学力世界一のフィンランドでは「九九」を暗記せず、「電卓」を使う（シェーン・スノウ） @gendai_biz
ムダな努力をやめたほうが、成功への道は近づく――“ポスト・マルコム・グラッドウェル”と評される気鋭の若手ジャーナリストが、膨大な事例を取材し、このことを証明した『時間をかけずに成功する人 コツコツやっても伸びない人 SMARTCUTS』が全米で話題になっている。 今回は本書の中から、学力世界トップのフィンランド人学生が、九九を覚えない理由について解説された章を特別公開する――。 テストも宿題も少ないのに… 2010年春、ハーバード大学の研究者トニー・ワグナーが学校現場の視察にフィンランドを訪れた。人口も規模も米国ミネソタ州と大差ないが、数学、理科、読解力の国際的な調査でフィンランド人学生は常に世界のトップかそれに近いレベルを維持している。 首位であること自体はさして重要ではない（レベルが低い競争でも、誰かが必ず1位になるのだから）。見逃せないのは、フィンランドが最小限の努力で首位を獲得して
低温調理の世界をAnovaで楽しむ 牛肉や鴨肉、サーモンを使って「おうちでごちそう」 - ソレドコ
こんにちは。ぶち猫と申します。料理と写真を趣味に、猫2匹と暮らしています。 今日は、最近話題の「低温調理法」で、肉や魚などいろいろな素材を調理してみたいと思います。 “ちょうどいい火入れ”ができる低温調理法 最近、低温調理法という言葉をよく耳にしませんか？ 低温調理法とは、タンパク質が変性・凝固する温度（大体55度から68度）に着目した調理法です。肉や魚などタンパク質を多く含む食材を、凝固温度より低い温度で長時間（1時間〜）加熱することにより、素材全体を最適な温度で均質に加工します。 ※ 広義では、野菜なども対象に含め、通常加熱する温度（80度）よりも低い温度で長時間加熱する調理法全体を指す場合がありますが、分かりやすくするためここでは狭義に定義しました。 少々時間はかかりますが、家庭でも「焼きすぎてパサパサ」と「中心部が生焼け」の中間の“ちょうどいい火入れ”をほとんど失敗なく実現できます
なぜ人は疑似科学にはまるのか？その心理的メカニズムと対策を考える/石川幹人×荻上チキ - SYNODOS
水素水、性格診断、EM菌――。科学的根拠がないにもかかわらず、あたかも科学的に正しいと実証されたように見せかける疑似科学。なぜ人々は疑似科学にはまってしまうのか？ 疑似科学にはまらないためには、どのような心構えが必要なのか。明治大学教授・石川幹人氏にお話を伺う。2016年05月20日放送TBSラジオ荻上チキ・Session-22「なぜ人は疑似科学にハマるのか？」より抄録。（構成／大谷佳名） ■ 荻上チキ・Session22とは TBSラジオほか各局で平日22時〜生放送の番組。様々な形でのリスナーの皆さんとコラボレーションしながら、ポジティブな提案につなげる「ポジ出し」の精神を大事に、テーマやニュースに合わせて「探究モード」、「バトルモード」、「わいわいモード」などなど柔軟に形式を変化させながら、番組を作って行きます。あなたもぜひこのセッションに参加してください。番組ホームページはこちら →
クックパッド サマーインターンシップ2016の資料を公開します - クックパッド開発者ブログ
技術部開発基盤グループの @moro です。 クックパッドでは、昨年に引き続き今年も、夏の技術職インターンシップを実施しました。 クックパッドのインターンシップは前後半に分けた構成になっていました。まず前半はWebサービス開発に必要な技術の中から6つの分野に関する講義や実習を行いました。さらに後半は、前半の座学に合格した方を対象に、メンターとなる社員と一緒に実際の開発現場に入り、具体的な問題解決に取り組んでもらいました。 その中で、前半の講義に使った資料を公開します。 1日目 Git (@moro) 昨年に引き続き、講義初日はGit, TDD, Railsを1営業日で一巡りするという、忙しい構成でした。 Git編では、すでにGitを使っているエンジニアも多いだろうと想定して各コマンドの紹介などは最小限に済ませました。代わりに、Gitの内部構造を説明し「コミットを覚えておけばなんとかなる」感
機械学習や深層学習ばかりが人工知能じゃない
人工知能（AI）を理解するうえでそもそもの問題は、「人工知能」という言葉で大くくりにしているものの、実は色々なものがあるということです。 そこで人工知能にどんなものがあるのか、どんな仕事をしているのか、どのように使い分けるのかを、見ていくことにします。 今は、「機械学習」やその一部である「深層学習」が流行していますが、もちろん、それだけが人工知能ではありません。他にも多くの人工知能の分野があり、それぞれで多くの研究や開発が進んでいます。 昔のそのまた昔、「人工知能」という言葉が始めて世に知られるようになったときは、「人工知能＝記号処理」でした。人工知能は、記号処理そのものだったのです。その後、記号処理でない分野にも人工知能が拡大し、記号処理での人工知能を圧倒していきました。 そこで人工知能の最初の分類として、「記号処理的人工知能」とそれ以外の人工知能「非記号処理的人工知能」に分けてみます。
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