Math book 数学：物理を学び楽しむために
メインページ / 更新履歴 数学：物理を学び楽しむために （半永久的に）執筆中の数学の教科書の草稿を公開しています。どうぞご活用ください。著作権等についてはこのページの一番下をご覧ください。 これは、主として物理学（とそれに関連する分野）を学ぶ方を対象にした、大学レベルの数学の入門的な教科書である。 高校数学の知識を前提にして、大学生が学ぶべき数学をじっくりと解説する。 最終的には、大学で物理を学ぶために必須の基本的な数学すべてを一冊で完全にカバーする教科書をつくることを夢見ているが、その目標が果たして達成されるのかはわからない。 今は、書き上げた範囲をこうやって公開している。 詳しい内容については目次をご覧いただきたいが、現段階では ■ 論理、集合、そして関数や収束についての基本（2 章） ■ 一変数関数の微分とその応用（3 章） ■ 一変数関数の積分（4 章） ■ 常微分方程式（5 章
【海外記事紹介】わずか243行で書かれたGPT実装『microgpt』が話題に — Python標準ライブラリのみで記述、GPTの動作理解に最適
2月13日、karpathy氏が「microgpt · GitHub」と題したGistを公開した。 このコードは、GPTの動作原理を外部ライブラリに頼らずPythonのみで記述した、最小構成の実装となっており、その読みやすさと理解のしやすさから注目を集めている。 以下に、これからこのソースコードを読み解こうとする方に向けて、GPTがどのように動き学習するのか、その大まかな流れと主要な概念を解説する。 コードリーディング・ガイド：microgptを読み解く 本プログラムは、大きく分けて「微分の自動化」「情報の変換」「予測と修正」の3つのパートで構成されている。 1. 「学習」を支える自動微分（Valueクラス） ニューラルネットワークが学習するためには、予測の誤りを数値化し、それを元に各パラメータをどの程度調整すべきかを計算する必要がある。本実装の冒頭に登場する Value クラスは、この「
AI時代になぜ人が学ぶのか - そーだいなるらくがき帳
来週、学生たちに向けて『AI時代に学ぶ意味』というテーマで講演を行う予定で、その要点をここにまとめておく。 AI時代に学ぶ意味 概ね、理由は以下のとおり。 良い質問をするために知識が必要 AIの出力を評価する 抽象的なアドバイスを活用する これらを実行するためには、一定の知識とスキルが必要である。 スキルを身につけるためには基礎知識があるうえで経験が必要であり、そのサイクルがまさに学びなのである。 そのため、AIが普及したとしても、人が学ぶことの重要性は変わらない。 その前提を踏まえたうえで、各ポイントについて説明する。 良い質問をするために知識が必要 AIに質問する際には、質問の意味を理解している必要がある。 そして質問するにはまず、自分の無知の状態を認識しなければならない。 無知には5段階のレベルがあって、自分がどの状態にあるのか理解する必要がある。 これをFive Orders of
高校までの数学と数学科で学ぶ数学の違い
今回は久しぶりに、研究の話ではなく「数学という分野そのもの」についてお話ししたいと思います。 テーマは、 「数学科に入ったら、学ぶ数学ってどう変わるの？」 です。 高校生の中には、「数学が好きだから大学では数学科に進みたい。でも大学の数学科では、実際にどんな数学を学ぶのだろう？」そんな疑問を持っている人も多いと思います。あるいはそれ以外の方でも、「数学科ってどういうところなの？」と思っている人もいるかと思います。 そこで今回は、大学で数学を教える立場から、数学科で学ぶ数学の特徴について、高校までの数学と比較しながらできるだけわかりやすく説明してみたいと思います。 まずは結論からそれでは本題に入りましょう。「高校までの数学と、数学科で学ぶ数学は何が違うのか？」この問いに対する私なりの答えは、次の一言です。 高校までの数学は「使うための数学」、数学科の数学は「作るための数学」 この言葉の意味を
認証認可学習のすゝめ - カミナシ エンジニアブログ
カミナシの認証認可ユニットでソフトウェアエンジニアをやっているトモ=ロウです。 先日、過去に弊社で行った共通ID基盤構築プロジェクトに関するブログ記事を公開したのですが、お読みいただけたでしょうか？まだ読んでいない方は是非ご一読ください！ スタートアップがゼロから作る共通ID基盤：立ち上げ〜ID統合まで道のり（前編） - カミナシ エンジニアブログ スタートアップがゼロから作る共通ID基盤：ID統合のその先へ（後編） - カミナシ エンジニアブログ さて、今回は前半に「認証認可完全初心者だった自分が如何にしてID基盤構築プロジェクト完遂に貢献するに至ったか」という視点で僕がどのように認証認可の学習をしてきたかについてお話しします。そして後半は「今から学習し直すならどうするか」というテーマで現時点で僕の考える最速の「知の高速道路」を紹介してみようと思います。 前回の記事が少し硬めの感じになっ
AI駆動開発大阪支部で「詳しくない分野でのVibe Codingで困ったことと学び」を発表してきました - $shibayu36->blog;
AIコーディング関連で知見も溜まってきたので、「詳しくない分野でのVibe Codingで困ったことと学び」という発表をしてきました。発表資料を共有します。 speakerdeck.com オンラインで3年ぶり、オフラインで6年ぶりの発表だったっぽい...久々で緊張しましたが、良い発表の機会を作ってくれた運営の皆さまありがとうございました！ 以下、スライドを文字起こししたものです。 スライド文字起こし 今日話すこと Vibe Codingで、サーバーサイドエンジニアが経験のないiOSアプリを作った その中で困ったことと学びを紹介 初iOSアプリ開発のきっかけ その日やる気を出すためだけのシンプルなTODOアプリが欲しかった Vibe Codingによって、開発経験のないiOSアプリも簡単に高速に開発できるのでは？ 実際に作ってリリースした！ Daily Do AIをフル活用し、Vibe C
Claude Code の学習モードで自分の手でコードを書く練習をしよう
コーディングに AI エージェントを活用する流れはもはや避けられないものとなっています。しかし、AI エージェントによってコーディングの多くが自動化されると、開発者が自分の手でコードを書く機会は減少してしまうというジレンマがあります。Claude Code の学習モードを使用すると、自分の手でコードを書く練習ができます。学習モードでは、AI エージェントはユーザー自身にも一部のコードの生成を依頼します。この記事では、Claude Code の学習モードの使い方について解説します。 コーディングに AI エージェントを活用する流れはもはや避けられないものとなっています。AI エージェントは人間よりも早い速度で大量のコードを生成でき、開発者の生産性を大幅に向上させる可能性を秘めています。その一方で AI が生成したコードを正しく理解し、コードベースのアーキテクチャに一貫したスタイルで書かれてい
【6ヶ月】TOEIC L&R スコアをTOEIC285点から705点にした - VTRyo Blog
タイトル通り、半年で420点向上したふりかえりです。 英語苦手マンがこのブログを読んで「行けそう」と思ってもらえるように書いておこうと思います。 要約 285点はどれくらいのことができるのか 700点を超えるとどのくらいの能力に達するのか 700点を超えたあたりでの肌感 勉強方法 用意するもの 進め方 得点が上がらなかったときの工夫 200点台だった自分にとって、効果絶大だったこと 効果がありそうなのに全く意味がなかったこと よく使っていたサブツール まとめ 要約 自己紹介 学歴:文系四大卒（有名大ではないです） たぶん金をもらっていると勉強も頑張れるタイプ 文系出身のIT未経験者がLPICレベル1を爆速14日で合格したときのコツ #インフラエンジニア - Qiita 社内のコミュニケーションが英語になりつつあるという世界観 マネーフォワードCTOが考えていること（2021年9月） - M
英語が苦手なエンジニアが1年間本気で英語学習をした結果と学んだこと
これらスコアは全体的に私の実感値と非常によくマッチしています。 まずリーディング・ライティングについては、日常生活や職務上よく知っているような単語などであればあまりストレスなく読み書きできるようになってきています。とはいえ、疲れている時にはDeepLを使うこともあります。嫌にならないことは大事ですから。 リスニングについて現実ではTOEIC試験のように話してくれるわけではありませんが、自分に馴染みのあるトピックで話される早めの英語や、馴染みがなくてもゆっくり目の英語であれば、大きく内容を外さずに理解できるようになってきています。 私が尊敬している関正生さんが著書世界一わかりやすい 英語の勉強法にて、以下のように述べられています。 ある人の「理解する英語力（読める英語）」を「100」だとすると、実際に「書ける英語」は「10」、「話せる英語」は「5」というのがボクの考えです 私の場合スピーキン
統計学の理解が劇的に進む「1枚の表」とは？
統計学の解説書ながら42万部超えの異例のロングセラーとなっている『統計学が最強の学問である』。そのメッセージと知見の重要性は、統計学に支えられるAIが広く使われるようになった今、さらに増しています。そしてこのたび、ついに同書をベースにした『マンガ 統計学が最強の学問である』が発売されました。本連載は、その刊行を記念して『統計学が最強の学問である』の本文を公開するものです。第21回では、初出時に大きな話題を呼んだ、統計学の理解が劇的に進む「1枚の表」を紹介します。（本記事は2013年に発行された『統計学が最強の学問である』を一部改変し公開しています。） 統計学の教科書は一般化線形モデルの扱いで2種類に分けられる 回帰分析はそれ自体有用なツールでもあるが、そこから多くの統計学的手法を「広義の回帰分析」として統一的に理解すれば、さらにその応用範囲は広がるだろう。 このような「広義の回帰分析」とい
自分の知りたい領域をDeep Researchでハンズオン資料を作って学ぶ - $shibayu36->blog;
CursorやClineなどで生成AIを使ってコーディングをしていると、Reasoningモデルとか、Thinkingモードとか、そういったワードに出会うことが多い。これらが意味することについて理解できてないと感じていた。 何かを学ぶとき、資料を読むだけではなく手を動かしてみると理解が早くなる。そこでChatGPTのDeep Researchでハンズオン資料を作り、それを元に学ぶと効率が良いのではないかと考えた。今回の記事ではハンズオンの作成と実施の過程をまとめておく。 ハンズオン資料をDeep Researchで作る 次のように質問してDeep Researchでハンズオン資料を作る。 すると https://chatgpt.com/share/6819d686-5ae0-8010-8196-d532528dc82a のような資料が作られた。 序文 実験の章の一部 見出しはこういう感じ。
ゼロから検索エンジニアになるまで
はじめに こんにちは @togatogaです。検索とRustが好きです。 仕事として検索を始めて約1年半が経ちました。僕が情報検索を学び始めた当初は、どのように勉強すればいいのか分からず、手探りでさまざまな本や記事を読み漁りました。最近は周りから「どうやって検索を学んできたのか？」と聞かれることが増えたので、僕が特に役立った本や記事を紹介します。 本記事はただのソフトウェアエンジニアが検索エンジニアになるまでのリスペクト記事です。 事前準備 ChatGPTやPerplexityを活用して質問・要約・翻訳を行いましょう。安くはありませんが、24時間いつでも相談でき、英語の記事を日本語に翻訳・要約できるので非常に助かっています。本はPDF形式で購入し、ChatGPT/Perplexityに取り込んで質問や解説をさせていました。 基礎 検索技術を学びたいものの、どこから始めればいいか分からない方
凄いやつになる方法｜牛尾 剛
私の勤めるマイクロソフトにも、レイオフがやってくるようだ。それもパフォーマンスベース。つまり、今首になると、「この人はローパフォーマー」とわかるので、再就職が難しくなるだろう。 自分はマイクロソフトの仕事が面白いし、職場も最高なので、こんな中途半端に首にはなりたくはない。ただ、自分がハイパフォーマーとはとても言えない。周りの人はめっちゃ優秀やから。 私は今までは、自分の性能が「三流」であるけど、ダメな自分を「戦略」でカバーして何とかしてきた。しかし、この流れを見ていると、「三流」のままでは早晩解雇されてしまうだろう。たとえ今回のレイオフを生き延びても、記事を読むと、ワークフォースは減らさないと書いてあるし、出来ない人はいらないという流れなのだと思う。 「優秀」になるしかない 今まで、自分がダメなのは受け入れていたが、これからはそうもいかないのだと思う。「優秀」になるしかない。この面白い仕事
生成AIで英語を効率よく勉強するには｜深津 貴之 (fladdict)
今年開設されるZEN大学で、「生成AIでリサーチとか勉強を加速させるには？」的な授業をやることになったので、その前座的なまとめ。 生成AIでとりあえず「英語」を効率よく学ぶ。深津式のベータ版。 自分の好きな分野で学ぶまず英語そのものを学ぶのではなく、「好きなことのために英語を学ぶ」構造を作る。 ポケモンカードでも、音楽でもスポーツでも、何でもいいから「自分がメチャクチャ成長したい趣味分野」を定める。 で、ChatGPTの4o以降のモデルで下記のように聞く。 あなたは英語予備校の先生として、英語の長文読解を楽しく学ぶための教材を以下の条件に従って作ってください。 * トレーディングカードゲームのデッキ編成論を題材にする。 * 関係代名詞を題材にする。 * フォーマットは会話形式（or エッセイ形式）にする。 これで、自分の興味分野の英語長文がつくれる。毎回テーマを考えるのが難しい場合は、下記
40代にやっておいてよかったこと - 勘と経験と読経
50代のおっさんエンジニアになってたので、雑に40代にやっておいてよかったことなどを振り返ってみた。思い出補正があるかもしれないので参考にしようとする人は注意。 運動習慣をつけた 資格学習を継続した 読書習慣を維持した 仕事と関係ない勉強を始めた IT勉強会コミュニティへの参加をやめた ブログを書き続けた 運動習慣をつけた 40歳になったころに人間ドックでメタボ判定を1度受けたことをきっかけに、運動をするようになった。現在も続けているので習慣化に成功しており、おおむね健康を維持できている。 ゴルフを含めてスポーツの趣味はない（今もない）。ゴルフは誘われるけど、興味がない（週末に会社の人と遊ぶような思考を持ち合わせていない） ダイエットするなら食事改善というのは理解しているけど難しそうなので、筋肉つけて代謝を高める方向性を選択 コロナ禍以前は会社帰りに福利厚生で安く使えるジムのプールで泳いで
まったりと英語を学ぶ - ANDPAD Tech Blog
アンドパッドでバックエンドの開発をしているzigeninです。 この記事は ANDPAD Advent Calendar 2024の 11日目の記事です。 ここ数年、アンドパッドでは、海外のエンジニアも開発へ参画するようになりました。海外のメンバーとのやりとりは英語で行われます。 そういう状況なので、アンドパッドは、会社として社員の英会話の学習の支援をしています。 私も補助を受けたことがあり、それを契機に英語を日常的に学ぶようになりました。 私の働いているチームでは海外のエンジニアはいませんし、これからも海外メンバーと濃厚な関わりを持つ機会はなさそうです。 ただ、将来、なにかの拍子に海外関連の仕事を獲得できたら面白そうなので、まったりと英語学習を続けています。 今となっては、英語学習が毎日の習慣になり、毎日少しは英語を学ばないと落ち着かない体質になってしまいました。 本記事では、私の英語学
Learning to learn | K/L
In the past 3 years, I’ve run over 300 interviews. On average, I meet someone new every 3-4 days to understand if they’re the right fit for an early-stage startup. I especially like capping interviews with an open-ended question that really lets great candidates shine. One of my favorite now-retired questions is, in Thielian fashion: “What’s something you’ve learned that you believe gives you an e
2024年に買ってよかったもの第一位：O’Reilly Online Learning $499/年 - laiso
締切早ッ、とみくびることなかれ。私の中ではすでにダントツで2024年に買ってよかったもの第一位がO’Reilly Online Learning年間契約に決定しました。 O’Reilly Online Learning は、技術書籍の出版社であるO’Reilly Mediaが提供するオンライン学習プラットフォームです。技術書籍の電子版を読むことができるだけでなく、ビデオやオンラインコースも受講できます。 www.oreilly.com 洋書だけではなく、日本語の技術書も多く取り揃えられています。実はO’Reillyの技術書籍だけでなく、ManningやPacktなどの他の出版社の技術書も取り扱っています。O’Reilly Japanから出されている本でも原著の出版社はO’Reilly Mediaではないということもあります。そもそもO’Reillyの本でも日本語翻訳されているのはごく一部で
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