AWS Training and Certification - Machine Learning
Machine learning & artificial intelligence Get started on AI/ML training with content built by AWS experts If you’re a beginner looking for a clear starting point to help you build a career or build your knowledge of machine learning in the AWS Cloud, we recommend you start with an AWS Learning Plan. This set of on-demand courses will help grow your technical skills and learn how to apply machine
Learn with Google AI: Making ML education available to everyone
During college, while doing a geophysics internship aboard an oil rig, I realized that software was the future—so I switched my major to computer science. After more than a decade working at Google, I had a similar moment where I realized that AI is the future of computer science. Today, I lead Google’s machine learning education effort, in the hope of making AI and its benefits accessible to ever
東大松尾研、「Deep Learning基礎講座」の演習コンテンツを無償公開
東京大学松尾研究室（松尾豊特任准教授）は1月24日、東京大学の公開講座「Deep Learning基礎講座」で実際に使っている演習コンテンツの無償公開を始めた。GPUを使ってモデルを学習する実践的な内容で、個人・非商用に限って無料で利用できる。 Jupyter Notebook形式で作成された研究者向け演習コンテンツで、Jupyter環境があれば利用可能。GPUを利用し、実際にモデルを学習させながら技術を習得できる。線形代数や機械学習が前提知識として必要。コードはTensorFlowと、Numpy、Scipy、Scikit-learnなど標準的なライブラリで構成した。公開したのは演習パートのみで、講義パートのコンテンツは別。 個人で学習する目的のみで無償で利用でき、講習会や教室などでの利用は不可。クリエイティブ・コモンズの「CC-BY-NC-ND」（表示 -改変禁止- 非営利-一般）が適用
スタンフォードのコンピュータサイエンスの授業の感想｜Rui Ueyama
いまのところ25単位分（マスター修了に必要な単位数の約半分）の授業を取ったので感想を時系列でちょっとまとめたい。昔のやつは記憶が曖昧になっているけど。 CS243 プログラムの解析と最適化 (2014Q4)要するにコンパイラの最適化の授業。前半はデータフロー解析とかでかなり実用的な感じがしたが、後半は行列計算の命令の依存関係を抽出してベクトル最適化とか、ItaniumみたいにレジスタのたくさんあるCPUでループアンローリングするみたいな話で、実際に役に立つのかはよくわからなかった。 と、そのときは思ったが、巨大な行列の計算はよくあるので、興味を持てなかった僕がダメだっただけかもしれない。 とにかく難易度が高かった。かなりがんばって夜中までやっていたつもりだけどもっと真剣に取り組むべきだったかもしれない。なにせこれが最初の授業だったのでレベル感がよくわかっていなかった。教授がドラゴンブックの
Home – Google Tech Dev Guide
Grow Your Technical Skills with Google Whether you're new to computer science or an experienced coder, there’s something for you here in Google’s Tech Dev Guide. We’ve carefully curated materials from various sources, including some made by Google, that you can use to grow your technical skills, supplement your coursework, and prepare for interviews. Interested in pursuing a career in business? Ch
MITがSICPを教えなくなった理由
Programming by poking: why MIT stopped teaching SICP | posterior science このNYC Lisp meetupの動画で、Gerry Sussmanに対する質問として、SussmanとAbelsonの古典、The Structure and Interpretation of Computer Programs(SICP)に基づく、伝説的な6.001講義をなぜMITはやめたのかと聞かれている。 Sussmanの回答としては、SussmanとHal Abelsonは1980年代から延々と教え続けるに嫌気が差し、1997年に、学部長の事務所に行って、「俺らはやめる。後どうするからは勝手に考えろ」と宣言した。より重要なこととしては、SICPのカリキュラムは、今日のエンジニアリングに求められるエンジニアを育てることができないからで
全国ネットカフェ･まんが喫茶一覧 ナビ マップ
楽天でレビュー1000件越え！使い心地が良いと話題になっているナイトブラです。 グラモアと言えば「グラモアブラ」が有名ですが、こちらのナイトブラもその評判…
Language Learning with Livemocha | Learn a Language Online - Free!
The experts in language learningFor nearly 30 years, learners have turned to Rosetta Stone to build the fluency and confidence they need to speak new languages. From second language to second natureRosetta Stone helps you tap into your brain's innate ability to learn language, and gets you comfortable with communication in real life. The best way to pick up a language is to surround yourself with
Programmer Competency Matrix
Note that the knowledge for each level is cumulative; being at level n implies that you also know everything from the levels lower than n. Computer Science
コンピュータシステムの理論と実装
コンピュータを理解するための最善の方法はゼロからコンピュータを作ることです。コンピュータの構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、コンパイラ、OSに大別できます。本書では、これらコンピュータの構成要素をひとつずつ組み立てます。具体的には、NANDという電子素子からスタートし、論理ゲート、加算器、CPUを設計します。そして、オペレーティングシステム、コンパイラ、バーチャルマシンなどを実装しコンピュータを完成させて、最後にその上でアプリケーション（テトリスなど）を動作させます。実行環境はJava（Mac、Windows、Linuxで動作）。 ● 本書のサポートサイト ● 本書で使用するツール「Nand2tetris Software Suite」 ● 「Nand2tetris Software Suite」のチュートリアル 目次 賞賛の声 訳者まえがき：NANDからテトリスへ まえがき イント
Home | nand2tetris
The site contains all the lectures, project materials and tools necessary for building a general-purpose computer system and a modern software hierarchy from the ground up. The materials are aimed at students, instructors, and self-learners. Everything is free and open-source, as long as you operate in a non-profit, educational setting. The materials also support two on-line courses: Nand2Tetris P
理工系のための微分方程式演習
「理工系のための微分方程式演習」 現在、以下の記事だけで公開します。 随時内容を充実していきます。 乞うご期待！！ 以下リンクをクリックすれば PDFをダウンロードできます。 【戻る⇒】
The Feynman Lectures on Physics
Caltech's Division of Physics, Mathematics and Astronomy and The Feynman Lectures Website are pleased to present this online edition of Now, anyone with internet access and a web browser can enjoy reading2 a high quality up-to-date copy of Feynman's legendary lectures. This edition has been designed for ease of reading on devices of any size or shape; text, figures and equations can all be zoomed
How I Learn Chinese
I started learning Chinese a couple of months ago now. The motivation was obviously seeing Mark Zuckerberg giving his talk in Chinese in Beijing, and just thought I would be able to do that as well. Plus as a frequent traveler to Taiwan, I always wanted to learn the language, although with enough Kanji knowledge as a regular Japanese I had been able to spend my time without any Chinese knowledge a
本物のプログラマはHaskellを使う：ITpro
筆者 shelarcy Haskellは，関数型プログラミングというジャンルに属する言語です。Haskellや関数型プログラミングを題材に物事を見ていくことで，今まで思いもよらなかったような未知の世界を知ることができるでしょう。 プログラミング言語を学ぶという行為には， 言語の基本的な文法や考え方を理解する 言語の文化圏で広く使われている考え方に親しんでその言語らしい書き方を習得する 単に言語を使ってできること以上の知恵を学ぶ の3段階があります。この連載では，三つ目の段階を目標に，Haskellプログラミングの世界を一つひとつ丁寧に紹介していきます。 更新は毎月第1水曜日（1月のみ第2水曜日）
弱LisperがMITでSICP(シクピー)を受講した結果 - Qiita
SICPとは何か Structure and Interpretation of Computer Programsという古めかしい表紙の本をご存知でしょうか? これはもともと、マサチューセッツ工科大学(Massachusetts Institute of Technologies; MIT)の電気工学および計算機科学(Electrical Engineering & Computer Science; EECS)系の学部の授業の一本目として提供されていた同名の授業から発生した教科書です。教科書は無料公開されています。 HTML版 http://mitpress.mit.edu/sicp/full-text/book/book.html Kindle版 https://github.com/jonathanpatt/sicp-kindle PDF版 https://github.com/s
来年は機械学習のコンペにもうちょっと参加したい - 唯物是真 @Scaled_Wurm
今年はいろいろ開催されたのに全然参加できなかった 目標に「kaggleに参加する」とか書いてた気がするんだけど…… 画像認識系だとまったく手が出ないのもなんとかしたい 機械学習のコンペは、訓練データが与えられてそれで何かしら予測モデルを作って予測結果を提出するっていう形式が多いです 途中のランキング用のデータと最終評価用のデータが別にあってうまく予測できているかを競います 賞金付きなのが結構多く、学生限定とかの出場制限もあまりありません ちなみに素性エンジニアリングとかをがんばるのなら時間がある方が有利かなと思うので学生の人におすすめです(？) コンペが開催されてるサイト kaggle(英語) 一番の大手。参加者が多くて相手が強すぎる感じもする 終了後にフォーラムとかブログとかで手法が公開されていることが多いので参考になる no free hunch | the sport of data
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https://kimiyuki.net/blog/2016/12/02/getting-started-with-ctf/
31歳からの大学院進学（数学・修士課程） - 34歳からの数学博士
Loman Labs · Research group at the University of Birmingham