制御工学チャンネルの登録者が9000名に到達し、視聴数も70万回に到達しました。本記事では、これまでの動画の中から制御工学の動画10個をピックアップして紹介しようと思います。さらに、番外編として制御以外の動画も紹介します。 blog.control-theory.com 以下が制御工学チャンネル（YouTubeチャンネル）のURLです。 www.youtube.com [1] 制御工学の様々な手法を1分で解説 [2] 状態方程式に基づく制御の総まとめ [3] 伝達関数に基づく制御の総まとめ [4] モデル誤差抑制補償器の実装による既存制御システムのロバスト化 [5] モデル予測制御 [6] PID制御 [7] クレーンの振れ止め制御 [8] むだ時間系の制御 [9] 非線形制御入門 [10] LMI(線形行列不等式)と制御 番外編 RLC回路の過渡現象解析（線形常微分方程式の求解） 工学問

しっかり学習したはずなのに、他人に説明しようとすると、あやふやなところばかり。あるいは、本を読んで勉強になった気がするものの、「何がどう勉強になったの？」と言われると言葉に詰まってしまったり…。 意外と学びを定着させるのは難しいもの。 学習に割ける時間も限られている以上、ひとつひとつしっかり定着させていきたいですよね。 今回は、効率よく記憶に定着する学習法を4つ紹介します。 1. 123メソッド学習内容を長期記憶に定着させるには、複数回に分けて繰り返し学習する「分散学習」が効果的。いわゆる復習ですね。 何回にも学習を分散させるとスケジュール管理が大変になり、学習のハードルを違うところで上げてしまうのですが、それをなるべくシンプルにしたのがこの「123メソッド」。 わかりやすい勉強法なので、すぐに生活に取り入れられます。 ▼記事を読む

なぜか勉強内容が頭に入らない。いくらテキストを読んでも理解できない……。 こうした勉強の “魔の時間” に陥ってしまったときは、気合いや精神論に頼らず、合理的なやり方で対処することが大切。勉強内容が難しすぎるのか、脳が疲れているのか――状況や困り事に合わせた4つの打開策をご紹介しましょう。 内容が難しすぎるなら「× インプットし続ける」⇒「◎ アウトプットに力を入れる」 勉強に飽きたなら「× 同じ科目を頑張る」⇒「◎ 別の科目に切り替える」 やる気が出ないなら「× 未知の内容に挑む」⇒「◎ 知っている内容を復習する」 なぜか頭が働かないなら「× 無理して頑張る」⇒「◎ いったん昼寝する」 内容が難しすぎるなら「× インプットし続ける」⇒「◎ アウトプットに力を入れる」 テキストや本の内容が難しく、頭に入らない……。そんなときは、文章を何度も読むなどの「インプット」に注力するのではなく、自分

32歳で数学を学び直しの経営者　10年で利益10倍、中途半端なリスキルはダメ2024 / 5 / 2リスキリングプレーヤーズ 「ゑびや大食堂」は、伊勢神宮の参道に立つ創業100年超の老舗食堂。伊勢エビや松阪牛など地元食材を使ったメニューが人気の店だ。しかし、10年ほど前は経営が傾きかけていた。状況を変えたのは、2012年、ソフトバンクを退職し27歳で妻の実家であるゑびやに入社した小田島春樹氏。「地方の中小企業が生き残るには生産性の課題解決しかない」と、手切りの食券やそろばんよる売上管理、勘に頼った仕入れをやめ、IoTやAIを活用するデータ経営に転換した。 従業員のリスキリングや経営多角化にも取り組んだ結果、売り上げは10年で8倍、利益は10倍に増加。現在は、データ分析のノウハウを全国に伝授しようと設立したEBI LAB（エビラボ）で、他社のDX（デジタルトランスフォーメーション）支援や人材

手当たり次第に本やインターネットを調べ始めた結果、やたらと時間がかかり、ほかの業務に支障が出る。過度な情報収集で不必要な情報まで取り込んでいたことにあとから気づき、非効率感に打ちのめされる――。「自分はどうして情報収集が下手なのだろう……」 そうお悩みの方に、今回、有名コンサルティング企業出身者が実践・推奨する情報収集のコツを、筆者の実践も交えてご紹介します。情報収集がうまい人のやり方を、あなたもまねしてみませんか？ 【ライタープロフィール】 上川万葉 法学部を卒業後、大学院でヨーロッパ近現代史を研究。ドイツ語・チェコ語の学習経験がある。司書と学芸員の資格をもち、大学図書館で10年以上勤務した。特にリサーチや書籍紹介を得意としており、勉強法や働き方にまつわる記事を多く執筆している 「とりあえず」の情報収集は時間の無駄 最短時間で必要な情報を集めるコツ 1. 目的を明確にする 2. フレーム

6月も終わりに近づき、2023年の上半期も終わりを迎えようとしている。この半年はAIを中心に、目まぐるしい変化が続く半年だった。下半期も同様に激動の6カ月になるかもしれない。業界の動きに対応するには、業種・職種問わず新たな学びが必要だろう。 そこで本記事では、企業や大学、公共機関が無料で公開しているIT教材や、研修資料などをピックアップ。ITmedia NEWSで直近6カ月間に取り上げた記事から、8つ紹介する。 ピクシブの「iOSエンジニア育成教材」　初学者向け ピクシブは、同社が実際の研修で使ったiOSアプリ開発の初学者向け教材を公開している。お絵描きSNSの開発を通して、実践に近い形でプログラミング言語「Swift」と開発ツール「Xcode」について学ぶ内容だ。指定の課題に沿って自分でコードを書くことで、基本的な機能の開発を学べるという。 参考：ピクシブ、自社で使っている「iOSアプリ

先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学

Niklas Luhmann（ニクラス・ルーマン）というドイツの社会学者は、メモにとったアイデアや情報を十分に活かし、クオリティの高い本や学術論文を大量に発表したそうです。その背景には、ツェッテルカステンと呼ばれるメモ術が存在したのだとか。今回は、そのツェッテルカステンの基本的なやり方と、筆者が実践してわかったことを紹介します。 ツェッテルカステンというメモ術が、天才社会学者の大量アウトプットを支えた ツェッテルカステンの特徴は、脳の神経細胞によく似ていること すぐ始められる、ツェッテルカステンのやり方 ツェッテルカステンは勉強にも役立つ ツェッテルカステンをやってみた感想 ツェッテルカステンというメモ術が、天才社会学者の大量アウトプットを支えた ツェッテルカステン（Zettelkasten）とは、単一のアイデアや情報が書かれた個別のインデックスカード（標準サイズにカットされた紙）で、情報

DXが進まない企業が抱える「ある問題」 企業が厳しい競争を勝ち残る上で、デジタル技術やツールの導入・活用はもはや不可欠だ。各種の業務効率化はもちろん、生産年齢人口の減少が続く中での従業員の確保と従業員満足度の向上、さらに事業継続性の確保など、その効果は多面的に発揮される。 しかしその一方、現場でのデジタル活用は、国内では思いのほか進んでいない現状があるようだ。日本企業のデジタル活用に関するガートナーの調査では、企業の7割が活用に「積極的」と回答する一方で、ビジネスへの貢献度では一転して「10～30％未満」、「30～50％」とする企業が多数を占める。 こうした現状について、ガートナー ディレクター・アナリストの針生恵理氏は、「中には『0～10％未満』の企業も存在します。そこから確実に言えるのは、デジタルを導入しながらも活用しきれていない企業が、DXの必要性が叫ばれる今になっても依然、高い割合

「英語のブランクってもう取り戻すことはできないの？」 「昔は英語が得意だったのに、久しぶりに受けたTOEIC®のスコアが悪くて焦った」 かつて英語が得意だった人ほど、自分の英語力の衰えには敏感なものです。 私もこれまで英語力の衰えを感じるたびに「こんなはずではない」と現実から目を背けたり、「ブランクがあるから」と言い訳をしたり、何度もしてきました。 でも言葉はたとえブランクがあっても、必ず取り戻せます。 この記事では私個人の経験を通じ、ブランクを経て英語力をさらに向上させていくためのヒントをお伝えしていきます。 「もう以前のように英語を使うのは無理」と諦めずに、今まで以上に英語力を伸ばしていきましょう！ 執筆者：Lin 小4までアメリカの現地校に通い、帰国後は「英語はネイティブ並みでしょう？」という周囲の誤解とプレッシャーゆえに、英語の勉強から遠ざかった過去あり。中途半端な英語力にコンプレ

2年前、Progritという英語学習を習慣化するためのコーチングを提供する企業が株式上場を果たした。 私にとって、これは衝撃的な出来事だった。 勉強ではなく勉強習慣と勉強のやり方を教えるサービスを提供する企業が日本を代表する企業の一つになったのだ。 ただ、これは時代の本質を捉えているとも感じた。 なぜなら、2024年現在、勉強教材となるリソースはインターネット上で無料で手に入るようになった。Youtubeでプログラミング講座を無料で提供するエンジニアもいれば、Googleで検索すれば必要な情報は技術記事という形で見つかる。 勉強教材の価値は0になりつつあるのだ。 学習教材よりも重要な学習習慣と学習法そんな優良教材が無料で手に入るようになった現代で、一番重要なことは継続的な学習習慣と正しい学習法だ。 たとえ、どれだけ優良な情報が無料で手に入るようになったとしても学習習慣自体が身についていなけ

独学を始めてみたが、勉強が続かない。ひとりで勉強する習慣を身につけるのが難しく感じる。やっぱり、自分はスクールのようなところに通って強制的にやらないとダメな人間なのか……。 独学を始めてはみたものの、継続するのが難しいと悩んでいませんか？　でも大丈夫です。いくつかのコツを押さえれば、ひとりでも勉強を続けられるようになりますよ。 今回は独学を継続するコツを3つ紹介し、筆者も実践してみます。ぜひ、一緒に成功させましょう。 【ライタープロフィール】 橋本麻理香 大学では経営学を専攻。13年間の演劇経験から非言語コミュニケーションの知見があり、仕事での信頼関係の構築に役立てている。思考法や勉強法への関心が高く、最近はシステム思考を取り入れ、多角的な視点で仕事や勉強における課題を根本から解決している。 独学継続のコツ1：目標を「数値化」しよう 独学継続のコツ2：教材は 「7割知っている」ものを選ぼう

大学の情報工学科に入学時に教科書として指定されたいわゆるパタへネを推します。 コンピュータの構成と設計 第5版 CPUの構造と基本は現代ではかなり複雑になりましたがこの本に書かれている基本を知っているかどうかで込み入った問題にぶち当たった場合の解像度が違います。 由緒正しいDBの読本というとオンラインで読めるRedbookとなりそうですがここは敢えて データ指向アプリケーションデザイン いわゆるイノシシ本を推します。名前からしてアプリケーションの話のように見えますし、分散システムに関する話が多いのですが最終章まで通して読むと「アプリケーションとデータベースの境界とは本来存在せず、入力されたデータを『いつ』『いかに』『安全に』加工・保存・出力するかがアプリケーションであり、その目的に対する最善手をフラットに考えるとある意味でアプリケーション全体が既にひとつのデータベースであってその仕事の一部

微分方程式をしっかりと学んだことが無く、何か手ごろな入門書はないかと本屋さんに出向いたあなたは、きっと驚くはずだ。 微分方程式の入門書はとても多いからだ。さらに、ぱらぱらとめくってみたり、目次を見てみても、中身はほとんど同じだったりする。 これは例え話ではなく、本当に驚くほど同じような書籍が連立している。 線形代数ともなると、さらに多い。 そこで、この記事では、似たような専門書・入門書の中からあなたが欲しいと思う一冊を見つけ出すための３つのコツを紹介する。 これは勉強マニアの私が常に実践しているコツで、この方法を使い始めてからほとんど本の購入に失敗したことが無い。（多くの失敗を重ねてできたノウハウだともいえる） もちろん、数学でなくても物理学の専門書・入門書を選ぶときでも使える。 【目次】 「はじめに」に注目 あなたが得たい知識は「練習問題」にある 最初の1割を理解できるか 最後に 「はじ

勉強について エンジニアの皆さん。エンジニア以外の皆さん。 ・勉強しようと思っているけど、何を勉強したらいいかわからない ・ネットを漁っても良質な教材が出てこない ・他人がどんなことをしているか気になる こんなお悩みありませんか？ 今回は、有名企業の研修資料をまとめましたので、勉強のネタにしてみてはいかがでしょうか？ 新人、ベテラン関係ありません！ GWに暇を持て余したら、こちらをご覧くださいね サイボウズ サイボウズです。 22年度の内容が公開されていました。 ■モバイルアプリ開発 ■サイボウズのアジャイル・クオリティ ■MySQL - テストデータが偏るということ ■モブに早く慣れたい人のためのガイド ■テクニカルライティングの基本 ■ソフトウェアテスト ■セキュリティ ■ソフトウェアライセンス 講義資料と講義動画まで公開されています。 資料が苦手な人でも学習が捗りますね。 ラクス こ

社内勉強会で「40歳過ぎてもエンジニアでいるためにやっていること」というタイトルで、今まで継続してきたことを発表しました。 40歳過ぎてもエンジニアでいるためにやっていること from onozaty 定年までエンジニアとしてやっていきたいと思っているので、今後も今までやってきたことを継続出来れば、、と思っています。

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実用的なソフトウエアを開発するにはアルゴリズムの知識は欠かせない。基礎から機械学習まで、厳選した10個のアルゴリズムをPythonによる実装とともに解説する。 ［7　動的計画法］ レーベンシュタイン距離 多くの人にとって、アルゴリズムの学習の最初の壁となるのが、「動的計画法」ではないでしょうか。動的計画法は、「問題の部分的な結果を記録・利用しながら、最終的な結果を求める」手法の総称です。クイックソートや深さ優先探索のような手法よりも、1 段か2段、抽象的な概念である点と、アルゴリズムを可視化しにくい点が、難しく感じる原因なのだと思われます。また、“動的計画法”という名称が内容に合っていないことも、動的計画法をわかりにくくしていると言えるでしょう。 しかし、多くの有用なアルゴリズムは動的計画法の手法を使っているので、避けて通ることはできません。 ここでは、動的計画法で「レーベンシュタイン距離

スピーキングで使える頻出パーツフレーズ。覚えておくだけで使えるものばかり100個集めました。留学経験、海外在住経験ゼロでもTOEICスピーキング満点、IELTSスピーキング8.0取ることができました。スピーキングはこういったフレー… https://t.co/xyGOc0MY1p