This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos In this article, we are going to create an entire Computer Science curriculum using only YouTube videos. The Computer Science curriculum is going to cover every skill essential for a Computer Science Engineer that has expertise in Artificial Intelligence and its subfields, like: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision,

企業サイトやプロダクトページをはじめ、オンラインショップ、アプリなど、WebのUIデザインに適したSVGアイコンが無料で利用できるGlyphsを紹介します。 アイコンの種類はなんと1,130種類！ アイコンのバリエーションも豊富で、ソリッドやベタ塗りだけでなく、フルカラーも揃っています。もちろん、SVGなのでカラーやサイズなどを簡単に変更できます。 各アイコンは5種類のバリエーションがある Figmaでデザインされた1,000種類を超える編集可能なアイコン。 任意のアプリケーションで使用するためのWebコンポーネント。 FigmaからSVGをダウンロードするためのCLIユーティリティ。 目的のアイコンはフォルダやタグで簡単に検索可能。 ドキュメントとガイドを完備。 ダークモード対応 MITライセンスで、商用プロジェクトでも無料で利用できます。 アイコンの編集も簡単、サイズやカラーの変更だけ

Oh My Git! は、バージョン管理ツール git の使い方を学ぶためのゲームです。 中央にgitツリーのグラフが表示され、手元にはgitコマンドを表すカードが配られます。 カードを使わずに右側のターミナルでコマンドライン操作することも可能。お題で出てきた課題を満たすためのカード/コマンドを正しく実行すると、右側の達成項目が緑に反転し、すべて達成すればそのレベルはクリアです。 commit を指定し、そこにカードを捨てることでカード上のコマンドを適用。 levels にあるステージ一覧から、好きな項目について遊ぶことが可能です。 カードを使っても解けますが、コマンドラインで解くと右端のボックスを黄色にすることができます。 ソースコードは GitHub で公開されていて、バイナリ版も Windows, MacOS, Linux 向けに提供されています。 テキストファイルで新たなlevel

こんにちは。ミクシィ AI ロボット事業部でしゃべるロボットを作っているインコです。 この記事は ミクシィグループ Advent Calendar 2018 の5日目の記事です。 この記事の目的 この記事では2018年現在 DeepLearning における自然言語処理のデファクトスタンダードとなりつつある Transformer を作ることで、 Attention ベースのネットワークを理解することを目的とします。 機械翻訳などの Transformer, 自然言語理解の BERT やその他多くの現在 SoTA となっている自然言語処理のモデルは Attention ベースのモデルです。 Attention を理解することが今後の自然言語処理 x Deep Learning の必須になってくるのではないでしょうか。 この記事にかかれているコード (Github) 歴史 - RNN から

はじめに カブクで機械学習エンジニアをしている大串正矢です。今回は複数時系列データを1つの深層学習モデルで学習させる方法について書きます。 背景 複数時系列データは複数企業の株価の変動、各地域における気温変動、複数マシーンのログなど多岐に渡って観測できます。この時系列ごとにモデルを用意して管理するとなると学習、運用において多大なるコストがかかってしまいます。1つのモデルで複数の時系列を管理できれば運用が楽になるだけでなく、学習も1度で済むのでトライアンドエラーの工数も大幅に削減できます。 本記事ではそのために実現可能な2つの手法を紹介します。 Kerasで複数の時系列データを深層学習モデルで学習させる手法には2つあります。 複数入力型の深層学習モデル 個別入力型の深層学習モデルの組み合わせ 1の手法の利点はモデルがシンプルなので学習と予測が2の手法に比べ高速になります。 2の手法の利点は時

著者のParul Pandey氏は世界各地に拠点のあるAIスタートアップH2O.aiでデータサイエンス・エバンジェリストを務めており、AINOW翻訳記事『あなたのビジネスにAI戦略を効果的に使用する方法』の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事では、H2O.aiに所属するKaggleグランドマスターにKaggleの取り組み方に関してインタビューしました。 データサイエンティストのPhilipp Singer氏は、オーストリアのグラーツ工科大学で博士号を取得後、自身の知識を応用する機会を求めてデータサイエンス業界に入りました。同氏がKaggleを始めたのは単なる情報収集がきっかけだったのですが、優秀な成績をおさめたことによってKaggleに夢中になりました。そんな同氏のKaggleの取り組み方、そしてKaggleから学んだことの要点をまとめると、以下のようになります。 Kag

著者のParul Pandey氏は世界各地に拠点のあるAIスタートアップH2O.aiでデータサイエンス・エバンジェリストを務めており、AINOW翻訳記事『レコメンデーションシステムの驚くべき世界【前編】』の著者でもあります。同氏がMediumに投稿した記事『あなたのビジネスにAI戦略を効果的に使用する方法』では、AIファーストな企業になるためのノウハウが解説されています。 同氏が解説するノウハウは、もはや個々のAIシステム導入を成功に導くためのものではありません。同氏が説くのは、企業活動の隅々にまでAIの利活用が文化として浸透している企業になるためのノウハウです。企業活動全体に関係しているので、こうしたノウハウはAI戦略と呼ばれるのです（個々のAIシステム導入のノウハウは「AI戦術」と言えるでしょう）。 以上のようなAI戦略は、以下のような5つのポイントにまとめることができます。 AIファ

情報系同人誌ってなに？ 「情報系同人誌？なにそれ？」 そんなあなたに、説明しちゃいましょう！ 「情報系同人誌」は、歴史も古くて実はアツい、同人誌・自費出版誌の一大ジャンルなんです！「同人誌」をよくご存じないあなた、同人誌＝アニメ＆マンガとお思いのあなたにも、ぜひ読んでいただきたい「おもしろ同人誌」があるんです！ 当日会場に直接搬入をご希望の印刷会社の方へ ​ ●施設附属の駐車場や荷下ろし施設は使えません。 ●当日9時30分～10時30分の間に搬入してください。 ●手搬入は正面入口からできますが、台車利用の場合は通用口経由となります。現地スタッフの指示に従ってください。 ​●チラシ配布はできません。

イラストや漫画を描くときに「こういう参考写真が欲しい……！」となってもなかなか自分で撮影するのは難しく、インターネットで参考画像を探すのも時間がかかります。「Blank Phostock」はそんなクリエイターのためのストックフォトで、面倒な会員登録はなく、カテゴリやタグから目当ての画像をサクッと見つけてダウンロード可能、ウェブサイトの素材として使用したりイラストの背景としてトレースしたりし放題とのことなので、実際に使ってみました。 Blank Phostock – 無料ストックフォト、テクスチャ配布サイト_ブランクフォストック https://blankcoin.com/photo/ 絵師による絵師のための無料写真素材サイト『Blank Phostock』(ブランクフォストック)公開! – BLANK COIN https://blankcoin.com/?p=5569 Blank Pho

Animated Pictograms日本に古くから根付く、独特の文化や習慣、 マナーをもっと楽しく、わかりやすく、身近に。 参拝お辞儀餅つきタクシーを拾う入浴手水茶道手締め電車相撲の決まり手阿波おどりComing Soon

音楽プログラミング言語って結局なんなのさ? 1.言語仕様published: 2021-02-12 last modified: 2023-07-25 この記事は続き物でおおよそ週間ペースを目指しています。 言語仕様(本記事)データとプログラムの境目言語とライブラリの境目松浦知也です。ここ2年ぐらい音楽のための新しいプログラミング言語mimiumを開発しています。 https://mimium.org/ja 最近この自分で作った言語を人に説明する機会がちょこちょこ増えてきたのですが、その度に「既存の音楽プログラミング言語と比べてどこが新しいのか？」という話にたどり着く前に「そもそも音楽をプログラミングで作るってどういうこと？」みたいな疑問に対する解説をしているうちに話が続かなくなってしまうようなケースが増えてきまして、なんかそういう超初歩的な解説があればいいのになあと思っています。 プログ

アメリカやカナダで配車サービスを展開する「Lyft」は、サービス内のマップとしてオープンデータの地図プロジェクト「OpenStreetMap」を用いています。LyftはOpenStreetMapの道路情報の更新に貢献してきましたが、OpenStreetMapの道路情報がどれだけ正確なのかは把握していませんでした。そこで、LyftはOpenStreetMapの正確さを検証し、その結果と検証方法を解説しています。 How Lyft discovered OpenStreetMap is the Freshest Map for Rideshare by Clare Corthell and Mark Huberty | Lyft Engineering https://eng.lyft.com/how-lyft-discovered-openstreetmap-is-the-freshest-

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Overconfidenceって？ Overconfidenceとは、分類タスクにおいてモデルの予測が正しくないにもかかわらず、大きな値を出力してしまう問題である。これはモデルの出力がそのまま確率的な意味として捉えることはできないことを意味している。例えば、犬と猫を分類するタスクを考える。犬の確率が0.9で猫の確率が0.1であるとモデルが予測をした場合に、入力が90%の確率で犬であるとは言えないという問題である。 分類モデルの実世界での応用を考えると、単にモデルが正しい予測をするだけでなく、どんなときに予測を誤ってしまうかを予測することは重要であるが、C.Guoらの研究[1]によると、深層学習のモデルは上記の問題があるとし、出力の値を確率的な意味として考えることはできないとしている。その根拠としてResNet110にCIFAR-100を学習させた実験を下に示す。 左の結果はLeNet、右が

AIを使ったイラスト生成サービスは、今の所Artbreederが一番かと思っています。 アニメキャラも、背景も作れる。生成物はCC0。 シミュレーションゲームのユニットの顔画像なんかにも良さそうで、人種調整ができて、髭面のおじさん… https://t.co/G1NeZvPqP1

本記事は Python3.6 以上を想定しています． Pythonで何かしら時間のかかる処理をする際にプログレスバーを表示するのに便利なライブラリとして tqdm というものが存在します． tqdm/tqdm: A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI これの良さ気な使い方を紹介します． 導入