米スタンフォード大学が「機械学習」「データベース」「人工知能」の無料オンライン授業を今秋から開始 − Publickey
米スタンフォード大学は、今秋から同大学で行われているコンピュータサイエンスの講義のうち、3つのコースをオンラインで無料公開することを発表しました。 公開されるのは、「Machine Learning」（機械学習）、「Introduction to Databases」（データベース入門）、「Introduction to Artificial Intelligence」（人工知能入門）の3コース。どのコースも今年の10月に開講し12月に終了する3カ月間の予定。コースによっては実際の講義とほぼ同様の宿題も用意され、提出すると自動採点してくれるようです。 機械学習のコースを担当するAndrew Ng准教授は発表の中で次のようにコメントしています。 “Both in the United States and elsewhere, many people simply do not have a
大人になった今だからこそ楽しめる東大iTunes U/ Podcast5講義。100講義聴講したToshismが超厳選。
2012/9/20に iTunes U へのリンクを追記しました iTunes Uアプリはこちら→iTunes U: これ1本で様々な学問が学べる！Apple 純正の夢のような学習支援アプリ。無料。 大学がPodcastを配信していてスゴイ！！よく聞きます。 「今思うと、面白い授業あったよなー」 「大人になった今、改めて聞きたいな」 選定しました、厳選5講義。 東大が配信しているiTunes U/ Podcastを100講義ほど視聴したToshismが、涙ながらに・・・泣く泣く・・・たった5つ！たった5つに厳選しました！ 聴講後、きっとあなたは「こんなわかりやすくて面白い講義を聴けるなんて生きてて良かった。お父さん、お母さん、生んでくれてありがとう」と思うはずです。（私は思いました） 早速ご紹介していきます！ 講義1：理系の私が感激した歴史の講義 私は根っからの理系です。歴史が苦手です。テ
オンラインで動画・音声・教科書を無料で公開している大学の講義・授業まとめ - ひげぽん OSとか作っちゃうかMona-
オンラインで授業を公開している大学とその講義の一覧のまとめです。 もし他にもご存知の方がいらっしゃれば、コメントやトラックバックなどで教えていただけるとうれしいです。 まとめ 英語ができるならば MIT 最強。国内は東大が比較的がんばっています。 （追記）国内ではWIDEのSOIががんばっているとのご指摘をいただきました。確かに素晴らしい講義がたくさんです。（表に追加しました） 講義はすぐそこに開かれているので、あとは「勉強方法」に従い講義を受けるだけだと思いました。 大学名のリンク先が講義公開 URL になっています。（[高等教育シリーズ] 大学で勉強する方法） 大学名 公開形式 講義の例 備考 MIT 動画、講義資料 East Asia in the World、Japan in the Age of the Samurai 1800以上の講義が公開。中国語やポルトガル語に翻訳されてい
１００冊読む時間があったら論文を１００本「解剖」した方が良い
何かインプットしたら、アウトプットすること。 アウトプットを予定して、思い描いて、インプットは行うこと。 メモでも日記でもブログでもレジュメでもレポートでも論文でも著作でも隣の人に話すのでもいいから、吐き出すこと。 ちんぷんかんぷんでも本の内容をレジュメにまとめ、お馬鹿同士トンデモな議論をやり、なんとか書き上げた論文モドキを投稿して無理解極まる査読者とやり取りすること。 でないと、アタマの中にも、手の中にも、何も残っていないことに気付くことになる。 「ああ、そんな本（あるいは、そんな話）、前に読んだな（聞いたな）」でおしまいになるだろう。 アウトプットは、できればインプットと同じ水準のものがいい。 たとえば論文を読むなら、論文を書くつもりで読むこと。 そうなると内容を得るだけでは済まなくなる。 ・どういった構成で書かれているか？ ・どんな決まり文句や、つなぎの言葉が使われているか？ ・主張
一週間で応用情報技術者試験に受かった方法 - 遥か彼方の彼方から
雑記 タイトル通り、一週間ほどの勉強で応用情報に無事合格しました。 じっくり勉強して受験できればそれに越したことはないのですが、忙しくてぎりぎりまで時間がとれない人や、僕みたいに最後まで勉強を後回しにしてしまう人にはもしかして需要があるかもしれないので、そのときの勉強法を紹介します。まず、まとめ勉強するのは午前のみでOK過去問・予想問題を押さえる午後問はとにかく諦めるな 試験概要 ITパスポートの上の基本情報の上だけど、高度試験というほどでもない、というレベル。学生でも勉強すれば十分に合格がねらえる試験です。身の回りでは基本情報受験者が多かったので、それとの差別化も考えて応用情報という選択肢はかなりアリだと思います。 基本情報との違いは、問題がやや難しくなることと、午後の試験が筆記になることの２点です。あと、合格発表が基本情報と比べて遅いのも、わりと不安にしてくれます。この記事も、自己採点
IT系でも活用しなければ損。論文を読んで広がる知見 - ＠IT
「Java News.jp（Javaに関する最新ニュース）」の安藤幸央氏が、CoolなプログラミングのためのノウハウやTIPS、筆者の経験などを「Rundown」（駆け足の要点説明）でお届けします（編集部） 論文は、難しくない 読者の皆さんの中には、「論文」と聞くと身構えてしまう方も多いのではないでしょうか？ 論文というと、書くのも読むのも大変で何だか小難しいことが書いてあるもののように思えるものです。それどころか、「論文とは縁がない」「プログラムがすべてだ」と思う方もいるかもしれません。しかし、ある特定分野の技術や研究を詳しく知るためには、論文は手軽で確実な情報源です。 よく論文が持つ意味について「巨人の肩の上に立つ」と例えられることがあります。これは、万有引力の研究で知られるニュートンも好んで引用していた言葉だそうです。「現代の学問は多くの研究の蓄積の上に成り立っている」ことを示す言葉
オブジェクト指向プログラミングの学習法(初心者向け) - カレーなる辛口Javaな転職日記
個人的な話をしますと、オブジェクト指向の入門書に出てくる、「クルマのたとえ話」とかは本当に意味わかりませんでした。こちとら、すっかり手続き脳なもので、そんなんでmainとかどうやって書くのよ？みたいな。＜我ながらヒドイ http://d.hatena.ne.jp/LazyCoder/20070806/1186417299 追記 PHPのオブジェクト指向を勉強してる。というか仕事での必要性を感じてやってるけど、正直オブジェクト指向の良さがさっぱりわからん。(中略) よくあるオブジェクト指向の解説本には車がオブジェクトでタイヤがファンクションでみたいなんかいてるけど、実務で使うプログラムの設計の仕方がわからん。 http://anond.hatelabo.jp/20070427093912 こんな説明を読んで、なんだかわかったような気分になれる人は、どっちかというと思考力に欠ける人なんじゃない
自己流オブジェクト指向プログラミング＆Javaお奨め本2007年版 - カレーなる辛口Javaな転職日記
http://d.hatena.ne.jp/JavaBlack/20050909/p1の改訂．*1基本的に改訂版への差し替えと一部の新刊の追加程度になっている． お奨めのJava＆オブジェクト指向プログラミング関連の書籍／参考文献リスト．初心者向け入門書や参考書から上級者向けの専門書まで，オブジェクト指向だとかJava言語とかの初心者〜中級者が学習をすすめる上での参考にすることを想定して作っている． 初心者向け勉強の手引き：http://d.hatena.ne.jp/JavaBlack/20070825/p1 オブジェクト指向プログラミング とりあえず初心者なら「オブジェクト指向プログラミング入門」「オブジェクト指向における再利用のためのデザインパターン」と，あと「リファクタリング―プログラムの体質改善テクニック (Object Technology Series)」くらいかな．ただしリフ
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
アラン・ケイ - 「ソフトウェア工学」は矛盾語法か？ [邦訳]
アラン・ケイ Is “Software Engineering” an Oxymoron? By Alan Kay (訳注: 以下の文章は、http://d.hatena.ne.jp/sumim/20080806/p1 に紹介されていたアラン・ケイの文章 -- Is “Software Engineering” an Oxymoron? -- を訳したものです。原文もsumim さんのサイトからダウンロードしました。最初に書かれたのは 1999年から2000年ごろと少し古いので注意してください。日本語で矛盾語法(oxymoron)とは聞き慣れない言葉ですが、ジーニアス英和大辞典によると an open secret (公然の秘密) や、living death (生き地獄) のような矛盾する二つの単語を組み合わせた熟語の事を言うらしいです。) 真のソフトウェア工学はまだ未来のものだ。一年と
勉強方法を勉強して分かった僕に足りなかった３つのこと - ひげぽん OSとか作っちゃうかMona-
勉強方法を勉強して分かった僕に足りなかった３つのこと。 それは 時間割 マインドマップ 復習 の3つ。 1.時間割 勉強をコンスタントに長期的に続けるならば時間割は大変有用。 時間割を作り実践してみて分かったが「次に何をやるべきか」に迷う時間は振り返ればとてももったいなかった。 時間割を作ればほぼ迷わない。迷うとすれば超イレギュラーな事が起きたときだけ。 時間も節約できるしペースもつかめる。 また時間割を家族と共有していれば「20:00になったから勉強してくる」と言うだけで理解してもらえるようになる。 ただし時間割は時が経ち「見慣れて目に入らなくなる」「実態に合わなくなる」事があるので注意が必要。 僕は毎週手書きで描き直している。 時間割の有用性についてはレバレッジ勉強法が詳しい。 2.マインドマップ 正直 マインドマップ を馬鹿にしていた。何で皆あのようなものに踊らされているのかと。それ
Book - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
書籍・資料† 機械学習や統計関係の書籍をみなさんに紹介しましょう． 機械学習全般の教科書については 機械学習#TextBook も参考にして下さい． 論文の紹介は「論文」 にあります． 機械学習・統計・データマイニングの書籍・論文の英語表現は「English」にあります． Christopher M. Bishop著“Pattern Recognition and Machine Learning”の日本語版 「パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測」サポートページ 赤穂 昭太郎著 「カーネル多変量解析」のサポートページ ↑ リンク† 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 講義ビデオ BayesFun の書評 (BayesFun:BookReview/和書, BayesFun:BookReview/洋書) Top Mentioned AI & Machine L
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