KIT数学ナビゲーション
数学ナビゲーションについて KIT数学ナビゲーションでは，高校数学と大学1，2年次に学ぶ数学の内容が中心になっています。特に、基本となる数学の公式を整理して掲載しているので、数学の辞書のように利用していただくと便利です。また、問題を解くためのノウハウも掲載しているので、どのように問題をといたらいいかわからない時にご利用ください。数学の基礎的な内容が中心になるので、本学を目指す高校生にとっても参考になります。 今後、さらに内容を充実させてきます。 作成スタッフ 動画配信 周辺知識ネットワークグラフ 数学ナビゲーションは，STEMナビゲーションのコンテンツの1つで、STEMナビゲーションには他に物理ナビゲーションと工学ナビゲーションがあります．これらのコンテンツの知識を記載した各ページはハイパーリンクで関連付けられています．その様子を示したのが下の周辺知識ネットワークグラフです．水色は数学の知
【教養】もっと早く読んどきゃよかったという本 - 痛い信者(ﾉ∀`)
2：名無しさん＠涙目です。(埼玉県)：2011/04/06(水) 21:33:25.67 ID:r7BIR4zK0 LO 14：名無しさん＠涙目です。(チベット自治区)：2011/04/06(水) 21:36:13.61 ID:VvhFK8lN0 >>2がLOかよ ニュー速酷すぎる 328：名無しさん＠涙目です。(埼玉県)：2011/04/06(水) 23:22:59.52 ID:LkdMwjHZ0 >>2で終わってた 9：名無しさん＠涙目です。(京都府)：2011/04/06(水) 21:35:13.79 ID:JDnfPJNY0 吉川英治「宮本武蔵」 37：名無しさん＠涙目です。(dion軍)：2011/04/06(水) 21:40:07.94 ID:+2nh7tYG0 思考の整理学 大学への数学 宮脇俊郎のらくらく理論ゼミナール 46：名無しさん＠涙目です
よりよい学びを実現するためのコツを抽出・記述した「学習パターン」(Learning Patterns) に関するブログ「Learning Patterns」
本サイトでは、ラーニング・パターンの考え方や個々のラーニング・パターンについて紹介します。 ラーニング・パターンは、自律的で創造的な学び方のコツをパターン・ランゲージという形式でまとめたものです。どのような状況でどのような問題が生じやすく、それをどのように解決すればよいのかの発想がまとめられています。このようなコツを「言語」として共有することで、個人の自律的で創造的な学びの支援と、学びのコミュニティの活性化を目指しています。 ラーニング・パターンは、2009年4月から毎年、慶應義塾大学総合政策学部・環境情報学部の全学生（一学年約900人）に配布されているほか、本ウェブサイトやtwitter等で、幅広い世代の方に広まりつつあります。ぜひご活用ください。 ラーニング・パターン（Learning Patterns）のtwitter配信をしています！ よりよい学びのコツを記述した「ラーニング・パタ
（保存版）いままでの「独学者のための文献リスト」をまとめてみた 読書猿Classic: between / beyond readers
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク（Neural Network)： (人工）神経回路網 ニューラルネットワークとは、生物の脳にある神経細胞（ニューロン）のネットワークの働きをモデル化したものである。 ニューラルネットワークを用いたシステムでは、人間の脳と同じように、物事を記憶し、記憶を元に判断するという機能を実現できると考えられている。 例えば、システムに円や三角といった図形を記憶させ、次に先ほどとは異なる図形を入力したときに、記憶を元に、その図形は円なのか三角なのかを判別したり、数字を記憶させれば、数字を読み取ることが出来るようになる。 ここで、重要な点は、ニューラルネットワークシステムに与える問題の図形や数字は、正解例とは多少ずれた形でも、ある程度システムが正しく判別できる点である。 ＮＮ（ニューラルネットワーク）の学習の例） １． 見本を入力したとき、正解を答えるようになるまで訓練する
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