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深見太一@クラス会議で世界を変える on Twitter: "娘から昨夜聞いたびっくりな事実 Googleカメラに宿題をかざすと答えをきちんと導いてくれる Google側に宿題ってタブがあるってことはかなりの数この機能が使われているってことだよねこんな時代に宿題を出す意味をしっかりと… https://t.co/lBFi2fYWOM"

娘から昨夜聞いたびっくりな事実 Googleカメラに宿題をかざすと答えをきちんと導いてくれる Google側に宿題ってタブがあるってことはかなりの数この機能が使われているってことだよねこんな時代に宿題を出す意味をしっかりと… https://t.co/lBFi2fYWOM

kazyee 2022/08/04

wolframalphaでも途中式を示すことができたけど、数式をカメラで撮影すると認識するのは便利だな。

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アルゴリズムと数学の本を書きました - E869120's Blog

1. はじめにこんにちは、はじめまして。東京大学1年生の米田優峻︵E869120︶と申します。私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や国際情報オリンピックなどの大会に出場しています1。2021 年11月時点で、AtCoder では赤色︵レッドコーダー︶です。また、2020 年以降、アルゴリズムを学べる以下のようなコンテンツや資料を作成してきました。レッドコーダーが教える、競プロ上達ガイドライン競プロ典型90問50分で学ぶアルゴリズムさて、このたびは技術評論社から、書籍を出版させていただくことになりました2。アルゴリズムと数学が同時に学べる新しい入門書です。﹁アルゴリズム×数学﹂が基礎からしっかり身につく本 - amazon 発売日は今年のクリスマス、2021/12/25 です。電子書籍版も同時期に出る予定です。本記事では、この本の内容と想定読者について、

kazyee 2021/12/03

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技術ようつべチャンネル集 - Qiita

役立つYouTubeのチャンネルまとめ数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ

kazyee 2021/07/15

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プログラミングの仕組みを理解する方法 - JavaScript勉強会

この記事は、プログラミングの専門教育︵大学のコンピューターサイエンスなど︶を受けておらず、独学でプログラミングを学習している方へ贈るアドバイスです。＝タイムマシンがあったら、過去の自分に会いに行って教えたい話です。︵自分で自分に話しかけるつもりで書いてみますｗ︶プログラミング言語はひとつマスターすれば他もできる？ - t-hom’s diary [プログラミング] [設計] [教育] プログラミングパラダイムは(1)命令型︵チューリングマシン︶、(2)宣言型︵ラムダ計算︶に大別される。両方理解したら全部カバーできる。言語は開発の背景︵動機、歴史︶を知るとなじみやすい。例‥JSはScheme＋Selfで誕生 2019/09/16 06:49 b.hatena.ne.jp ↑はてなブックマークでこの記事が目にとまりました。なるほどと思いつつ、自分なりに考えてみたことをメモ。勉強のコツ

kazyee 2020/07/17

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「電卓」のグラフモードが正式機能に昇格～「Windows 10 May 2020 Update」で利用可能／複数の方程式をプロット、変数に応じたグラフの変化を確認。線形代数の学習にぴったり

kazyee 2020/07/02

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大学に行かずにコンピュータサイエンスを学ぶときに優れている教科書や講義映像はどんなものがあるのか？

急速なIT化の進行によってエンジニアが不足しており、情報系の学位を取得せずに独学やプログラミングスクールを通してエンジニアになる人も増えています。そうした人たちがコンピュータサイエンスを学ぼうとしたときにおすすめの分野や本・オンライン講義などが「teachyourselfcs.com」というサイトにまとめられています。 Teach Yourself Computer Science https://teachyourselfcs.com/ ◆コンピュータ・アーキテクチャコンピュータが実際にどのように機能しているのかをしっかりとイメージできなければ、安定した抽象化を行うことはできません。この分野を学ぶのにおすすめなのは「コンピュータ・システム　～プログラマの視点から～」という本で、タイトルに「プログラマの視点から」とついている通り、高速で効率的で信頼性の高いソフトウェアを作成するという目的

kazyee 2020/06/24

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機械学習・ディープラーニング関係の初心者が独学するのにオススメの書籍 - karaage. [からあげ]

機械学習・ディープラーニング関係の本を整理してみた以下のような事情もあり、初心者向けに良い本って何だろうなと家にある機械学習・ディープラーニング関係の書籍を引っ張り出してきました。新入社員としてAI人材が来るという話を聞いていたので﹁色々教えてもらおう！﹂と楽しみにしていたのですが、配属直前になって﹁ソフトウェアの経験は無いらしい、AI人材に育ててほしい﹂と言われたときの顔してます。そんなことある？— からあげ (@karaage0703) June 5, 2020 紙の書籍電子書籍正確には、紙の本も電子書籍もここに無いもの︵noteやboothで買ったもの︶が数冊あるので、全部入れて40冊程度でした。なんとなく100冊くらいは読んでるかと思っていたのですが全然でした。人間の感覚って当てにならないものですね。ただ、良く考えると、何か1つのジャンルで10冊も書籍持っているかというと、

kazyee 2020/06/16

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能力の高いプログラマーは数学力より言語能力が高い - ナゾロジー

プログラミングに必要な素質は数学力よりも言語能力という研究結果プログラミングの学習は第2外国語の学習と同じ脳の場所を使うプログラミングに馴染みのない人にとって、プログラム言語は非常に厄介に感じるものです。特にこれまでの通説では﹁プログラミングは数学力に通じる﹂とされており、文系出身者にとっては、より一層の苦手意識を感じさせる要素になっていました。しかし今回、アメリカの研究者らによって行われた研究によって、プログラム言語の学習効率は主として言語能力に依存していることがわかりました。数学の専門知識や計算能力の介在する余地は想像より遥かに少なかったのです。小説や詩の文面にキラリと光るセンスを感じ取る能力がある人は、プログラマー適性があるかもしれません。しかし研究者たちは、どのようにプログラミング適性と言語能力の相関関係をみつけだしたのでしょうか？研究内容はシアトルにあるワシントン大

kazyee 2020/03/15

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【python】カジノを崩壊させたらしいモンテカルロ法をシミュレーションしてみた - Qiita

序章やっほー。原です。休日にだらだら YouTube みてたら、こんな動画がおすすめに出てきたよ。 https://youtu.be/_suZM2y9wyA 最近スプラトゥーンの実況動画しか観ないから、急にこんなん出てきてびっくりしたよ。普段観ないジャンルの動画がおすすめに出てくるとなんかポチって押しちゃうよね。この人が言う必勝の賭け方がえれぇシンプルだったから、﹁これなら簡単にシミュレーションできるやん！﹂って思って、実際にやってみた。前提動画曰く﹁ルーレットやバカラのように、当たった時の配当が2倍や3倍になるゲームにおいて有効です。﹂だって。バカラってなに？それはそうと、今回は当たる確率が ${\frac{1}{2}}$で当たったらベット額の2倍ゲットできるゲームっていう前提でシミュレーションするよ。あと、資金は無限っていう前提でやるよ。これ重要。

kazyee 2020/01/14

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数値計算の研究をしている学生が"数値計算に潜むとんでもないリスク"について話してみる - Qiita

筆者は﹁精度保証付き数値計算﹂という分野で研究をしている大学院生です．﹁数値計算は分かるけど﹂﹁精度保証付き数値計算？ナニソレ？﹂という方がほとんどだと思います．﹁精度保証付き数値計算﹂の研究自体は30年ほど前から盛んに行われていますが，世間に浸透しているとは言えない状況です．自分の研究分野が世間に知られていないのは何か少し寂しい感じがするので﹁精度保証付き数値計算﹂を少しでも広めるべく記事を投稿することにしました．(シリーズ化するかも知れません) 本日は﹁精度保証付き数値計算﹂というワードだけでも覚えていただければ幸いです．今回は"数値計算に潜むとんでもないリスク"に関してカジュアルにお話します．そして筆者の研究分野である﹁精度保証付き数値計算﹂の必要性を知ってもらえればなと思います．この記事を読み終える頃には計算機を信頼できなくなっているかも知れません(笑) ※不安を煽るこ

kazyee 2019/12/26

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42は3つの立方数の和で表せる――惑星コンピューターを使って最後の難問を解く - fabcross for エンジニア

ブリストル大学とマサチューセッツ工科大学︵MIT︶が率いるチームは、65年におよぶ数学パズルで、最後まで残っていた解を求めることに成功した。この問題は1954年にケンブリッジ大学で設定された方程式 x3+y3+z3=k について、k=1から100までのすべての解を求めるというものだ。このディオファントス方程式︵Diophantine Equation‥多変数多項式の整数解や有理数解を求める問題︶を解くには、膨大な計算を必要とするため、当時すぐに手に負えなくなった。しかしその後のコンピューターの進歩により、それぞれのkについて解が求まり、あるいは解がないことが証明され、﹁33﹂と﹁42﹂が残っていた。このうち﹁33﹂については、ブリストル大学のAndrew Booker教授がスーパーコンピューターを使って解を求めることに成功し、残るは﹁42﹂だけとなっていた。奇しくも﹁42﹂は、イギリス

kazyee 2019/10/02

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なるほどそうか、「機械学習モデル」を高1数学で理解する

機械学習をマスターする上でカギとなる、﹁損失関数﹂。機械学習モデルにおいて、予測値と正解値︵正解データ︶がどの程度近いかを示す指標となる関数です。そのイメージをより具体的に持つため、簡単な例題をここで扱ってみましょう。解を導き出すのに少し時間がかかりますが、﹁偏微分﹂などの高度な数学は全く使いません。2次関数など高校1年生レベルの数学をおさらいしながら解説していきます。一通り読めば、﹁数学を使って機械学習モデルを解く﹂というイメージがつかめるので、ぜひ解を導くところまで読み進めてください。題材として﹁単回帰﹂と呼ばれる、1つの実数値の入力︵x︶から1つの実数値︵y︶を予測するモデルを取りあげます。具体的な処理内容としては、成年男子の身長x︵cm︶を入力値に、体重y︵kg︶を出力値とするようなモデルを考えることにします。モデルの内部構造は﹁線形回帰﹂と呼ばれるもので考えます。線形回帰

kazyee 2019/06/26

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連休中に「ディープラーニングの数学」と「身近な数学」と「Google Colaboratory（Python）」でじっくり数学を復習しました - karaage. [からあげ]

﹁最短コースでわかるディープラーニングの数学﹂﹁身近な数学﹂を読むGW︵ゴールデンウィーク︶中は日経BPさんから献本いただいた﹁最短コースでわかるディープラーニングの数学﹂︵以降ディープラーニングの数学︶と、ほけきよ︵id:imslotter︶さんから献本いただいた﹁身近な数学﹂と数学と名のつく本2冊をじっくり読みました。全然違う繋がりで献本いただいた両本ですが、奇しくも同じ﹁数学﹂というキーワードがタイトルにあるということで、大胆にもまとめて書評を書いてみたいと思います︵笑︶また、両者とも付録として、内容の理解を深めるためのPythonコードがGitHubで公開されているのですが﹁Google Colaboratory﹂︵以降Google Colab︶を使うことで、Python環境を構築することなく、手軽にコードを実行できることが分かったので、その活用方法も合わせて紹介しようと

kazyee 2019/05/08

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ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル

Chainer チュートリアル数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。何から学ぶべきか迷わないディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。本チュートリアルは、初学者によくある﹁まず何を学べば良いか﹂が分からない、という問題を解決するために設計されました。初学者は﹁まず何を﹂そして﹁次に何を﹂と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。前提知識から解説このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ

kazyee 2019/04/11

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再帰関数を学ぶと、どんな世界が広がるか - Qiita

0. はじめに再帰関数は初めて学ぶときに壁になりがちでなんとなくわかった...けれどどんな場面で使えるのだろう...いい感じの例を探したい！という気持ちになりがちです。再帰関数は、なかなかその動きを直感的に想像することが難しいため、掴み所が無いと感じてしまいそうです。そこで本記事では再帰関数の動きを追いまくることで、再帰関数自体に慣れる再帰的なアルゴリズムの実例に多数触れることで、世界を大きく広げる！ことを目標とします。特に﹁再帰関数がどういうものかはわかったけど、使いどころがわからない﹂という方のモヤモヤ感を少しでも晴らすことができたら嬉しいです。なお本記事では、ソースコード例に用いるプログラミング言語として C++ を用いておりますが、基本的にはプログラミング言語に依存しない部分についての解説を行っています。追記 1. 再帰関数とは再帰の意味はとても広いです。自分自

kazyee 2019/04/05

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Curipha Networks

There is always light behind the clouds. admin@curipha.net

kazyee 2019/03/04

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無料で数式を自動計算したりグラフを図示したりしてくれる手書きノートのようなソフトウェア「SMath Studio」レビュー

いくら数学が嫌いでも、数学を避けて通れない場合はあります。まるで手書きのノートのような見た目の﹁SMath Studio﹂は、数式を自動で計算してくれたりグラフをサクッと図示くれる無料のソフトウェアで、﹁数学なんてちんぷんかんぷんだ！﹂という人の助けになってくれます。 SMath Studio - SMath https://en.smath.com/view/SMathStudio/summary SMath Studioはデスクトップ版とiOS版、Android版が存在しますが、今回はデスクトップ版をインストールして使ってみます。SMath Studioにアクセスして、﹁SMath Studio Desktop﹂からダウンロードします。ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして、インストールを開始します。﹁実行﹂をクリックします。セットアップウィザードが起動します。﹁Ne

kazyee 2019/02/09

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『新版統計学のセンス』は統計学を「使う」人なら必携の書 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

新版統計学のセンス ―デザインする視点・データを見る目― (医学統計学シリーズ1) 作者:丹後俊郎出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2018/11/05メディア: 単行本少し前に広告を見かけてポチってみたのがこちらの本。丹後先生の著書というと﹃ベイジアン統計解析の実際 (医学統計学シリーズ)﹄をベイジアンモデリングを勉強していた際に愛読していたものですが、その丹後先生の本ならきっと間違いないだろうと思って読んでみたらやはり大正解でした。ということで、以下に簡単に書評を並べておきます。なお僕は医学統計分野に関しては殆ど知識のない素人ですので、ところどころ誤読している箇所があるかもしれません。お気付きの点などあれば、是非ご指摘いただければ幸いですm(_ _)m 本書の内容 1.　randomness――新しい知識の創造 2.　統計学的推測の意味――無作為化の重要性 3.　研究デザイン

kazyee 2018/12/13

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Python機能 | CASIO カラーグラフ関数電卓 fx-CG50

プログラミングの基礎がわかるPython機能 Python機能︵Python︶プログラミング言語の中でも文法がわかりやすいと言われているPython言語を電卓上で学ぶことができます。さらにプログラムを組むことで、いろいろなグラフィック表示などもできます。最新のOS︵version 3.40以降︶でご使用ください。 ※ Pythonモードは、fx-CG50で動作するように改編された、MicroPython v1.9.4です。一般的に、パソコン上で動作するPythonとMicroPythonは異なります。 ※ Pythonモードは、MicroPythonのすべての関数、コマンド、モジュール、ライブラリに対応しているわけではありません。プログラム作成の流れグラフィック表示便利な機能使用できるコマンドファイル転送

kazyee 2018/12/05

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「27°C×2＝54°C」が何の意味もない理由とは――「測定」と「データ」の基礎知識 (1/2)：「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門（2） - ＠IT

﹁27°C×2＝54°C﹂が何の意味もない理由とは――﹁測定﹂と﹁データ﹂の基礎知識‥﹁AI﹂エンジニアになるための﹁基礎数学﹂再入門︵2︶︵1/2 ページ︶ AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回から具体的に数学を学ぶと予告しましたが、まずは﹁測定﹂と﹁データ﹂の基礎知識について押さえておきましょう。私たちは“測定”を毎日行っている AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す本連載﹃﹁AI﹂エンジニアになるための﹁基礎数学﹂再入門﹄。初回は、﹁AI エンジニア﹂になるために数学を学び直す意義や心構え、連載で学ぶ範囲についてお話ししました。今回から具体的に数学を学ぶと予告しましたが、まずは﹁測定﹂について理解する必要があります。そもそも統計や機械学習︵AI︶を用いて問題を分析する

kazyee 2018/11/27

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