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線形代数の検索結果281 - 320 件 / 574件

  • Juliaの速さの核心に迫る〜インタプリタ、コンパイラ、JITコンパイラ〜 - SEむううみんのプログラミングパラダイス


    新星プログラミング言語Julia。 Rubyの動的さとC言語の速度を両立させた、公認会計士の資格を取得したジャニーズJr.みたいな、そんなのアリかよって感じの言語だ。 Juliaの宣伝文句はすごい。引用してみよう。 僕らが欲しい言語はこんな感じだ。まず、ゆるいライセンスのオープンソースで、Cの速度とRubyの動的さが欲しい。Lispのような真のマクロが使える同図象性のある言語で、Matlabのように分かりやすい数学の記述をしたい。Pythonのように汎用的に使いたいし、Rの統計処理、Perlの文字列処理、Matlabの線形代数計算も要る。シェルのように簡単にいくつかのパーツをつなぎ合わせたい。チョー簡単に習えて、超上級ハッカーも満足する言語。インタラクティブに使えて、かつコンパイルできる言語が欲しい。 ︵そういえば、C言語の実行速度が必要だってのは言ったっけ？︶ こんなにもワガママを言った

    • 機械学習やPythonの基礎を学べる無料講座、早大の講師らが担当 | Ledge.ai

      画像は『スマートエスイー「機械学習」講座PV～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では5月12日の15時から、早稲田大学を中心に35以上の大学、企業、業界団体が手がける社会人教育プログラム「スマートエスイー」の一環として、オンライン講座「機械学習」が開講される。受講料は無料。 本講座では、人工知能（AI）における機械学習の理論を把握した上で、「Python言語の基礎」「教師あり学習・教師なし学習」「強化学習」「異常検知と半教師あり学習」などについて学べる。実際のデバイスやデータを用いた演習、実習、議論については、オンラインでも参加できるプログラムを用意している。 講師・スタッフは電気通信大学大学院 情報理工学研究科 准教授の清雄一氏、早稲田大学 グリーン・コンピューティング・システム研究機構 研究院客員准教授の坂本一憲氏、早稲田大学 理工学

        機械学習やPythonの基礎を学べる無料講座、早大の講師らが担当 | Ledge.ai

      • 化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門 | Chem-Station (ケムステ)

        化学書籍レビュー 化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門 2021/4/19 化学書籍レビュー ケモインフォマティクス, 機械学習 コメント: 0 投稿者: hoda hodaです。今回は筆者の勉強用に読んだ機械学習関連の書籍を紹介します。 概要 本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。 これまでに蓄積してきた実験／製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。 読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、デ

        • Neuromatch Academy、理論系神経科学で世界最強のオンラインサマースクール【体験談/レビュー】 - Neurohog Reports


          先日第一回Neuromatch Academyが終了しました。コロナウイルス騒動の中で今までのようなサマースクールが実施不可能と見たサマースクールの運営者たち、神経科学界の実力者たちが集まって作り上げたのがこのオンラインサマースクール、Neuromatch Academyです。ここではNeuromatch Academyの内容、仕組みと筆者のInteractive trackの生徒として参加した感想や体験談などを紹介します。 一体Neuromatch Academyは誰向けなのか 神経科学に興味のあるあらゆるレベルの人が対象 誰でもと言ったけど注意点も Neuromatch Academyの構成と仕組み Interactive trackとObserver track 1日のスケジュール プロジェクトはさらに小さいグループで Neuromatch Academyの授業内容 教材は無料公開さ
            Neuromatch Academy、理論系神経科学で世界最強のオンラインサマースクール【体験談/レビュー】 - Neurohog Reports

          • Mathpedia

            Mathpedia にようこそ Mathpediaとは、一般社団法人数学市民化プロジェクトにより運営されている現代数学を解説するウェブサイトです。詳しくは、Mathpediaについてをご覧ください。 Mathpediaは皆様のご支援によって成り立っております。ご支援いただける方は以下のPaypalリンクをご利用ください。 寄付する 任意の金額 毎月寄付する 1,000円/3,000円/5,000円/10,000円/100,000円 また、こちらのリンクからAmazonギフト券をご自身のアカウントにチャージしたり、各ページに貼られている参考書のリンク(例)からAmazonでご購入いただければ、そのチャージ・購入額の一部がアフィリエイト収益としてMathpediaの運営資金となります。その他の活動資金の調達先として、Mathpediaチューター室ではMathpedia執筆者による有償の数学チュ

            • どうして Julia を作ったか


              プログラミング言語﹁Julia﹂開発者さんの文章がとても好きなので、雰囲気重視で訳しました。結構意訳です。原典‥https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia/ =================================================﹁どうして Julia を作ったか﹂ それは、僕らが欲張りだからだ。 Matlab はめっちゃ使う。僕らの中にはLispの天才もいるし、PythonやRuby のすげー奴、Perl を巧みに使いこなす奴もいる。毛も生えない子供の頃からMathematica で遊んだ奴もいる。いまだにツルツルな奴だって仲間だ。Rではアホみたいにたくさんグラフを書いた。C言語からは、いつだって冒険の匂いがする。 ぜんぶ、大好きだ。面白いし、いろいろなことができる。何かをしたいと思った時--科

              • 数学の勉強に役立ちそうなサイトなど - 冷めたコーヒー

                はじめに こんにちは，みるか（@mirucaaura）と申します．絶賛ニート生活を謳歌している（Ref: 新卒で入社した会社を退職しました）のですが，あまりに何もしなさすぎて苦しくなってきたので，これまで Twitter でブックマークしてきたツイートを遡って有益そうな PDF や講義動画をここにまとめておきたいと思います． PDF，講義動画，Webサイトの順に列挙していきますが，特に一貫性はありません．ご容赦ください． PDF 線形代数学講義ノート：線型代数の講義ノート．線型代数ともなると Web 上に多くの PDF が落ちていると思うので好きなものを参照すればいいと思う．この PDF が良いのは他ではあまり扱われない双一次形式や無限次元ベクトル空間を章を立てて記述されているところで，関数解析を学ぶときの良い導入になりそう． 工学のための関数解析PDF：山田『工学のための関数解析』の行間

                  数学の勉強に役立ちそうなサイトなど - 冷めたコーヒー

                • 意識が生成したフィクションとしての現実を生きるということ――伊藤計劃『ハーモニー』＃闇のSF読書会②｜Hayakawa Books & Magazines（β）


                  闇の自己啓発会による#闇のSF読書会。今回は伊藤計劃﹃ハーモニー﹄を取り上げます。﹃闇の自己啓発﹄でも度々言及されてきた作品ですが、この作品を読んで自分に刺さった箇所、想起したこと、そして意識の消失について、各人が自身の感想を熱く語り合いました。その模様をご紹介していきます︵ネタバレ全開ですので、未読の方はご注意ください︶。 ＊前回はこちら ■ゼロ年代的﹁中二病﹂のモードが歴史化されている江永　それでは﹃ハーモニー﹄を。始めの章﹁<part:number=01:title=Miss.Selfdestruct/>﹂が、すごく印象に残っています。謎めいた少女ミァハと出会った13年ほど前の高校時代を回想しながら、その後の章のきっかけとなる大事件︵旧友キアンが自分の目の前で亡くなる︶までを語り手トァンが提示していく部分です。私の感覚で言えば、ゼロ年代的﹁中二病﹂のモードが、ここに歴史化されている感
                    意識が生成したフィクションとしての現実を生きるということ――伊藤計劃『ハーモニー』＃闇のSF読書会②｜Hayakawa Books & Magazines（β）

                  • ITと数学

                    2021年4月28日紙版発売 2021年4月23日電子版発売 中井悦司，他複数　著 B5判／160ページ 定価2,178円（本体1,980円＋税10%） ISBN 978-4-297-12066-5 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto この本の概要 Software Designで完売御礼の特集号，ITエンジニアと線形代数，ITエンジニアと微分積分，ITエンジニアと数学の各特集記事を再編集しまとめました。各記事，それぞれ筆者が再検討し修正，場合によって加筆をしております。内容はほぼ高校から大学の教養課程の数学と，Pythonを使ったプログラミングが中心。しかし，Deep Learnningや機械学習，人工知能の基礎を学ぶことができ

                      ITと数学

                    • 高校生と学ぶAI-Pythonで学ぶ ニューラルネットワーク-清風学園2019年度シンポジウム-井上愛一郎.pdf

                      0 清風学園 2019年度 シンポジウム 高校生と学ぶAI Pythonで学ぶ ニューラルネットワーク 2019年 12月11・12日 常勤顧問 井上愛一郎 1 president's lunch おじさんたちと牛丼の様々な事情 2 ここで問題や！ 関澤君、秋草君、黒川君、野副君の４人は、お腹が空いたので、上本町に牛丼 を一緒に食べに行こうとしてはります。上本町には、わるの屋ときらい屋の２ 軒の牛丼屋があります。牛丼は４人とも並盛で良いと言っていますが、関澤君 は牛丼にはたまごはいらないけど味噌汁を１杯、秋草君はたまごを２つのせ て味噌汁も１杯、黒川君は味噌汁はいらないけどたまごは１つ欲しい、野副君 はたまごも味噌汁も１つずつと言ってます。たまごと味噌汁は、わるの屋では どちらも50円、きらい屋ではたまごが40円、味噌汁が60円です。みんなお 金がないので、ランチミーティングにして会社の交

                      • 細胞の理論生物学の学び方(学部前期向け)


                        独学をする時の注意点 ここに記載した教科書はあくまで目安です。 前提となる知識や定番の記法やお約束がわからずに教科書や論文を読んでも理解はできません。特に初学の場合は、自分に馴染みのある問題を手がかりにした教科書を探すほうが早いです。いきなり分野の名著を無理に読むより、学生向けに書いたテキストのほうがよっぽど理解は進みます。 また数学や物理の基礎の場合は、必ずしも最新の教科書がいいわけではなく、昔の教科書のほうが良いこともしばしばあります。今の自分にあった教科書を見つけられるのは自分だけなのです。 数学基礎 理論生物学の教科書を読む場合、どうしても最低限必要となる数学(微分方程式・線形代数・ベクトル解析・確率統計など)があります。ここではその基礎的な数学をまとめます。 また志賀先生の30講シリーズは、数学的厳密さより各分野の気持ちを重点的に記載しており副読本として使うととてもよいです。 数
                          細胞の理論生物学の学び方(学部前期向け)

                        • 入門 情報幾何 - 共立出版


                          確率関数あるいは確率密度関数の集まりからなる統計的モデルのもつ自然な微分幾何学的構造を扱う。統計学に関して深入りをせずに、入門的な内容を解説している。数学的予備知識としては、微分積分、線形代数を前提としており、さらに測度論や多様体論、接続の微分幾何学といったものが必要となるが、それぞれの項目については丁寧に説明している。また、それらの基礎となる知識は、はじめにすべて述べてしまうのではなく、必要になったときに、その都度述べているため、使い方がわかりやすく、理解を諦めてしまうことのないように心がけている。 全体は7つの章からなる。第1章から第3章までは確率関数からなる統計的モデルに関する基礎的事項を扱う。特に、第2章ではフィッシャー計量について述べ、チェンツォフの定理を示す。また、第3章ではα-接続や接続の平坦性と関連して、e-接続やm-接続について述べる。第4章では確率密度関数からなる統計的
                            入門 情報幾何 - 共立出版

                          • [翻訳記事] データサイエンス領域でのキャリアを形成するためのガイド | TC3株式会社｜GIG INNOVATED.

                            はじめに このブログ記事は、Topcoder社が運営するブログの翻訳記事です。TC3株式会社はTopcoder社の日本で唯一のプレミア・パートナーであり、Topcoder社より許可を得て日本語に翻訳した記事を掲載しています。 英語での原文記事はA GUIDE TO BUILDING A CAREER IN DATA SCIENCEをご確認ください。 AI/機械学習、データサイエンス領域の取り組みは日本国内でも多くなってきています。そのような流れの中、AI人材の需要は2018年1.1万人規模から2030年には12.0万人と約11倍になると試算されています（経済産業省 ＩＴ人材需給に関する調査より）。このような中で、従業員の育成にも注目があたっていることと思います。今回は人材育成の観点で、データサイエンス領域（主に機械学習の領域）における学習のガイドをご紹介いたします。 ーーー翻訳ここからーー

                              [翻訳記事] データサイエンス領域でのキャリアを形成するためのガイド | TC3株式会社｜GIG INNOVATED.

                            • なかけんの「数の構成」ノート

                              数の構成 このサイトでは、大学数学以降で数学を学ぶ上で基礎となる、数の構成について見ていきます。内容は、以下のように分かれています。 自然数の構成 整数の構成 有理数の構成 実数の構成（まだ） ペアノの公理を用いた自然数の構成や演算の定義を行い、整数や有理数を商集合を用いて定義していきます。また、デデキントの切断を用いた実数の定義も行います。 高校までの数学の内容をゴリゴリと使っていくわけではないですが、高校数学を学んだ後の方が読みやすいです。なお、中学数学までは前提とします。 高校までの数学よりは厳密に、しかし、専門書よりはかみ砕いて書いていきます。 「数の構成」って何？ 大学で数学を学ぶ場合、線形代数学や微分積分学から始まることが多いです。微分・積分は高校でも学びましたが、大学での数学は高校のときよりも厳密に進んでいきます。特に、極限の扱いが厳密になるのですが、そのためにはまず実数につ

                              • ３次元座標変換のメモ書き


                                📌 はじめに 入社してきた新入社員が期待と不安とやる気に満ちあふれているところで，まずは研修から始めるところが多いかと思います． 研修なんて受けたことがないので，きちんと基礎を叩き込んでくれるところで研修受けたい．そう思うこの頃です． 今回は3次元座標変換について，巷にはそういった情報は沢山あるのですが，自分なりの整理も含めて少し書くことにしました．新人向けに書いていますので，最初は基本的なところから入っていきます． 📌 基本的な座標変換 座標系︵coordinate system︶3次元空間は実世界と同じであり，上下・左右・前後の3つの次元です．この上下・左右・前後はそれぞれ直交関係にあります．そして，例えば上下というのは，私から見た上下と，あなたから見た上下は必ずしも一致するとは限りません．つまり，上下・左右・前後というのはどこか基点があるということです．この場合，私やあなたが基
                                  ３次元座標変換のメモ書き

                                • 自動微分+XLA付き機械学習フレームワークJAXを使用してMNISTを学習させてみる - Morikatron Engineer Blog


                                  こんにちは、エンジニアの竹内です。 深層学習を行う際によく利用されるフレームワークといえばGoogleが開発しているTensorflowとFacebookが開発しているPytorchの2大巨頭に加えて、Kerasなどが挙げられるかと思いますが、今回はそのような選択肢の一つとしてGoogleが新しく開発している*1新進気鋭︵？︶の機械学習フレームワークJAXを紹介したいと思います。 github.com 今回JAXを紹介するきっかけですが、最近話題になったVision Transformerの公式実装のソースコードを読む際に、モデルの実装にJAXが使用されており、少し気になったので勉強がてら触ってみたというのが経緯です。 github.com ディープラーニングのフレームワークの入門といえばMNISTデータセットを使った画像分類ですので、今回はJAXの入門編としてシンプルな多層パーセプトロン
                                    自動微分+XLA付き機械学習フレームワークJAXを使用してMNISTを学習させてみる - Morikatron Engineer Blog

                                  • 大学を卒業したので四年間を振り返る - お腹.ヘッタ。


                                    大学生活において自分に関わってくれた全ての人へのアンサーブログです。感謝七割エモさ二割やって行き一割ぐらいでこのブログは作られています。 まぁ詰まるところ普通の底辺大学に通ってた学生の振り返りです。書いてたらあまり面白くはないことに気がついたので適当に興味がある人だけが読みましょう。興味がない人はブラウザバックしてください。 いやまって。。ブラウザバックって死語ってまじ・・・？ 入学 私は地元の工業高校を卒業後地元の総合大学の情報工学学科に入学しました。 大学選び及び大学受験には完全に失敗してて、所謂ACやsailとかの上位大学の一発芸入試を落ちた口のオタクでした。当時は能力もないのに学歴コンプみたいになっていて大変痛々しかったですが cf.当時の落ちたブログ記事 、今思うと浪人などはしなくてよかったなと思いました。多分性格上勉強をし続けるみたいなのは得意ではないので・・・ この頃はインフ
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                                    • Python用機械学習ライブラリ「PyTorch 1.8」がリリース、科学計算用フロントエンドAPIの追加など変更多数

                                      「PyTorch 1.8」は、3000超のコミットで構成され、コンパイル、コード最適化、科学計算用フロントエンドAPI、AMD ROCmサポートといった機能追加・改善が行われたほか、パイプラインとモデルの並列処理および勾配圧縮の大規模なトレーニングのための機能改善などが行われている。 具体的には、NumPyのnp.fftモジュールと同等の機能を備え、ハードウェアアクセラレーションと自動グラデーションをサポートしたtorch.fftや、コレスキー分解、行列式、固有値といった一般的な線形代数演算をNumPyスタイルでサポートするtorch.linalg（ベータ版）、FXを使用したPythonコード変換のサポート（ベータ版）が追加されたほか、パイプラインの並列処理（ベータ版）、DDP通信フック（ベータ版）、分散トレーニング用プロトタイプ機能が追加された。 ほかにも、PyTorch Mobileに

                                        Python用機械学習ライブラリ「PyTorch 1.8」がリリース、科学計算用フロントエンドAPIの追加など変更多数

                                      • 2021年2月の無言ブクマがたくさん付いたエントリ、ブコメがたくさん付いたエントリ

                                        「■なぜかノーコメントでブクマをつける奴は何が目的か」 anond:20210305165140を見て調べてみたくなったのだけど、この増田はファーストブクマ、セカンドブクマに限った話のようなので関係なかった。 ブコメが付かないエントリは[あとで読む]がたくさん付くエントリと似た顔ぶれ。ということはおそらくあとで読みたいのだろう。資産運用や売上などお金関係のエントリが入ったのが[あとで読む]が付くエントリとは少し異なる点か。 ブコメ数が多いエントリは政治系、○○イズム系が多い。サイトとしては朝日新聞系列と増田が目立つ。 2021年2月無言or匿名ブクマがたくさん付いたエントリ トップ20無言or匿名ブクマ数ブクマ数無言or匿名ブクマ率タイトル2357271587%大学の恩師に教わった、「なにがわからないか、わからない」ときの質問のしかた。 ｜ Books&amp;Apps1698181494

                                          2021年2月の無言ブクマがたくさん付いたエントリ、ブコメがたくさん付いたエントリ

                                        • 無料、独学で機械学習エンジニアになる！~機械学習が学べる無料サイト、書籍~ - Qiita

                                          こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある

                                            無料、独学で機械学習エンジニアになる！~機械学習が学べる無料サイト、書籍~ - Qiita

                                          • 線形代数　ベクトル編｜CGのための数学

                                              線形代数　ベクトル編｜CGのための数学

                                            • 入門 Python 3 第2版

                                              データサイエンスやウェブ開発、セキュリティなど、さまざまな分野で人気を獲得してきているPython。本書は、ベストセラー『入門 Python 3』の6年ぶりの改訂版で、プログラミング初級者を対象としたPythonの入門書です。プログラミングおよびPythonの基礎から、ウェブ、データベース、ネットワーク、並行処理といった応用まで、実践を見据えたPythonプログラミングをわかりやすく丁寧に説明します。Python 3.9に対応し、f文字列などの新機能も追加され大幅にボリュームアップしました。Pythonの機能をひと通り網羅し、リファレンスとしても便利です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ペ

                                                入門 Python 3 第2版

                                              • 数学０点の文系ノンITママがG検定に合格するまで【G検定対策・体験記】

                                                こんにちは。マーケティング部の小山です。 トレノケートの片隅で、このブログの運営やらメルマガなどをひっそり担当しています。 育休から復帰して2年目、 去年は体調を崩しがちだったうちのおちび（娘）が殆ど休まず保育園に通えるようになり、 私のワーキングマザー生活も少し安定してきたところです。 頭にちょっと余裕がでてきたので、仕事や育児の他にも、何かやってみたくなりました。 というわけで、 何を思ったか「G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #2）」に挑戦してみました。 結果、めでたく合格したので、 IT音痴の数学ニガテ人間が知識ゼロからどうやってG検定に合格したのか、 仕事と家事と「絶賛イヤイヤ期！」な育児の合間にコツコツ取り組んだ試験対策の内容などを書いてみます。 ※情報は2019年7月時点のものです。 G検定とは？ 一般社団法人日本ディープラーニン

                                                  数学０点の文系ノンITママがG検定に合格するまで【G検定対策・体験記】

                                                • ダイビック | プログラミングスクール

                                                  47歳総務一筋15年のキャリアを捨てて、データサイエンティストへ（前編） これまで総務で15年間勤務を続けてきた奥永龍也さん。 キャリアと安定した生活を捨てて、47歳未経験からのキャリアチェンジという前代未聞の挑戦の結果、彼を待ち受けていたものとは・・。 努力すれば評価されるという環境で働きたい これまでの経歴を教えてください。 私は今まで、ある法人の総務でずっと働いていました。勤続15年です。 結婚して子供も4人おり、安定した生活を送っていました。 プログラミングとは無縁の生活のように思えますが？ そうですね。プログラミングに興味を持ったのは、総務の仕事の中で、自分で公式HPを作成してみたいと思ったことと、業務効率化を図りたいと思ったことでした。 そういう中でスクレイピングやPythonの存在を知り、プログラミングに興味を持ちました。そこでスキルを身につけようと「progate」というオ

                                                    ダイビック | プログラミングスクール

                                                  • 素人が量子プログラミングをやって感じたこと - Qiita


                                                    今回はコーディングや数式はないです。 Qiitaに初めて量子コンピュータのプログラミング記事を投稿したのが 2020/12/17 でした。そこから2ヶ月。手を動かして感じたことを書いてみます。1量子力学を専門的に学んだこともないですし、pytyonも書けない状況からスタートしました。 量子プログラミングは、ひたすら面倒。 量子プログラミングは、ひたすら面倒です。何が面倒かというと、 非常に低レベルな部分からのフルスクラッチを強いられる ということが、まだそれなりにあるということです。AND,OR,XORなどを並べて アルゴリズムを実装しているような感じです。これだけでも面倒です。 ライブラリを使うのにもある程度知識は必要 幸いにも、ライブラリがあったりします。ただライブラリといっても optimize() みたいな ものではなく、アルゴリズム1つ1つが存在します。 なので、そのアルゴリズ
                                                      素人が量子プログラミングをやって感じたこと - Qiita

                                                    • 論理的思考を“避ける”のがプログラミング　遠藤諭が考えるプログラミングにいちばん大切なこと


                                                      小学校でプログラミング教育が始まった理由の1つに﹁論理的思考を鍛えるため﹂というのがあります。しかし、角川アスキー総研の遠藤諭氏はあえて論理的思考を“避ける”ことを考えるのがプログラミングと言います。その真意はどこにあるのでしょうか。 プログラミングをするときにいちばん大切なことはなにか 情報処理学会の﹃情報処理﹄最新号︵2021年月号 Vol.62 No.3︶に記事を書きました。といっても、それほど大げさな内容ではなく、﹁プログラミングをするときにいちばん大切なことはなにか﹂について書いたつもりです。 情報処理 ﹁情報処理﹂は，急速な進歩を続ける情報技術分野を中心とした最新の情報科学技術を，分かりやすく，読みやすくをモットーに解説・紹介しています．情報処理技術者・研究者または情報処理を学ぼうとする学生にとって有益な情報源となっています． www.fujisan.co.jp これからプログ
                                                        論理的思考を“避ける”のがプログラミング　遠藤諭が考えるプログラミングにいちばん大切なこと

                                                      • JAIST社会人大学院進学を志してから合格まで - 遅れて馳せ参じる


                                                        この4月から北陸先端科学技術大学院大学︵JAIST︶の博士前期課程︵先端科学技術専攻︶に進学します。社会人大学院生として情報科学の修士取得を目指します。 入学試験の対策に当たって、いろいろな方の受験体験記ブログに助けられました。私も、JAIST社会人大学院への進学を志してから合格に至るまでの記録を残しておこうと思います。この記事も今後JAISTを受験される方にとっての一助となれば幸いです。 www.jaist.ac.jp 背景 機械学習・深層学習スタートアップでエンジニア︵3年目突入︶をしています。前職までは経済学部⇨国家公務員なので、現職のエンジニアは未経験からのスタートです。 独学で学んでいたとはいえ、機械学習・深層学習はおろか、ソフトウェアエンジニアリングの基本の﹁き﹂の字もわかっていませんでした。正直よく入社させてもらったなと思います。それからは毎日ついていくことに必死でしたが、優
                                                          JAIST社会人大学院進学を志してから合格まで - 遅れて馳せ参じる

                                                        • 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

                                                          • CGのための数学

                                                            コンピュータグラフィックスに関する数学，線形代数や確率，統計，微積分，クォータニオン，フーリエ解析などに関する解説書です． 誤字や間違いなどのご指摘は以下からコメントをお願いします． https://zenn.dev/mebiusbox/scraps/90bc293a07430d

                                                              CGのための数学

                                                            • Introduction | y-meguro's reading record

                                                              これは何？y-meguro の読書メモです コードは y-meguro/reading-record にあります 目次Introduction Computer Systems コンピュータシステムの理論と実装 CPUの創りかた プロセッサを支える技術 コンパイラの構成と最適化 作って理解するOS Operating System Concepts Algorithms やさしく学べる離散数学 あたらしいグラフ理論入門 計算理論の基礎 アルゴリズムイントロダクション 珠玉のプログラミング 世界で戦うプログラミング力を鍛える本 Math 微分積分キャンパス・ゼミ 線形代数キャンパス・ゼミ 確率統計キャンパス・ゼミ English 例解 和文英訳教本 (文法矯正編) 英作文ハイパートレーニング 自由英作文編 TOEFLテストリスニング問題190 TOEFLテストライティング問題100 TOEF

                                                                Introduction | y-meguro's reading record

                                                              • 2変数2次関数の極値問題（平方完成と主軸変換の図形的な意味） - tsujimotterのノートブック


                                                                前回の記事の続きです︵前回の記事を読まなくても、今回の内容は読むことができます︶‥ tsujimotter.hatenablog.com 前回の内容を簡単に振り返ります。﹁空間内の与えられた2直線 に対して、その距離を求めることはできるか？﹂という問題について考えました。 からそれぞれ点 をとったとき、 の距離は2変数の2次関数関数 として求められます。 の最小値を求めれば、 の距離が求まるという話でした。 ここで﹁2変数の2次関数の最小値はあるのか？﹂という部分が一つの焦点だったわけですが、 が平行でない場合には最小値が極小値に一致する︵最小値は存在する︶という結論でした。 上の記事では、 を力技で平方完成して最小値を出していました。ところが、ブログ公開後にTwitter上で @Freufirst さんという方から﹁2次関数の平方完成は合同変換で出来るよ﹂という旨のアドバイスをいただきま
                                                                  2変数2次関数の極値問題（平方完成と主軸変換の図形的な意味） - tsujimotterのノートブック

                                                                • Rubyの機械学習ライブラリまとめ


                                                                  はじめに 最近では、機械学習関連Gemが多く開発され、Rubyでも機械学習できるようになってきました。代表的なものを、ざっくりとまとめてみました。 まとめ情報 いきなりですが、この記事は私の偏見で選んだものですので、他のまとめ情報も紹介します。もっとも大きなのがAndrei Beliankou (arbox) さんのまとめリポジトリです。色んなものが紹介されています。 Railsエンジニアにとっては、SearchkickやStrong Migrationsで有名な、Andrew Kane (ankane) さんも、機械学習関連のGemを多く作成しています。C/C++のAPIが提供されている、他言語の機械学習ライブラリを、FFI/Fiddle/Riceでラップして、Rubyで使えるようにしています。ankaneさん自身が書かれた、それらGemのまとめ記事があります。 ベクトル・行列・線形代数
                                                                    Rubyの機械学習ライブラリまとめ

                                                                  • 線形代数 | 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...

                                                                    • Python・R・VBAのまとめ - Qiita

                                                                      はじめに 機械学習の勉強を始めたVBAユーザです。 備忘録としてPython・Rの文法をVBAと比較しながらまとめています。 いくつか記事を書きましたが、各言語で使用する関数等を比較した一覧表の部分をまとめました。 比較のために、EXCELでの計算も一部示しています。 目次 文法 基本的な文法 基本的な書き方 代入 入出力 ディレクトリ 繰り返し 条件分岐 演算 基本的な算術演算 論理演算・比較演算 論理値 比較演算子 論理演算子 数学関数 丸め・整数化 符号と絶対値 べき乗と平方根 指数関数と対数関数 三角関数と逆三角関数 双曲線関数と逆双曲線関数 ガンマ関数等 数学定数 文字列操作 文字列の基本的操作 文字列の取り出し 文字列の検索 文字列の置換 文字列の変換 文字列のスペース アスキーコード ベクトル ベクトルの作成 ベクトルの属性 要素へのアクセス 要素の検索 ベクトルの操作 集合

                                                                        Python・R・VBAのまとめ - 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

                                                                        • 『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

                                                                          • ど素人初学者データサイエンティストロードマップまとめのまとめ - Qiita

                                                                            はじめに データサイエンティストを志してみようと思っていろいろ調べたけど、ロードマップを調べても情報が多くてどれをやればいいかわからなくなったので頭の整理も兼ねて初めて記事を書いてみました。 多分知識がついたら増えるので加筆修正します。 初学者なので的外れな部分もあると思いますが、こんなのが足りないとか教えていただいたら加筆したいと思います。 筆者スペック ・MARCH文系卒 ・学部は経営学部 ・３０代前半 ・新卒で商社で７年、メーカーで３年営業　現在３社目 ・プログラミング歴０ データサイエンティストを目指すきっかけ ・会社に仕事をさせてもらう人生ではなく自分で仕事を選べるようになりたいという目標の為。 ・転職を繰り返した結果待遇は生活できるぐらいにはなったけど、 これからの人生とか考えた時に転勤とか含めどうしても会社に身柄を拘束された人生しか見えなかったこと。 ・結婚とか考えた時に収入

                                                                              ど素人初学者データサイエンティストロードマップまとめのまとめ - Qiita

                                                                            • 恵方を表す関数を求めてみた - Corollaryは必然に。


                                                                              恵方巻といえば、節分の日に決まった方角︵恵方︶を向いて無言で食べると良いとされる巻き寿司のことです。 恵方は毎年変わり、以下のようにして決まるそうです‥ 西暦年の1の位 恵方24方位 方位角*1 16方位 東基準反時計周り4・9甲 075° 東北東やや東 015° 0・5庚 255° 西南西やや西 195° 1・6 3・8丙 165° 南南東やや南 285° 2・7壬 345° 北北西やや北 105° ︵歳徳神 - Wikipediaより一部引用︶ 例えば2021年の恵方は﹁南南東やや南﹂ですね。16方位だと﹁南寄りの南東のやや南︵7.5°︶﹂と聞こえてややこしいので、個人的には﹁南むいて15°左に回転﹂が分かりやすいと思います︵他の恵方も同様︶。 それはさておき、今年の恵方を計算で求められたら便利ですよね。毎年毎年﹁恵方　方角﹂で検索せずに済みますし。 ということで今回は、
                                                                                恵方を表す関数を求めてみた - Corollaryは必然に。

                                                                              • Pythonコードを交えて学ぶ関数解析 - noppoman - BOOTH

                                                                                ■本書の内容 本書は関数解析の入門書ですが、関数解析はとても抽象的な理論を多く扱います。よって、プログラミングで表現可能な理論に関してはPythonを用いてその理論を再現し、抽象的な概念をある程度コードで追えるようなことをひとつの目標としています。扱う分野に関しては、目次を御覧ください。また、noteで第2章までの試し読みを公開しておりますので、本書に興味を持っていただいた方は先に試し読みを読まれることをおすすめします。 試し読みはこちら: https://note.com/noppoman/n/n7f208564351d ページ数: 189P + まえがき、あとがき等 ■サポートページ ソースコードや正誤表については以下のサポートページへアクセスください。 https://github.com/noppoMan/learning-functional-analysis-with-pyth

                                                                                  Pythonコードを交えて学ぶ関数解析 - noppoman - BOOTH

                                                                                • キカガクで一番人気の『脱ブラックボックスコース』に完全版が登場＆全編無料で公開決定！の裏話 - Qiita


                                                                                  はじめに メリークリスマス！ 株式会社キカガク 代表取締役の吉崎です。 こうやって Qiita に記事を投稿するのがなんと﹃2年ぶり﹄です。 月日の流れは早いものです。 では、さっそく本題から。 みなさん、大変長らくお待たせしました！！！！！ 2017 年に皆さんご存知の Udemy で公開以来、なんと Udemy だけでも 38,000人以上の方が受講してくださったキカガク流﹃脱ブラックボックスコース﹄。 微分から単回帰分析まで扱う初級編と、線形代数から重回帰分析まで扱う中級編まではスムーズにリリースしており、中級編の最後に﹃上級編も近々...﹄なんて言いつつ、大変申し訳ありません！ ...実は仕事をサボってました。 なんてことはないのですが、今回のコース紹介後に書く裏話にある葛藤があり、なかなかリリースができていませんでした。 そんな心苦しい思いは今日でおさらばです。 みなさん、大変お
                                                                                    キカガクで一番人気の『脱ブラックボックスコース』に完全版が登場＆全編無料で公開決定！の裏話 - Qiita
                                                                                  前のページ 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 次のページ

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