangen, Python zu studieren.

[Seite mit Übungsinhalten](https://weblab.tu-tokyo.ac.jp/%E6%BC%94%E7%BF%92%E3%82%B3] veröffentlicht im Labor von Professor Matsuo an der Universität von Tokio % E3% 83% B3% E3% 83% 86% E3% 83% B3% E3% 83% 84% E5% 85% AC% E9% 96% 8B% E3% 83% 9A% E3% 83% BC% E3 Wenn ich mir% 82% B8 /) ansehe, bin ich dankbar ... Ungefähr zu dieser Zeit finde ich es erstaunlich, ein Student an der Universität von Tokio zu sein, der dies in seiner Jugend und Anfang zwanzig schaffen kann. Attraktiv ist auch DL4US, das auch berufstätige Erwachsene beantragen können. ** Der Auswahltest für den GCI-Online-Kurs war ebenfalls Python **, obwohl es sich fast um eine Zeile handelte. Ich freue mich von nun an auf den Kursbeginn.

Übrigens arbeite ich derzeit in der Programmierung, aber aus irgendeinem Grund war ich als Student in einem Labor für freie Künste und widmete mich der organisationstheoretischen Forschung. Während ich die Datenanalyse zu meinem Geschäft mache, ist AI eine Person Wenn ich höre "Nimm meinen Job weg" ** oder ** "Personalausbildung im Zeitalter der KI" **, denke ich auf verschiedene Weise darüber nach.

Wenn man aus Übersee von Japan spricht, scheint es, dass es im Technologiebereich viele Nachzügler gibt und der Grund für die Schaffung attraktiver Innovationen schwach ist.

Egal wie viel programmiert werden kann, es ist nur ein Werkzeug, und ich denke, dass Japan grundlegenderes Lernen und die Art und Weise, wie man über Humanressourcen denkt, notwendig sein wird, damit Japan seine internationale Wettbewerbsfähigkeit in der Welt der KI und Innovation wiedererlangen kann.

War Japan bis um die 1980er Jahre der führende Hersteller in der Fertigung?

Wo ist der ** inländische Personalgeist **, der in der analogen Fertigung hell strahlte? Es ist lange her, dass ich als digital bezeichnet wurde, aber brauchen Sie schließlich analoge Humanressourcen?

(Zitat: Kostenloser Deep Learning-Kurs, der vom Matsuo Lab betreut wird (siehe Abbildung unten))

Praktischer Einsatz von KI in Japan Wie ist Ihre Position in der Welt?

Der Professor der Graduiertenschule der Universität Tokio und der Vorsitzende der Japan Deep Learning Association ** Yutaka Matsuo ** ist jetzt auch Direktor der Softbank Group, die Ai-Investitionen und -Geschäfte in Japan plant.

In den letzten Jahren habe ich noch nichts über die geschäftliche Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning gehört, aber in Bezug auf die praktische Nutzung in Unternehmen ** liegt Japan weit hinter den USA und China zurück. **.

Unter diesen Umständen verspürt die Nachricht, dass Herr Matsuo, eine akademische Autorität, der Softbank-Gruppe beitreten wird, die die aktive Nutzung von Deep-Learning-Unternehmen fördert, nicht die Hoffnung, dass die Nutzung von Deep-Learning in Japan endlich ernst geworden ist. Ich kann nicht eintreten.

Vor einiger Zeit fand am 8. Juni 2019 in Japan die Grundsatzrede von Herrn Matsuo im ** DEEP LEARNING LAB (DLLAB) ** statt, einer von Microsoft und Preferred Networks gemeinsam betriebenen Deep-Learning-Community-Veranstaltung. Es wurde betont, dass die Einführung von KI in Japan / die Nutzung von Deep Learning selbst in der Welt hinterherhinkt.

Der Hintergrund und die fünf Gesichtspunkte, die als zukünftige Verbesserungen erwähnt wurden, sind

• ** Eine kleine Erfolgserfahrung haben **
• ** Bedeutung der KI-Teambildung **
• ** Notwendigkeit eines KI-Trainings **
• ** Klare KI-Strategie **
• ** Bedeutung der internen / externen Kommunikation (IR / GR [Regierungsbeziehungen] / Kundenentwicklung / Personalbeschaffung / interne Kommunikation) **

Es wurde klar gesagt, und es war nur ein Gesichtspunkt, den ich genau fühlte.

Es geht nicht um Programmierkenntnisse, sondern darum, wie man eine Organisation schafft, die arbeitet, sich entwickelt und plant.

Nutzung von Deep Learning durch japanische Unternehmen: Der Hintergrund des Kampfes

Zusätzlich zu den oben genannten fünf Themen denke ich, dass die tatsächliche Situation japanischer Unternehmen wie folgt ist, wenn man die tatsächlichen Stimmen zusammenfasst, die ich aus meiner Zeit bei der IT im Ausland gehört habe.

** Der Effekt der Einführung von KI kann nicht nachgewiesen werden (Mangel an wenig erfolgreicher Erfahrung) → Investition kann nicht zurückgezogen werden / Mangel an internem Verständnis (Mangel an interner Kommunikation) → Die Bildung / Schulung von KI-Teams ist zweitrangig → Von „etwas“ ohne Zweckbestimmung Einstiegsversuch (KI-Strategie / mangelnde externe Kommunikation) → Beginnen Sie mit einem kostengünstigen Test → Fehler in der Überprüfungsphase → Der Effekt der Einführung von KI kann nicht nachgewiesen werden… **

Ich denke, dass das Geschäft erfolgreich sein wird, indem es das gewinnt, das aus dieser Endlosschleife ausbricht. Vor diesem Hintergrund ist der erste Schritt zur strategischen Nutzung von KI / Deep Learning • Investition sichern und angemessen investieren • Erwerb von KI-Humanressourcen mit reichlich praktischer Erfahrung

Ist wahrscheinlich der Schlüssel.

Der erste Punkt ist, dass die Fähigkeiten des Managements jedes Unternehmens und die Bemühungen von Fondsunternehmen wie dem "Softbank Vision Fund" von Softbank in Frage gestellt werden.

Der zweite Punkt ist der Erwerb von KI-Humanressourcen, aber dies scheint das Hauptproblem für inländische Unternehmen zu sein. Dies liegt daran, dass zur Erlangung hervorragender Humanressourcen ** eine Umgebung zum Nachweis der Leistung, ein kollaboratives System mit internen Abläufen, ein Branding für die Kundenentwicklung usw. strategisch und systematisch überprüft werden müssen **.

Viele Fragen bleiben offen, damit die in den letzten Jahren gestiegenen AI-Humanressourcen "japanische Unternehmen" auswählen können. Dies liegt daran, dass sich das Tätigkeitsfeld aus Sicht der hervorragenden inländischen Humanressourcen auf technologisch fortgeschrittene Länder wie die Vereinigten Staaten, China und Europa ausgeweitet hat. In Übersee strahlen die Strategien jedes Unternehmens bereits aus der Perspektive der "Kultivierung" aus, bevor KI-Humanressourcen erworben werden.

Heutzutage, insbesondere in Übersee, gewinnt ** iSchool ** an Popularität und das Wort ** "STEM-Ausbildung" ** zieht Aufmerksamkeit auf sich, so dass in vielen akademischen Bereichen Logik basierend auf technologischem Denken und Datennutzung. Der Ansatz wird betont, und es besteht die Tendenz, in der KI-Ära nützliche Humanressourcen zu entwickeln.

Auf der anderen Seite ** Japan, wo die Programmierausbildung ab 2020 endlich in der Grundschule beginnt **.

** Zusätzlich zum Kurzschluss von "AI = Programmierung" ** habe ich sogar das Bedürfnis, aus den Grundlagen der Personalentwicklung in der AI-Ära aus westlichen und asiatischen Ländern, die ein paar Schritte voraus sind, neu zu lernen.

Analoge Humanressourcen, die im Zeitalter des IoT / der Modularisierung glänzen

Angesichts der Aufmerksamkeit der MINT-Ausbildung denke ich, dass ** "analoge Humanressourcen" ** auch hierher kommen und im Rampenlicht stehen sollten.

Analoge Humanressourcen sind hier Spezialitäten, die die Herstellung in Bezug auf Hardware ermöglichen.

Selbst wenn der Markt aufgrund der Weiterentwicklung der Cloud-Technologie überwiegend softwareorientiert zu sein scheint, werden ** IoT und Datenerfassung durch tragbare Terminals zunehmen, und wie kleine Hardware in Zukunft hergestellt werden kann, ist ein Beweis für Können * * ist.

Aufgrund der jüngsten Zunahme der Nachfrage nach digitalen (Software-) Humanressourcen besteht jedoch ein überwältigender Mangel an analogen Humanressourcen auf dem Markt.

Infolgedessen wird der Trend der Hardwareentwicklung für elektronische Komponenten auch bei der "Modularisierung", die mehrere Funktionen zu einer kombiniert, immer beliebter.

Beispielsweise ein Prozessor, der die Rolle eines "Gehirn-Miso" als Kern von Daten, Kommunikationsgeräten, Industrieausrüstungen, medizinischen Geräten usw. spielt. Dazu die Stromversorgung Schauen Sie sich ein Beispiel für den Abwärtswandler an](https://jp.rs-online.com/web/c/semiconductors/power-management-ics/buck-converters/), analoges Personal Vor dem Hintergrund des Mangels an Ausrüstung wird gesagt, dass es beliebt ist, dass die Widerstände und Kondensatoren, aus denen die DCDC-Wandlerschaltung besteht, in kurzer Zeit in einer einzigen Einheit montiert werden können.

Aufgrund des Personalmangels scheint die Herstellungsmethode selbst effizienter zu werden **.

Ich frage mich, ob die Handwerker, die einst die japanische Fertigungsindustrie und die Fertigung unterstützten, ein stärkeres Engagement gezeigt haben könnten.

** Was Sie machen möchten, ist das Erste und die Organisation und Strategie, um dies zu erreichen. ** ** **

Die Rückkehr Japans in der kommenden KI-Ära ist vor der Aussage "Programmieren ist großartig". Möglicherweise muss diese Art von Verpflichtung überprüft werden. (Natürlich werde ich weiterhin hart programmieren lernen!)

Die Zukunft ist der entscheidende Moment für das AI / Deep Learning-Geschäft in Japan. Wir möchten weiterhin auf die Bemühungen jedes Unternehmens um Investitionen und Personalbildung achten.

Referenz: Suche nach einer "Praxis" für eine erfolgreiche KI-Nutzung