真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
多摩ニュータウンの200年を歩く
多摩ニュータウンができて50年以上。総面積約3000ha、計画人口34万人という日本最大のニュータウン計画だったがゆえに、「第四の山の手」から「陸の孤島」「オールドタウン」まで、よくも悪くも世間の注目を浴び続けてきた街だ。 現代の東京に住んでいると当たり前の存在になっているが、「巨大な実験都市」とも言われるように、実は日本史上でも二度とあらわれない、貴重な場所なのかもしれない。 建造物は50年たつと文化財の仲間入りできるというけれど、一方で多摩ニュータウンは生きた街である。東京都は2040年代を見据えた都市計画を立てているらしい。 多摩ニュータウンの過去から未来へ。 これを機に、ニュータウン以前の多摩丘陵の面影、多摩ニュータウン黎明期、バブル～平成の多摩ニュータウン、そして未来の多摩ニュータウンについて…四世代にわけて、実際に歩いてみたい。 多摩ニュータウンのなにがすごいのか 1971年、
立憲民主党副代表の原口一博議員とQアノン・トランプ元大統領 - アンテナ開発者ブログ
外からトランプを応援してるだけでなく、トランプチームと実際に会って情報交換もしつつディープステート陰謀論を広めている現役の野党第一党副代表。 2017年 米国では真に平和と正義を希求する人達のいわゆるディープステートとの闘いが熾烈さを増している。同盟国は大きく進化しようとしているのに古い政治意識のまま「飼い慣らされ」た諦めに安住したらそれこそ終わりだと私は思う。構造改革と言う日本売り渡し政策も外圧という嘘とセットに進められてきた。 https://t.co/SgWkhP9sxu — 原口 一博 (@kharaguchi) June 18, 2017 日本報道だけ見てるとトランプ大統領は愚かで下品な人物だと思いこまされるが©︎ 軍アカデミー出身の彼が戦争屋と戦っているのは事実のようだ。 駐日大使も決まった。ルース大使の時はよく意見交換したが久しぶりに米国大使館を訪れたい。ハガティ大使は同年。
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