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線形代数の検索結果1 - 29 件 / 29件

  • 「動画で助かる」「IT基礎知識が一通り学べる」──各社が公開した新人エンジニア向けの研修資料が話題に　人気資料まとめ

    IT企業が社内の新人エンジニアに向けた研修資料や動画を無償公開し、話題になっている。学べる内容はIT業界の文化からゲームエンジン「Unity」を使ったゲーム開発までさまざまで、中には150ページ超のスライドや5時間超の動画もある。 ネット上では「初心者（エンジニア）の指針になる」「IT基礎知識の一通りのことが身につく」「動画があって助かる」などと評判だ。改めて公開内容と目的をまとめた。 サイボウズ、新人ITエンジニア向けに「IT業界文化」など サイボウズが7月20日に公式ブログで、4月から6月にかけて行った研修の資料を公開した。7月30日時点でブログへの「はてなブックマーク」（以下、はてブ）は約1950件、Facebookの「いいね」は約590件付いている。同社は“駆け出しエンジニア”向けとしている。 （関連記事：サイボウズの“駆け出しエンジニア”向け研修資料が話題　Webアプリ開発やIT

      「動画で助かる」「IT基礎知識が一通り学べる」──各社が公開した新人エンジニア向けの研修資料が話題に　人気資料まとめ

    • 高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog


      去年の12月頃から数学の学び直しを始めた。 職業柄少し専門的な、特に機械学習の方面の書籍などに手を出し始めると数式からは逃れられなかったりする。とはいえ元々自分は高校時代は文系で数学1A2Bまでしか履修していない。そのせいか少し数学へ苦手意識があり﹁図でわかるOO﹂とか﹁数学無しでもわかるOO﹂のような直感的に理解出来る解説に逃げることが多かった。実務上はそれで問題ないにしてもこのまま厳密な理解から逃げているのも良くないなと感じたのでもう少し先の数学に取り掛かることにした。 巷には数学の学び直しについての記事が既にたくさんある。それに自分の場合は何かの受験に成功した！とか難関の資格を取得した！というような華々しい結末を迎えている状態ではない。そんな中で自分が何か書いて誰の役にたつかもわからないが、少なくとも自分と似たようなバックグランドを持つ人には意味のある内容になるかもしれないので、どの
        高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog

      • 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
          技術ようつべチャンネル集 - Qiita

        • 線形代数とは？初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST


          ﹁線形代数を簡単に理解できるようになりたい…﹂。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください︵音は出ませんので安心してご覧ください︶。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと
            線形代数とは？初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST

          • 私がよく参考にしているサイトまとめ

            はじめに Twitter、Qiita、Zenn...といろんなところから情報収集するのはいいのですが、それぞれの有益な情報をそれぞれのサイトにお気に入りとして保存しているので、必要な情報を探すだけで一苦労です。 ここで一覧にしてまとめておくことにしました。 ただし、特定の言語に依存するような記事はあえて排除しています。 皆さんにとっても有益な情報があると、この記事を公開して良かったなと思います。 また、皆さんのオススメの記事がありましたら、コメントなどで教えてください。 コミュニケーション 質問 質問は恥ではないし役に立つ https://qiita.com/seki_uk/items/4001423b3cd3db0dada7 新卒からの質問をソシャゲっぽい仕組みにしたら捗った話 https://qiita.com/ysktsuna/items/fced3a9515c8f585ca50 会

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            • 「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary

              データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入

                「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary

              • GWの休みに勉強しよう！！！有名IT企業の研修資料まとめ - Qiita

                勉強について エンジニアの皆さん。エンジニア以外の皆さん。 ・勉強しようと思っているけど、何を勉強したらいいかわからない ・ネットを漁っても良質な教材が出てこない ・他人がどんなことをしているか気になる こんなお悩みありませんか？ 今回は、有名企業の研修資料をまとめましたので、勉強のネタにしてみてはいかがでしょうか？ 新人、ベテラン関係ありません！ GWに暇を持て余したら、こちらをご覧くださいね サイボウズ サイボウズです。 22年度の内容が公開されていました。 ■モバイルアプリ開発 ■サイボウズのアジャイル・クオリティ ■MySQL - テストデータが偏るということ ■モブに早く慣れたい人のためのガイド ■テクニカルライティングの基本 ■ソフトウェアテスト ■セキュリティ ■ソフトウェアライセンス 講義資料と講義動画まで公開されています。 資料が苦手な人でも学習が捗りますね。 ラクス こ

                  GWの休みに勉強しよう！！！有名IT企業の研修資料まとめ - Qiita

                • セガ、150ページ超の社内向け数学資料を無償公開　「3DCGの技術的基礎に」


                  セガは6月15日、社内勉強会で使った線形代数の教材を、公式ブログで無償公開した。ページ数は150以上。ゲーム開発に必要な3DCGの技術的基礎となる知識を学び直すために使ったものという。 2020年に行った社内勉強会向け教材の一部をPDF形式で公開。全8部構成で、ベクトルや行列、3次元での回転を計算するときに使う﹁クォータニオン﹂について教える。ただし簡潔に分かりやすく学べるよう編集したため、用語の定義が一般的なものと異なる場合があるとしている。 ゲーム制作では、キャラや背景を3次元で回転させたり、ゲームエンジンそのものを作ったりするときに線形代数を使うという。セガは教材について﹁興味のある方は参考にしてほしい。“大人の学び直し”をしてみたい方はぜひ﹂としている。 関連記事 任天堂がSwitch向けにプログラミング学習ソフト　作ったゲームの共有機能も 任天堂が、Nintendo Switch
                    セガ、150ページ超の社内向け数学資料を無償公開　「3DCGの技術的基礎に」

                  • コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト - Rubyist Magazine 第61号 巻頭言

                    コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト Rubyist Magazine 第 61 号をお届けします。 （今回は内容に合わせて文体を変えております。ご了承ください。） さて、コンピュータサイエンス（以下「CS」）は知らないけど日々プログラミングしている、というプログラマの方はたくさんいらっしゃるかと思います。 そんな方でも、ふとCSを知ってる方がいいのかなとか、CSも知らないとまずいのかな……などと思い、改めて勉強してみたいけどとっつきが悪いとか、うっかり手にとったCSの教科書が何を言ってるかさっぱりで10秒で閉じた、という方もいらっしゃるかと思います。 それでもCSが気になるので、「本腰を入れて勉強をする前に、どういうことをやってるのか眺めてみたい」くらいの温度感の方向けに、CSに隣接するジャンルで、職業プログラマや趣味プログラマの人なら読めそうな書籍のリストを作っ

                    • ゴリゴリの文系がＡＩをほぼ独学した半年 - Qiita


                      ゴリゴリの文系︵偏差値40前半︶がAIを学んだ半年 どうも、ゴリゴリの文系です。 商業高校卒業したあと、文系学部にいったので、そこらへんの文系とは格が違います。 文系界のサラブレットです。 肝心な数学力ですが、高校で数学Aまで勉強して、大学で数学入門とっただけです。 つまり、戦闘力0.1ぐらいです。 これから勉強する人に向けてポエムをつらつらと書いていきます。 やってきたこと 実装から始めたい人はある程度参考になるかと。 理論から始めたい人は微積、線形代数、確率統計の基礎を習得してからcouseraに行くのが良いのではないでしょうか。︵個人の感想です。︶ 独学はモチベドリブンでやんないとしんどいので自分でカスタマイズしていってください。 0ヶ月目 会社の研修でプログラミングの基礎を習得。 ここでJavaを勉強してそこそこ組めるようになりました。 研修が終わってから2日くらいかけて、pyth
                        ゴリゴリの文系がＡＩをほぼ独学した半年 - Qiita

                      • クォータニオンとは何ぞや？：基礎線形代数講座 - SEGA TECH Blog


                        ---︻追記‥2022-04-01︼--- ﹁基礎線形代数講座﹂のPDFファイルをこの記事から直接閲覧、ダウンロードできるようにしました。記事内後半の﹁公開先﹂に追記してあります。 --- ︻追記ここまで︼--- みなさん、はじめまして。技術本部　開発技術部のYです。 ひさびさの技術ブログ記事ですが、タイトルからお察しの通り、今回は数学のお話です。 ＃数学かよ　って思った方、ごめんなさい︵苦笑︶ 数学の勉強会 弊社では昨年、有志による隔週での数学の勉強会を行いました。ご多分に漏れず、コロナ禍の影響で会議室に集合しての勉強会は中断、再開の目処も立たず諸々の事情により残念ながら中止となり、用意した資料の配布および各自の自学ということになりました。 勉強会の内容は、高校数学の超駆け足での復習から始めて、主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し 、および応用としての3次元回転の表現の基礎の理解
                          クォータニオンとは何ぞや？：基礎線形代数講座 - SEGA TECH Blog

                        • Hiroshi Takahashi

                          Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の

                          • 2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料　機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま


                            2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料　機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま︵1/2 ページ︶ 2021年、さまざまな企業が自社の社内研修資料を無償公開したことが話題になった。ITmedia NEWSでは主に、新人エンジニア向けに公開した資料などを記事として取り上げたところ、多くの反響が集まった。 学べる内容は、機械学習やIT業界の文化、ゲーム開発、セキュリティ、AWS入門、数学など各社さまざま。100ページ以上のスライドや5時間を超える動画などの資料もあり、新人教育への力の入れ具合も垣間見える。改めて、2021年に企業が無償公開した、社内研修資料を取り上げた記事を紹介する。 セガ、3DCG技術の基礎に役立つ数学資料 セガは6月15日に、2020年に社内勉強会で使った線形代数の教材を公式ブログで公開した。ゲーム制作では、キャラクターや背景を3次元で回転させた
                              2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料　機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま

                            • 基礎線形代数講座

                              - 線形代数・回転の表現 - 株式会社 セガ 開発技術部 こちらからも↓PDFをダウンロードできます https://techblog.sega.jp/entry/2021/06/15/100000Read less

                                基礎線形代数講座

                              • 機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita


                                こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、﹃これ無料でいいのか？﹄と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本‥Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用‥アルゴリズムを使いこなしたい人 ﹁model.fit(X, y)して動かしてみた﹂よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展‥研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ
                                  機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita

                                • 働きながらアメリカの大学院でCS修士号を取った - k0kubun's blog

                                  4年前に会社の福利厚生を使ってスタンフォードの授業を取ってみたら面白く、 働きながらでも続けられそうだなという実感を得たので、 2年後、受験を経てジョージア工科大学にリモートで通い始めた。 そして先日、ジョージア工科大学からコンピュータサイエンス修士号をいただくことができた。 画像の学位記は卒業式イベント用の非公式のもので、1~2か月すると Masterとちゃんと書いてある本物が来るらしい *1 。 After 1 year and 9 months, I graduated from Georgia Tech and got a master's degree in computer science. It was intense to be a student while working full-time, but I learned a lot. pic.twitter.com/J

                                    働きながらアメリカの大学院でCS修士号を取った - k0kubun's blog

                                  • わかりにくい線形代数を操作可能な図で表現することで簡単に理解できる無料の教科書「Immersive Math」

                                    「Immersive Math」は、数学のうちベクトルや行列などの計算を研究する分野である「線形代数」についてインタラクティブな図を用意することでわかりやすさを向上させた無料の教科書サイトです。 Immersive Math https://immersivemath.com/ila/index.html サイトのトップページはこんな感じ。「完全にインタラクティブな図を備えた世界で最初の線形代数本」と述べられています。 中央に表示されている三角形の図はインタラクティブで、左上をクリックすることで回転・停止を切り替えられるほか、各頂点をクリックしてドラッグ＆ドロップすることで位置を調整可能。自由に図を編集できるため理解しやすいというわけです。 ページをスクロールすると目次が現れました。まずは「Preface(序文)」をクリック。 「『百聞は一見に如かず』という言葉の通り、たくさんの言葉を重ね

                                      わかりにくい線形代数を操作可能な図で表現することで簡単に理解できる無料の教科書「Immersive Math」

                                    • 『ゼロからのOS自作入門』に込めた思い - uchan note


                                      2021 年3月22日に﹃ゼロからのOS自作入門﹄を出版する予定です。 本書はOSを手作りする本で、現代のパソコンでちゃんと起動する点が特長です。15年前の 2006 年に出版された﹃30日でできる！OS自作入門﹄を読んで育った私︵uchan︶が その後継となるだろう本を書いたということで、執筆の裏話を記してみたいなと思います。 書籍の概要 タイトル‥ゼロからのOS自作入門 著者‥内田公太︵uchan︶ 出版予定日‥2021 年3月22日 ページ数‥768︵最大。実際はもっと少なくなる予想︶ ISBN‥978-4-8399-7586-9 出版社の書籍ページ‥ゼロからのOS自作入門 | マイナビブックス 本書はOS作りに関する知識がないところから始め、オリジナルのOS﹁MikanOS﹂を作る一通りの過程を説明します。 パソコンの電源を入れ、他のOS
                                        『ゼロからのOS自作入門』に込めた思い - uchan note

                                      • 文系社会人が統計のために１から高校数学をやりなおしました｜hanaori


                                        こういう人間です ・ 文系︵英文学科︶ ・ Webエンジニア ・ 統計を勉強中モチベーションここ2年ほど統計を勉強しているのですが、そこで毎回立ちふさがるのが数学の壁でした。わたしは文系ということもあって数ⅡB︵しかも途中まで︶しか履修していなかったため、微分積分や線形代数などが出てくると理解することが難しく時間がかかってしまいます。 でももっと統計を知りたいし理解したい 😭 という気持ちをずっと感じていて今回数学をやり直すことにしました。 高校3年分と考えるとなかなか決心するのに時間がかかりましたが、やってよかったと思います。スケジュール感や実際使った本などを共有することで同じような方の参考になればよいなあ、と思います。 実際使用した本 ・ 講座■ よくわかる数学シリーズ 主にMY BESTシリーズを使用しました。カラーで説明もわかりやすく、目にも心にもやさしい仕上がりになっております
                                          文系社会人が統計のために１から高校数学をやりなおしました｜hanaori

                                        • 数学検定1級に9歳で最年少合格した少年に会ってきた話｜ヨビノリたくみ


                                          ある日、テレビ局からメールが届いた。内容は要約すると以下の通りだ。 "数学検定1級に9歳で合格した安藤匠吾くんに取材をしているのだが、どうやって勉強したのかと聞くと、あなたのYouTubeチャンネルを愛用しているらしい。番組内でYouTubeの授業動画を使用させて頂けないか" え・・・、　ほんとに・・・？数検1級といえば、その試験範囲に大学数学(微分積分・線形代数・確率統計など)を含む、合格率が10%を切ることもある難関試験である。 それを小学4年生の子供が・・・？冷静なフリをして返信を済ませ、そっと喜びを噛み締めた。自分のYouTubeチャンネル(予備校のノリで学ぶ﹁大学の数学・物理﹂‥通称﹃ヨビノリ﹄)は主に大学レベルの数学や物理を扱うチャンネルであり、メインのターゲットはもちろん理系大学生である。 しかし、開設当初から﹁学校の勉強に満足ができない子に進んだ教材として利用してほしい﹂と
                                            数学検定1級に9歳で最年少合格した少年に会ってきた話｜ヨビノリたくみ

                                          • 大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ


                                            先日、博士︵情報学︶になりました。学部と大学院をあわせた9年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例‥︵半端︶とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行﹃線形代数 増訂版﹄ 黒田 成俊﹃微分積分﹄ 河野 敬雄﹃確率概論﹄ 東京大学教養学部統計学教室﹃統計学
                                              大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ

                                            • エビングハウスの忘却曲線の実験を根拠にした勉強法がインチキである理由を丁寧に説明する｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場

                                              ヘルマン・エビングハウスはドイツの心理学者です。 記憶に関する実験的研究の先駆者で、忘却曲線を発見した人です。 このため、エビングハウスが忘却曲線を発見することになった実験を根拠にした勉強法を提唱するYouTube動画、Web記事、ツイート、本がたくさんあります。 たとえば「エビングハウス」でググると、検索結果上位に『エビングハウスの忘却曲線で分かる、最適な復習のタイミング』というWeb記事が出てきます。 この記事には、以下のように書かれています。 この記事で紹介したベストな復習のタイミングは、 1日以内に10分 1週間以内に5分 1か月以内に2~4分 の3回です。 この方法を上手く取り入れて勉強し、大きな成果を上げていきましょう。 (『エビングハウスの忘却曲線で分かる、最適な復習のタイミング』 https://ryugaku-kuchikomi.com/blog/ebbinghaus-t

                                                エビングハウスの忘却曲線の実験を根拠にした勉強法がインチキである理由を丁寧に説明する｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場

                                              • 機械学習の勉強を始めて1年以内にkaggleで2位になったので、やったこと全部書く - kaggle日記


                                                皆さん初めまして！ 先日kaggleのARCコンペで2位になったのですが、2位で終了しました！みなさんお疲れさまでした。コード書くの楽しかった。 pic.twitter.com/dLxl6Mlgoe — Aryyyyy (@aryyyyy13) 2020年5月28日 僕のkaggle歴が浅めということもありtwitterでも結構反響があって、何人かの方にはわざわざDMまで頂いてどんな勉強をしたか聞いていただきました。なるほど需要があるならということで、今までのことをまるっと振り返ってみようと思います。 これからkaggle始める方のためになれば幸いです。 機械学習を始める前のスペック 準備期間‥2019年7月〜 kaggle初参加‥2019年9月〜 kaggleちゃんと始める‥2019年10月〜 DSB参加‥2019年10月〜 会社を休職して本格的に勉強開始‥2020年1月前半〜 手頃な
                                                  機械学習の勉強を始めて1年以内にkaggleで2位になったので、やったこと全部書く - kaggle日記

                                                • 統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita

                                                  社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス

                                                    統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita

                                                  • 「線形代数で何を学ぶのか、何に役立つのか」大学や高専で線形代数を学び始めた人へ送るポスト→「学生時代に読んでみたかった」「意味や繋がりが理解できて初めて面白い」

                                                    三谷 純 Jun MITANI @jmitani 筑波大学 システム情報系 教授（'75生）CG/折紙/幾何/プログラミング，一風変わった折り紙の設計，制作をしてます．令和元年度文化庁文化交流使としてアジア諸国をまわってきました．主に数学と折紙と日常のことについてツイートします．折紙作品の写真をこちらで公開しています instagram.com/mitani.jun/ mitani.cs.tsukuba.ac.jp/ja/ 三谷 純 Jun MITANI @jmitani 理工系の大学生1年生の多くは まずはじめの数学で「線形代数」を学ぶことになると思います。 僕が学生だった頃、 「結局これって何を勉強しているの？」 という疑問がずっと拭えなかった記憶があります。 同じような疑問を持っている学生向けに、線形代数で何を学ぶのか説明する文章を作ってみました pic.twitter.com/1j

                                                      「線形代数で何を学ぶのか、何に役立つのか」大学や高専で線形代数を学び始めた人へ送るポスト→「学生時代に読んでみたかった」「意味や繋がりが理解できて初めて面白い」

                                                    • 統計検定準1級に合格した話 - i5882353iの日記


                                                      2022年4月13日の試験で統計検定準1級に合格したので、記事を書く気になりました。daminです。︵Twitter: @5882353i︶ うおおおおおおお統計検定準1級合格！！！！！！！うおおおおおおお！！！おおおおおお！！！！！！うおおおおおお！！！！！！！！！！！！！！！ pic.twitter.com/J1LDsgUVm1 — 惰眠👻 (@5882353i) 2022年4月13日 背景や、合格するまでに使った本などを書いていきます。 背景︵受験までのおおまかな流れなど︶ 余談‥センター統計選択のススメ 持っていた方がよいもの・知識 線形代数の知識 Pythonの知識 goodnotes5 使った本 東大出版の統計学入門︵通称‥赤い本︶ 公式の準1級対策本︵通称‥ワークブック︶ 過去問 クラインバウム生存時間解析 ゼロDLベイズ漫画 まとめ 真剣に読んでいる人向けのまとめ あま
                                                        統計検定準1級に合格した話 - i5882353iの日記

                                                      • タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita

                                                        この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S

                                                          タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita

                                                        • 放送大学マイルストーン('23)｜lumpsucker


                                                          はじめにこの記事は、放送大学の︵主に情報コースを中心とする︶学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 ︵2023年2月追記︶その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て︵上記の記事にある通り、文系
                                                            放送大学マイルストーン('23)｜lumpsucker

                                                          • 物理と数学の履修時期は常に１年すれ違っている


                                                            物理学は常に数学の発展と共に進歩してきた。 というより物理学からの必要に駆られた要請によって新たな数学の概念が切り開かれてきた。 したがって当然、物理を学ぶ際には現象そのものの理解とその裏に潜む数学的内容の理解が両輪となるのだが、 なぜだか日本の学校教育においては、この前提が上手く機能していない。 物理分野においてある現象を習ったその翌年に、ようやく数学分野において必要な概念が登場するといった具合だ。 具体的には、以下のようなものがある。 小学校6年の理科で﹁てこ﹂の法則性を学ぶ。この背景にあるはずの﹁反比例﹂の関係は中学1年の数学で習う。中学校3年の理科で力の分解を学ぶ。この背景にあるはずの﹁三角比﹂は高校1年の数学Ⅰで習う。中学校3年の理科で運動エネルギーを学ぶ。この背景にあるはずの﹁二次関数﹂は高校1年の数学Ⅰで習う。高校1年の物理基礎で等加速度運動を学ぶ。この背景にあるはずの﹁多項
                                                              物理と数学の履修時期は常に１年すれ違っている
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