「数学者は変人ばかり」って本当？ 天才数学者・千葉逸人先生に聞いてきた | i:Engineer(アイエンジニア)
こんにちは。ヨッピーです。本日は 東京大学 に来ています。 僕みたいな低IQの屁こき豚がこんな所に来てしまったら、一歩入っただけで 知恵熱 出してぶっ倒れそうな気がしますが、取材のためなので仕方がありません。 さて、「i:Engineer」ではこれまで、 京都大学の先生 や 東工大の学生 など、いわゆるアカデミックな方々にも取材をさせていただきました。その取材の際に、 「数学者は変人しかいない」 「人格破綻してる」 「狂人の巣窟」 なんて、「 数学者やべぇ 」みたいなニュアンスの話を聞くことがしばしばありました。僕の知人で、京都大学を中退後、現在は優秀なエンジニアとしてゴリゴリ最前線で働いている方も「ずっと数学をやっていたかったけど、 数学をやるには全部捨てなきゃ無理だな と思って諦めた」みたいなことを言っており、がぜん「 数学者ってどんな人なんだろう 」と興味が湧いたわけです。 そこで今
文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。 - Qiita
※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B
StudyDoctor
更新情報 2019.07.19 スイショウ が 国公立大現代文 を追加しました!! 2019.07.18 スイショウ が 私大国語 を追加しました!! 2019.07.11 スイショウ が 共通T現代文 を追加しました!! 2019.07.11 スイショウ が センター対策現代文 を追加しました!! 2018.05.12 スイショウ が 第1問(三) を追加しました!!
プログラマーとして社会人になったけど高校数学を1から独学している - It's okay to be weird
この春からプログラマーとして働くようになりました。今まで色々と開発系の勉強を中心にしていましたが、最近はもっぱら高校数学を独学しています。 勉強しようと思ったきっかけ、教材として使っている『長岡の教科書』の紹介について書いていきます。 勉強しようと思ったきっかけ まず前提として、僕は高校を中退しています。空白期間を経て情報系の専門学校に入ったのですが、その際に取った高認も、英語だけを受験して取得したという経緯もあり、高校以降の勉強の知識がごっそり抜けてしまっています。 その後、専門学校に入ってから基本情報技術者試験を受験することになったのですが、そこで出てきた集合や対数、数列といった知識が全くないため（Σってなに状態）、数学の知識の欠如を感じたものです。 なんとなく数学コンプレックスを抱えたまま過ごしている折に、2014年10月発売のWEB+DB PRESS Vol.83のインタビューにて
機械学習の基礎知識としての数学 - learning.ikeay.net
私がAI（人工知能）や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん！」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのｗ」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので（DeepLearningできるようになりたい！）、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
クリエイティブコーディングのための数学 JavaScript 入門 [三角関数と行列]
日経電子版のリニューアルで、コンセプトモデル設計とプロダクト監修をさせていただいた。 超大型アプリを完全リニューアルするとき、KPIを落とす事なく、どのように整合性やユーザー利便性を担保していくか。 「日経電子版×Sansanアプリ開発プロジェクト成功への道〜アプリ開発者勉強会Vol.2」より http://connpass.com/event/16187/
![クリエイティブコーディングのための数学 JavaScript 入門 [三角関数と行列]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/628bc7eabd20d2482f0824937c2ff08619e98bb8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fjavascript-160107112551-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
ワイ将，数学が出来ない奴は何で躓くのかを聞いて驚嘆 : 暇人＼(^o^)／速報
ワイ将，数学が出来ない奴は何で躓くのかを聞いて驚嘆 Tweet 1: 名無しさん＠おーぷん 2016/02/15(月)23:47:40 ID:IBo 実際の数字やなくて aやxみたいな文字式にされると分からんらしい 例えば 2(x^2)+4x+5の式にx=2を代入して計算はできても x=a+3を代入とかになると意味が分からんようになるらしい こマ？ 5: 名無しさん＠おーぷん 2016/02/15(月)23:52:15 ID:s2I マジやで ワイのトッモも代数で説明しようとしたら途端に分からん分からん言い出すやで 2: 名無しさん＠おーぷん 2016/02/15(月)23:49:35 ID:mpt これはあるかもわからんね 具体的なものやのうて抽象的なものになるとわからんみたいな 9: 名無しさん＠おーぷん 2016/02/15(月)23:54:53 ID:kw4 気持ちは分かる 難しい
ガチ学習シリーズまとめ
まとめ 【ガチ学習シリーズ】新・学問ノススメ～お子様の教育環境へのアドバイス(続編） 前回触れることができなかった「習い事」や「部活動」、「芸術」についてです。 ガチ学習シリーズ→http://togetter.com/li/857550 2997 pv 15 1 まとめ 【ガチ学習シリーズ】新・学問ノススメ～お子様の教育環境へのアドバイス ちょっと今回は毛色を変えて「お子様の教育」についてのアドバイスです。ただ「勉強しろ」では、なかなか効果があがりません。 ガチ学習シリーズ→http://togetter.com/li/857550 【補足】今回は「習い事」や「部活動」、「芸術」についての話が入れられませんでした。（入れ忘れたともいう）これらについては後日追記します。 8463 pv 72 5 users 9 まとめ 【ガチ学習シリーズ】数学の勉強をやり直したい人に贈る～～数学を武器に！
「第1回 プログラマのための数学勉強会」開催しました！（動画＆資料つき） - 34歳からの数学博士
どうも、佐野です。 昨日「第1回 プログラマのための数学勉強会」を開催しました。朝からの大雪にも関わらず多くの方にお集り頂き、濃厚なセッションの数々をお送りすることができて大変嬉しく思っております。 以下、各セッションを動画・資料と共に、簡単に内容のご紹介をさせて頂きます。 1. 「プログラマのための線形代数再入門」 - 佐野岳人 [資料] トップバッターとして発表させて頂きました。線形代数は3Dプログラミングをはじめ、画像処理や機械学習など多くの分野で必要になる数学の分野です。「行列の積はなぜこんな複雑な形をしているのか？」から「行列は線形変換・アフィン変換の定量表現である」という話をしました。 次回は中編として「行列式・逆行列とその実装」、後編で「座標変換と固有値・固有ベクトル」を発表してみたいと思います。 2. 「明日話したくなる「素数」のお話」 - 辻順平 [資料] 日曜数学者 i
プログラマのための線形代数再入門
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
数学なんていつ使うの？という質問にガチで答える１枚の表がすごいｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ:ハムスター速報
TOP > 星５ > 数学なんていつ使うの？という質問にガチで答える１枚の表がすごいｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ Tweet カテゴリ星５ 0 ：ハムスター２ちゃんねる 2014年9月4日 11:10 ID：hamusoku 数学なんていつ使うの？という質問にガチに答えるとこうなった 元記事：100の職業でどんな数学を使うのか１枚の表にまとめてみた 数学なんていつ使うの？という質問にガチに答えるとこうなった 元記事：100の職業でどんな数学を使うのか１枚の表にまとめてみた http://t.co/Gg3H5v0mlP pic.twitter.com/AQ3luQvZJm— kurubushi_rm (@kurubushi_rm) 2014, 9月 3 1 :ハムスターちゃんねる2014年09月04日 11:10 ID：.22uMrj20 表を見るだけで頭いたくなる嫌数学病…………ｳｯ 2 :ハ
算数、数学の宿題を爆速で終わらせる「Microsoft Mathematics」を紹介する - しがない学生の雑記
こんばんは。艦これのメンテが伸びてしまったのでTwitterをダラダラ見ていたら、こんなソフトが紹介されていました。 Download Microsoft Mathematics 4.0 (英語) from Official Microsoft Download Center （英語）とか書かれていますけど、ページに行けば普通に日本語版がダウンロードできます。 試しに起動してみたんですが、こいつが相当にすごい。数学のソフトで無料のものと言ったら、自分が知ってるものではscilabとかfunctionViewとかぐらいしかなかったんですが、このMicrosoft Mathematicsは数学の宿題を消すために生まれてきたかのようなソフトです。 たとえば、とても簡単な例として、ｘを０～１で定積分を求めると、 こんな感じで回答が出るんですが、注目すべきはこの中央の「解法」ってところです。試しに押
プログラマの為の数学勉強会
2013年 プログラマの為の数学勉強会 資料 第1回:イントロダクション 第2回:浮動小数点数・極限・微分 第3回:微分法の応用・多変数関数の微分法 第4回:微分法の応用(続き)・方程式の数値解法 第5回:微分方程式の数値解法・積分法 第6回:数値積分法・積分法の応用 第7回:行列・ベクトル・ガウス消去法 第8回:行列式・逆行列・連立一次方程式の直接解法 第9回:線型空間・線型写像・固有値固有ベクトル(その1) 第10回:線型変換・固有値固有ベクトル(その2)・内積空間 第11回:連立一次方程式の反復解法・二次形式・多変数関数の極値・重積分 第12回:確率論入門 第13回:情報量・エントロピー・重要な確率分布・大数の法則・中心極限定理 第14回:擬似乱数の生成法・推定 第15回:検定 第16回:検定の続き, 回帰分析 第17回:回帰分析の続き 第18回:ベイズ統計
カオスちゃんねる : 数学の美しさを教える
2018年03月07日22:00 数学の美しさを教える 1 名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします[] 投稿日：2013/05/04(土) 00:45:36.73 ID:74hdmMGj0 e^πi + 1 = 0 10 名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします[] 投稿日：2013/05/04(土) 00:49:57.54 ID:LJYDXUeF0 確かに美しいレタリングだ 22 名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします[] 投稿日：2013/05/04(土) 00:53:42.69 ID:C7sqBl5TP 俺は恐怖を感じるね 4 名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします[] 投稿日：2013/05/04(土) 00:47:19.37 ID:74hdmMGj0 >>1はオイラーの等式 博士の愛した数式で一気に有名になった・・・と思う 結
コンプガチャの確率マジックを中学生にも分かるように説明するよ - てっく煮ブログ
コンプガチャが話題になっています。コンプガチャにハマりやすい理由として「最初は当たりやすいが、だんだん確率が低くなる」という指摘があります。なぜ「確率が低くなる」という現象おきるのでしょうか。この記事ではコンプガチャの裏側にある確率マジックを分かりやすく解説します。サイコロの面を全部そろえるゲームいちばん身近な確率といえばサイコロです。サイコロを使ったこんなゲームを考えてみます。サイコロ コンプのルール サイコロを 1 回振るには 10 円が必要。 6 つの面をすべてを出せば、ペットボトル飲料をプレゼント。「サイコロの 6 つの面をすべてコンプしよう」というゲームなので、シンプルな「コンプガチャ」といえます。このゲーム、あなたなら参加しますか？6 つの面を全部だせばよいので、運がよければ 6 回（60円）でペットボトルが手に入ります。なんだかお得そうです。ためしにやってみると・・・サイコロ
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