We are thrilled to announce Astro v1.0: a web framework for building fast, content-focused websites. Over the last 16 months, Astro has grown from an empty repo to over 13,000 stars on GitHub and 30,000 early users around the world. The Astro documentation has been translated into 6 different languages, and Astro has already been deployed at amazing companies such as Firebase (Google), Trivago, Th

背景 私たちは中核人材育成プログラム 第5期受講生として、1年間にわたり様々な講義を受け、演習を実施してきました。その過程で、変化し続けるサイバーセキュリティの世界では、世界中の情報を的確に収集し成長を続けることが大事であることを学びました。 世界中の情報を利用するためには英語の力、中でもリーディングの力が不可欠です。しかし、私たち日本のセキュリティエンジニアの多くは英語に苦手意識を持っており、的確な情報活用ができていないのが現状です。 本プロジェクトは、日本のセキュリティエンジニアの情報収集力・成長力レベルアップのため、その手段としての英語リーディングの意欲・能力向上を目指して企画されました。実務や学習にお役立ていただければ幸いです。 想定利用者 日本語話者のセキュリティエンジニア全般ですが、中でも「ユーザー企業や官公庁で働く実務担当者」を主なターゲットとしています。「英語はちょっと……

import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)

画像は「京都大学「因果推論 －一般化線型モデルとRubin因果モデルの理論－」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、オンライン講座「因果推論 －一般化線型モデルとRubin因果モデルの理論－」を開講中だ。京都大学が大学院生向けに提供する臨床統計家育成コースを過去の教育経験をベースに、臨床医学のための統計学を習得できるように構成したもの。閉講日時は2022年2月28日（月）23時59分。受講料は無料。 本講座では、医学のための因果推論（causal inference）の手法とその理論を解説する。因果推論の理論を系統的にまとめた「講義ノート」が用意され、いくつかの重要な論点を対話形式で解説した動画を視聴して学習する。 因果推論を学ばなければならない理由の1つとして、医学、経済学、政治学、教育学といった分野で、実証研究の価値が高ま

このPython入門講座では、プログラミング経験の未経験者・初心者を対象に、ブラウザからPythonを実行できるサービスGoogle Colaboratory(Colab)を使って、Pythonの基礎をチュートリアル形式で解説します。 Colab は、Google社が提供する、Webブラウザからプログラミング言語Pythonを実行できるサービスです。Colabは無料で使えますし、めんどうな環境設定なしに、いきなりプログラミングを体験できますから、これからプログラミングをやってみたい、という方にはおすすめの学習環境です。 この講座では、プログラミング未経験者を対象に、Pythonプログラミングに必要な最低限な操作方法と、基礎知識を覚えてもらうことを目標にしています。この講座でかんたんにプログラミングの概要を学び、それから一般的なPythonの入門書に取り組むと、学習がスムーズに進むのではない

この講座は『受講登録する（無料）』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。 『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。 ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール（PDF）を参考にご確認ください。 講座内容 数理科学・データ科学の重要性が声高に叫ばれてから久しい。学問の世界でも実社会でもデータに触れないことが稀なくらいであり、データにまつわる理論や機械学習などの技術の修得のニーズが高まっている。数理科学にせよ、データ科学にせよ、さらに続く機械学習やAIの分野にせよ、いずれも数式で表現されるモノである。それらを深く理解するには結局のところ数学の勉強が必要になる。とはいえ専門的な数学までは必要なく、大学初年次に学ぶ基礎的な内容を押さえておけば、数理・データ科学を学び始めるには十分である。 本講座では、数理・データ科学のために結局勉強することにな

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Twelve years ago, universities like Stanford and MIT opened up free online courses to the public. Today, over 1,200 schools around the world have created thousands of free online courses. To welcome the new year, I’ve compiled this list of 860+ such free online courses that you can start right now. For this, I leveraged Class Central’s database of over 100,000 online courses. When available, I've

Azure Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 12-week, 24-lesson curriculum all about IoT basics. Each lesson includes pre- and post-lesson quizzes, written instructions to complete the lesson, a solution, an assignment and more. Our project-based pedagogy allows you to learn while building, a proven way for new skills to 'stick'. The projects cover the journey of food from farm to tab

イーロン・マスクが YouTube チャネルでスペース X のテキサス工場スターベースの中を歩き回りながらロケット製造や電気自動車について説明しているのを観た。ツイートしたこの件。 これがめちゃくちゃに示唆に富んでいて面白かった。この日のイーロン・マスクは饒舌で楽しそうなので、かなり魅入ってしまった。きっと彼はカンファレンスや会議室の中でインタビューを受けるよりも、工場でみんながロケット作ったり作業している場で語った方が情熱を込めていろいろ説明してくれるんだと思う。 この中で製造工程の話があって、これはロケット製造などの特定分野だけでなく、IT やその他の分野にでも当てはまる普遍的な知見だと思ったので意訳してみた。ざっとビデオを観て印象に残った部分だけを意訳した。あくまで大枠で言ってることをまとめただけなので、もし詳細に興味があればぜひビデオを観てイーロン・マスクの話を直接聞いて確認してく

新バージョン（Ver.4.0.0）公開！ Linuxサーバーの構築について基礎から実習形式で学習することができる教科書です 本教科書はLinuCレベル２の出題範囲に含まれるサーバー構築に必要な知識について、実習形式で学習を進めることができるテキストです。自分で構築したサーバーの環境で実際にWebアクセスをしたりメールの送受信をしたりすることで、サーバーの動作原理やプロトコルの仕組みを理解することができます。 Ver.4.0.0では仮想化技術／仮想マシンの解説や実践方法を追加するとともに、最新のLinuxディストリビューションAlmaLinux9.3に対応しました。また授業や研修だけでなく独学でも読み進められるよう、構成を見直しました。 本教科書はこれまでに10万回以上ダウンロードされ、「授業で使える実践的な教科書」として実績のある教材です。学校教育、社員教育、個人学習などに幅広くご利用くだ

🌍 Travel around the world as we explore Machine Learning by means of world cultures 🌍 Azure Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 12-week, 26-lesson curriculum all about Machine Learning. In this curriculum, you will learn about what is sometimes called classic machine learning, using primarily Scikit-learn as a library and avoiding deep learning, which is covered in our forthcomin