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  • 僕は自分が思っていたほどは頭がよくなかった - しのごの録

    Redditで話題になっていたポストを訳してみた。 僕は自分が思っていたほどは頭がよくなかったという高校生の独白にたいしてつけられたこのちょっと長めの返信がとても的確で示唆に富んでおり、多くの人のこころをつかんでいました。私自身、勇気づけられるというか身につまされるところがあり、忘れないために翻訳をしてみました。 まずは高校生の独白から。 僕は自分が思っていたほどは頭がよくなかった 僕はいま高校の最終学年で、次の6月に卒業する予定です。高校の成績は、いままでずっとAを取りつづけていましたが、去年始めてBをとってしまいました。もしそのBがなければ、卒業生総代に選ばれていたでしょう。 総代にふさわしいのは自分だ、つまりクラスで本当に一番頭がいいのは自分だと思いたいです。でもこの一年で、僕にそれほどの知性はないし、僕より頭のいい人はたくさんいるんだということを思い知らされました。 また僕は、自分

      僕は自分が思っていたほどは頭がよくなかった - しのごの録
    • 無料で自宅でやりなおす→小学校の算数・数学 | 学校・教育算数から大学数学までweb上教材をリストにした 読書猿Classic: between / beyond readers

      先日の記事 誰もがどこかでつまずいた→小学校の算数から大学数学まで126の難所を16種類に分類した 読書猿Classic: between / beyond readers を読んだ人から「やりなおし魂に火をつけるだけつけて放置するのは無責任だ、何をやればいいのか教えろ」という問い合わせがあった。 小学校の算数レベルから微積分など高校+αまで、ついている予備テストをやれば、どの章は飛ばしていいか、どこの章のどの問題を勉強すればよいかを教えてくれる往年の名著(が復刻してた) を紹介しようと思ったが(科学を志さない人にも勧められる)、買い損なった場合と人のために、web上の教材をリストにして、先の記事の補いとする。 (2017.9.6 リンク切れ等、訂正しました) 小学校〜高校 小学校の算数 中学校の数学 高校数学 大学数学基礎 小学校〜高校 小学校「算数科」,中学校・高等学校「数学科」の内容

        無料で自宅でやりなおす→小学校の算数・数学 | 学校・教育算数から大学数学までweb上教材をリストにした 読書猿Classic: between / beyond readers
      • 「動画で助かる」「IT基礎知識が一通り学べる」──各社が公開した新人エンジニア向けの研修資料が話題に 人気資料まとめ

        IT企業が社内の新人エンジニアに向けた研修資料や動画を無償公開し、話題になっている。学べる内容はIT業界の文化からゲームエンジン「Unity」を使ったゲーム開発までさまざまで、中には150ページ超のスライドや5時間超の動画もある。 ネット上では「初心者(エンジニア)の指針になる」「IT基礎知識の一通りのことが身につく」「動画があって助かる」などと評判だ。改めて公開内容と目的をまとめた。 サイボウズ、新人ITエンジニア向けに「IT業界文化」など サイボウズが7月20日に公式ブログで、4月から6月にかけて行った研修の資料を公開した。7月30日時点でブログへの「はてなブックマーク」(以下、はてブ)は約1950件、Facebookの「いいね」は約590件付いている。同社は“駆け出しエンジニア”向けとしている。 (関連記事:サイボウズの“駆け出しエンジニア”向け研修資料が話題 Webアプリ開発やIT

          「動画で助かる」「IT基礎知識が一通り学べる」──各社が公開した新人エンジニア向けの研修資料が話題に 人気資料まとめ
        • プログラマだったら当然知ってるよね?という知識一覧

          2019年11月11日追記 ただのタイトルで煽ってるだけの記事に半年経っても未だに大量のアクセスがあるので追記しておきます。 ここで言いたいことは、「プログラマならコンピュータサイエンスを勉強してると役に立つよね」、ということ だけ です。 この一文以上に有用な言葉は以降の文章では出てきません。みなさんの時間を無駄にしないために注意書きをしました。 それでも良いという人は読んでみてください。 Twitterで「〇〇ができるという人が面接に来たけど、『じゃあXXXやYYYって知ってます?』というと知らないという人が多いんだよねぇ」とかいうツイートを見かけて、私はXXXやYYYってのを知らなかったので調べた見たところ、常識とまでは言えない概念だったり、名前は知らなくても誰もが知ってる概念だったり、むしろもっと良いアプローチがあるのではという思想だったりでなんだかなぁと思っていたところ、半日くら

            プログラマだったら当然知ってるよね?という知識一覧
          • 高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog

            去年の12月頃から数学の学び直しを始めた。 職業柄少し専門的な、特に機械学習の方面の書籍などに手を出し始めると数式からは逃れられなかったりする。とはいえ元々自分は高校時代は文系で数学1A2Bまでしか履修していない。そのせいか少し数学へ苦手意識があり「図でわかるOO」とか「数学無しでもわかるOO」のような直感的に理解出来る解説に逃げることが多かった。実務上はそれで問題ないにしてもこのまま厳密な理解から逃げているのも良くないなと感じたのでもう少し先の数学に取り掛かることにした。 巷には数学の学び直しについての記事が既にたくさんある。それに自分の場合は何かの受験に成功した!とか難関の資格を取得した!というような華々しい結末を迎えている状態ではない。そんな中で自分が何か書いて誰の役にたつかもわからないが、少なくとも自分と似たようなバックグランドを持つ人には意味のある内容になるかもしれないので、どの

              高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog
            • 誰もがどこかでつまずいた→小学校の算数から大学数学まで126の難所を16種類に分類した

              数学嫌いはどこから生まれてくるのか? よく聞かれる「役に立たないから」なる理由は、実のところ良くて後付け悪くて言い訳であって、その実態は、算数や数学につまずいて分からなくなった人たちが、イソップ寓話のキツネよろしく「あのブドウ(数学)は酸っぱい(役に立たない)」と言い広めているのである。 ならば撃つべきは〈算数・数学のつまずき〉である。 以下に示すのは、小学校の算数から大学基礎レベルの数学まで、「つまずいて分からなくなる」箇所を集めて16のカテゴリーに分類したものである。 一度もつまずかず専門レベルまで一気に駆け上がることのできた一握りの天才を除けば、数学が得意な人も不得意な人もみなどこかでつまずいたであろう、さまざまな算数・数学の難所が挙げられている。 この分類が示そうとしていることのひとつは、同じ〈根っこ〉をもったつまずきが、小・中・高・大の各レベルで繰り返し出現することである。 たと

                誰もがどこかでつまずいた→小学校の算数から大学数学まで126の難所を16種類に分類した
              • 技術ようつべチャンネル集 - Qiita

                役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ

                  技術ようつべチャンネル集 - Qiita
                • プログラミングできる人とできない人との間の深い溝 - masatoi’s blog

                  どうしてプログラマに・・・プログラムが書けないのか?を読んでいて出てきたので出展の一つを訳してみた。Separating Programming Sheep from Non-Programming Goatsの和訳。 プログラミングというものには向き不向きが強く出るということはわりと知られていると思うが、このエントリではプログラミングができるかできないかは比較的簡単なテストによって、プログラミングの訓練を始める前の段階で分かると主張している。どうしてプログラマに・・・プログラムが書けないのか?では、そもそもこの事前テストをパスしていないような人達までプログラマとして応募してくると言っており、その判定法として有名なFizzBuzz問題を挙げている。 追記(2019/2/28) 注意: なおこの論文はしばらく前に著者の一人によって撤回されたようです Camels and humps: a r

                    プログラミングできる人とできない人との間の深い溝 - masatoi’s blog
                  • How To Become A Hacker: Japanese

                    なぜこんな文書を書いたか わたしは Jargon Fileの編集者で、またその他似たような有名文書いくつかの著者なので、しばしば熱心なネットワーク初心者から「ウィザード級の大ハッカーになるにはどうやって勉強すればいいの?」といったようなお尋ねメールを頂きます。でもかつて 1996 年に、こんな大事な問題を扱った FAQ や Web 文書 はみあたらないことに気がつきました。というわけで、これを書き始めました。多くのハッカーがいまやこれを決定版と見なしているし、つまり実際に決定版なんだと思います。でも、この問題について自分が唯一無二の権威だと主張するつもりもありません。気にくわなければ、自分なりのヤツをどうぞ。 この文書をオフラインで読んでいるなら、最新版は次のところにあります。 http://www.catb.org/~esr/faqs/hacker-howto.html なお、この文書の

                    • 線形代数とは?初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST

                      「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください(音は出ませんので安心してご覧ください)。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと

                        線形代数とは?初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST
                      • 君はインド最大(多分世界最大)の無料MOOCの「NPTEL」を知っているか。

                        俺はさっきまで知らなかった。これはやばすぎるので増田に書いて広めようと思う。(追記にも書いたが、公式の英語字幕があるので聞き取れなくても心配しないでほしい。) 以下のリンクから飛べる。 https://nptel.ac.in/courses リンク先を見ればすぐ分かると思うが、驚くべきは、カバーしている分野の広さだ。アメリカのMOOC(Udacityだの、Udemyだの)は、表層的な、「すぐ使える技術」の講座ばかりで、オペレーティングシステムやコンピュータネットワーク、あるいは偏微分方程式や代数学といった、コンピュータサイエンスや数学等の基礎学問のような分野はあまりカバーされていない。(主観だが、恐らく正しいはずだ。Udacityのジョージア工科大のコンピュータサイエンスの授業は別だが、数は少ないし、それにしても数学はカバーしていない。) しかし、この「NPTEL」では、自分に関わりのある

                          君はインド最大(多分世界最大)の無料MOOCの「NPTEL」を知っているか。
                        • ディープラーニング入門:Chainer チュートリアル

                          Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ

                            ディープラーニング入門:Chainer チュートリアル
                          • 私がよく参考にしているサイトまとめ

                            はじめに Twitter、Qiita、Zenn...といろんなところから情報収集するのはいいのですが、それぞれの有益な情報をそれぞれのサイトにお気に入りとして保存しているので、必要な情報を探すだけで一苦労です。 ここで一覧にしてまとめておくことにしました。 ただし、特定の言語に依存するような記事はあえて排除しています。 皆さんにとっても有益な情報があると、この記事を公開して良かったなと思います。 また、皆さんのオススメの記事がありましたら、コメントなどで教えてください。 コミュニケーション 質問 質問は恥ではないし役に立つ https://qiita.com/seki_uk/items/4001423b3cd3db0dada7 新卒からの質問をソシャゲっぽい仕組みにしたら捗った話 https://qiita.com/ysktsuna/items/fced3a9515c8f585ca50 会

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                            • 「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary

                              データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 (最速・最短ルート用) まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ! 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入

                                「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
                              • 算数、数学の宿題を爆速で終わらせる「Microsoft Mathematics」を紹介する - しがない学生の雑記

                                こんばんは。艦これのメンテが伸びてしまったのでTwitterをダラダラ見ていたら、こんなソフトが紹介されていました。 Download Microsoft Mathematics 4.0 (英語) from Official Microsoft Download Center (英語)とか書かれていますけど、ページに行けば普通に日本語版がダウンロードできます。 試しに起動してみたんですが、こいつが相当にすごい。数学のソフトで無料のものと言ったら、自分が知ってるものではscilabとかfunctionViewとかぐらいしかなかったんですが、このMicrosoft Mathematicsは数学の宿題を消すために生まれてきたかのようなソフトです。 たとえば、とても簡単な例として、xを0~1で定積分を求めると、 こんな感じで回答が出るんですが、注目すべきはこの中央の「解法」ってところです。試しに押

                                  算数、数学の宿題を爆速で終わらせる「Microsoft Mathematics」を紹介する - しがない学生の雑記
                                • 高等学校段階までの学習で身につけてほしいこと | 東京大学

                                  高等学校段階までの学習で身につけてほしいこと 東京大学を志望する皆さんには、アドミッション・ポリシーにも明示されているように、本学に入学するまでに、できるだけ多くのことを、できるだけ深く学んでほしいと思います。以下、本学を受験しようと考えている皆さんに向けて、高等学校段階までの学習において、特に留意してほしいことを教科別に掲げます。 【国語】 国語の入試問題は,「自国の歴史や文化に深い理解を示す」人材の育成という東京大学の教育理念に基づいて,高等学校までに培った国語の総合力を測ることを目的とし,文科・理科を問わず,現代文・古文・漢文という三分野すべてから出題されます。本学の教育・研究のすべてにわたって国語の能力が基盤となっていることは言うまでもありませんが,特に古典を必須としているのは,日本文化の歴史的形成への自覚を促し,真の教養を涵養するには古典が不可欠であると考えるからです。このような

                                    高等学校段階までの学習で身につけてほしいこと | 東京大学
                                  • わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる: 東大、京大、北大、広大の教師が新入生にオススメする100冊

                                    毎年この時期になると、「東大教師が新入生にオススメするベスト100」という企画で紹介してきたが、飽きた。 ほとんど変わり映えしないリストにも飽きたし、毎年「ベスト1はカラマーゾフ!」とハヤすのも飽きた。カラ兄が最高であることはさんざん宣伝してきたから、皆さんご承知だろう(異論・反論大歓迎、これを超えるものがあるならね)。 だから、今回はスコープを広げてみる。 ■ この企画の趣旨 東京大学に限らず、新入生を迎えるにあたって、センセイたちは思うところがある(はずだ)。ゼミにくる前に、せめてこれぐらいは読んでおいてもらいたいと望んだり、若かりしころハマった本で自分語りをしてみたり。そうした願望を吸い上げているところもいくつか見つけた。以下のとおり。 リスト1 「北海道大学教員による新入生への推薦図書」 リスト2 「京都大学新入生に勧める50冊の本」 リスト3 「広島大学新入生に薦める101冊」

                                      わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる: 東大、京大、北大、広大の教師が新入生にオススメする100冊
                                    • 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita

                                      Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず(数式で脳みそが詰む)、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん?」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと

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                                      • 2ちゃんねるでiPhoneの神アプリとしてテンプレに残り続けた2013年度の暫定神アプリ : IT速報

                                        806: iPhone774G 2013/12/15(日) 09:40:35.94 ID:/t8aCPJRP そろそろ2013年度の暫定神アプリを出さないか? おれが一番お世話になったのはPocketだったわ 811: iPhone774G 2013/12/15(日) 10:44:34.08 ID:Uohys6o+0 BB2Cが神アプリ 812: iPhone774G 2013/12/15(日) 10:46:00.74 ID:voKixdvZ0 BB2Cは殿堂入りでいいと思う 841: iPhone774G 2013/12/16(月) 01:53:00.98 ID:LsoFRWLh0 >>1のテンプレの基礎を作った者です、一年以上?振りに来ました snapseedの件は兼ねてよりすみませんでした Pic Findは画像編集ではなく画像検索アプリなのでブラウザへ移行しました 電話帳アプリやT

                                          2ちゃんねるでiPhoneの神アプリとしてテンプレに残り続けた2013年度の暫定神アプリ : IT速報
                                        • GWの休みに勉強しよう!!!有名IT企業の研修資料まとめ - Qiita

                                          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

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                                          • 文系がゼロから統計を勉強するときに最初の1年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート

                                            最初の1年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますw ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな

                                              文系がゼロから統計を勉強するときに最初の1年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
                                            • セガ、150ページ超の社内向け数学資料を無償公開 「3DCGの技術的基礎に」

                                              セガは6月15日、社内勉強会で使った線形代数の教材を、公式ブログで無償公開した。ページ数は150以上。ゲーム開発に必要な3DCGの技術的基礎となる知識を学び直すために使ったものという。 2020年に行った社内勉強会向け教材の一部をPDF形式で公開。全8部構成で、ベクトルや行列、3次元での回転を計算するときに使う「クォータニオン」について教える。ただし簡潔に分かりやすく学べるよう編集したため、用語の定義が一般的なものと異なる場合があるとしている。 ゲーム制作では、キャラや背景を3次元で回転させたり、ゲームエンジンそのものを作ったりするときに線形代数を使うという。セガは教材について「興味のある方は参考にしてほしい。“大人の学び直し”をしてみたい方はぜひ」としている。 関連記事 任天堂がSwitch向けにプログラミング学習ソフト 作ったゲームの共有機能も 任天堂が、Nintendo Switch

                                                セガ、150ページ超の社内向け数学資料を無償公開 「3DCGの技術的基礎に」
                                              • 良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary

                                                メモがてら、これまで読んで解りやすかったり明瞭だと思った統計関連の本をご紹介します。精読はしていないけれどこれは良さそうだ、と思ったのも入れます。適当に分類して、カテゴリーごとに。 私自身も勉強中なので、これいいよ、というのがあれば教えてもらえれば幸い。 ※本の画像→説明文 という配置にしてあります ※上下巻ある場合には上巻のみリンクします 準備 少なくとも、中学生で習うくらいの数学は解っていないといかんともしがたいと思います。で、統計を勉強してみたい、でも数学は中学で挫折した、という私みたいな人間も多いだろうな、と。 方程式のはなし―式をたて解くテクニック 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 1977/09メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 281回この商品を含むブログを見る関数のはなし〈上〉 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 201

                                                  良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary
                                                • コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト - Rubyist Magazine 第61号 巻頭言

                                                  コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト Rubyist Magazine 第 61 号をお届けします。 (今回は内容に合わせて文体を変えております。ご了承ください。) さて、コンピュータサイエンス(以下「CS」)は知らないけど日々プログラミングしている、というプログラマの方はたくさんいらっしゃるかと思います。 そんな方でも、ふとCSを知ってる方がいいのかなとか、CSも知らないとまずいのかな……などと思い、改めて勉強してみたいけどとっつきが悪いとか、うっかり手にとったCSの教科書が何を言ってるかさっぱりで10秒で閉じた、という方もいらっしゃるかと思います。 それでもCSが気になるので、「本腰を入れて勉強をする前に、どういうことをやってるのか眺めてみたい」くらいの温度感の方向けに、CSに隣接するジャンルで、職業プログラマや趣味プログラマの人なら読めそうな書籍のリストを作っ

                                                  • ゴリゴリの文系がAIをほぼ独学した半年 - Qiita

                                                    ゴリゴリの文系(偏差値40前半)がAIを学んだ半年 どうも、ゴリゴリの文系です。 商業高校卒業したあと、文系学部にいったので、そこらへんの文系とは格が違います。 文系界のサラブレットです。 肝心な数学力ですが、高校で数学Aまで勉強して、大学で数学入門とっただけです。 つまり、戦闘力0.1ぐらいです。 これから勉強する人に向けてポエムをつらつらと書いていきます。 やってきたこと 実装から始めたい人はある程度参考になるかと。 理論から始めたい人は微積、線形代数、確率統計の基礎を習得してからcouseraに行くのが良いのではないでしょうか。(個人の感想です。) 独学はモチベドリブンでやんないとしんどいので自分でカスタマイズしていってください。 0ヶ月目 会社の研修でプログラミングの基礎を習得。 ここでJavaを勉強してそこそこ組めるようになりました。 研修が終わってから2日くらいかけて、pyth

                                                      ゴリゴリの文系がAIをほぼ独学した半年 - Qiita
                                                    • 文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ

                                                      ※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス(以下CS)を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰? 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何? 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか(※当時は)よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途(単位累積加算制度)とは 学位取得までの流れ そして単位集

                                                        文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ
                                                      • エンジニアなら知っておきたい、絵で見てわかるセキュア通信の基本 - Qiita

                                                        TLS 1.3は現在策定中ですが、 前方秘匿性 の問題から RSAのみ を用いた鍵委共有が禁止になる見込みです。(詳細は後述します) HTTPSとは 次に、HTTPSです。 HTTPS - Wikipedia HTTPS(Hypertext Transfer Protocol Secure)は、HTTPによる通信を安全に(セキュアに)行うためのプロトコルおよびURIスキームである。 厳密に言えば、HTTPS自体はプロトコルではなく、SSL/TLSプロトコルによって提供される セキュアな接続の上でHTTP通信を行うこと をHTTPSと呼んでいる。 とのことです。 HTTPの説明を割愛するとすれば、「SSL/TLSでセキュアにHTTPをやる」というだけの説明で済んでしまいます。 最近では個人情報等の観点から全てのサイトをHTTPSにするような動きが見られますが、元々HTTPSが使われやすかった

                                                          エンジニアなら知っておきたい、絵で見てわかるセキュア通信の基本 - Qiita
                                                        • 一人で読めて大抵のことは載っている教科書(洋書編):数学からラテン語まで(追記あり)

                                                          (ブックリスト各分野へのリンク) 数学 物理学 化学 生物学 医学 人類学 心理学 経済学 政治学 社会学 宗教学 歴史学 哲学 芸術 演劇 文学 音楽 法学 教育 アラビア語・サンスクリット語 古代ギリシア語、ラテン語 はてなブックマークで「そんなもの読むくらいなら洋書読め」と具体的な書名付きで再三にわたりコメントをいただいているmaido99さんに敬意を表して、こんなエントリーをおったててみた。 このエントリーの成否は、「英語?めんどくせー」という人に、洋書で学ぶことのメリットの大きさを示し、対してデメリットが取るに足りないものであることを説得できるかどうかにかかっている。 そういう人の面倒をみたい訳でも、またみなきゃならない訳でもないが、清水幾太郎が珍しく良いことを言ったように、文章と言うものは、自分が「あたかも~であるかのように」書くことで、書きたいことの優先順位が決まり整序がつく

                                                            一人で読めて大抵のことは載っている教科書(洋書編):数学からラテン語まで(追記あり)
                                                          • クォータニオンとは何ぞや?:基礎線形代数講座 - SEGA TECH Blog

                                                            ---【追記:2022-04-01】--- 「基礎線形代数講座」のPDFファイルをこの記事から直接閲覧、ダウンロードできるようにしました。記事内後半の「公開先」に追記してあります。 --- 【追記ここまで】--- みなさん、はじめまして。技術本部 開発技術部のYです。 ひさびさの技術ブログ記事ですが、タイトルからお察しの通り、今回は数学のお話です。 #数学かよ って思った方、ごめんなさい(苦笑) 数学の勉強会 弊社では昨年、有志による隔週での数学の勉強会を行いました。ご多分に漏れず、コロナ禍の影響で会議室に集合しての勉強会は中断、再開の目処も立たず諸々の事情により残念ながら中止となり、用意した資料の配布および各自の自学ということになりました。 勉強会の内容は、高校数学の超駆け足での復習から始めて、主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し 、および応用としての3次元回転の表現の基礎の理解

                                                              クォータニオンとは何ぞや?:基礎線形代数講座 - SEGA TECH Blog
                                                            • 統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ!

                                                              本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力(特に微積・線形代数)を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 (満たせない要望も多いですが) 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない(Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える) けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ! って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ

                                                                統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ!
                                                              • Adachi Page

                                                                アホでも数学者になれる方法──アホぢからはこわい トップページ アホのための研究法 前書き アホな私が一応数学者になれた。そのノウハウを公開する。サラリーマンを七年半やって脱サラして数学者になろうとするようなことは決して人に勧めるものではない。しかし困難な状況でつかんだノウハウは若い数学者を志す人には、大いに役立つであろう。私の経験で言うと、研究ノートをしっかりつけられるようになれば、大体研究は出来るようになるのであるが、研究ノートをつけること、どうつけたらよいか、など客観的で現実的な方法は、学生時代指導は受けなかった。そのかわりめったやたらと受け売りの精神論をたまわった。私の言う方法は初級から上級まで、自分で効果を検証済みのものばかりである。折りに触れて気づいたことをカードに書き込んでカードボックスにほりこんでいたら800枚以上になった。それをもとにまとめたものを少しずつ書き込んでいっ

                                                                • どうやったら質問を思いつけるの? - 発声練習

                                                                  どうやったら卒研を失敗できるか:他人の話を聞くのをやめるでいただいた、人の話を聞いた際の疑問・質問の抱き方のコツがあれば教えて欲しいという依頼に対しての私なりの回答。 まとめ 質問を発するためには、以下の2つのステップを踏む 「情報の欠落に気づく」 「欠落している情報を明確化する」 情報の欠落に気づくためには、話題になっている事柄の知識(一般常識、専門知識)と話題の伝え方に関する知識(プレゼンテーション技術、批判的読み方、論理的思考法)が必要 欠落している情報を明確化するためには語彙、質問の型、経験が必要 情報の欠落に対する感度を挙げる方法 話題の伝え方に関する知識を増やすために、プレゼンテーション、批判的読書法(クリティカルリーディング)、論理的思考法(ロジカルシンキング)に関する本を読む 気づいた欠落している情報をメモするために、講演、授業、ミーティングの際はメモ帳と筆記用具を必ず用意

                                                                    どうやったら質問を思いつけるの? - 発声練習
                                                                  • Hiroshi Takahashi

                                                                    Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の

                                                                    • 30歳から始める数学 [ SHOYAN BLOG ]

                                                                      この記事はMath Advent Calendar 2015 2日目の記事です。 前回の記事は515hikaruさんのMath Advent Calendar 2015 一日目 - 515 ひかるのブログ 日常編です。 とあることから、30歳にして数学を学び始めました。いまは毎日楽しく数学の書籍を読んだり方程式を解いたりしています。 本記事では、僕と同じようにもう一度数学を学びたいなと思っている人向けに、数学の魅力を再発見する方法を紹介します。 30歳にして数学を学び始めたきっかけきっかけはプログラマのための数学勉強会です。 とあるご縁でこの勉強会で発表することになり、そこから数学を学び直しました。 内容については、以下の記事を参照ください。 プログラマのための数学勉強会@福岡に登壇してきました プログラマのための数学勉強会@福岡#2に登壇してきました この数学勉強会で数学を勉強することに

                                                                        30歳から始める数学 [ SHOYAN BLOG ]
                                                                      • この機会にマスターしようぜ、正規表現、構文図、オートマトン - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)

                                                                        正規表現と構文図について解説します。オートマトンについても詳しく述べます。オートマトン・スゴロクで遊びましょう! 世間でよく知られている/使われている概念・方法にはこだわらず、僕(檜山)の感覚で一番わかりやすいと思われる筋書きと用語法/図式法を使って説明します。この記事に目を通して“感じ”が掴めたら、形式言語理論の教科書を読み始めることが出来るでしょう。 [追記]この記事の内容に対する具体例は、「正規表現とオートマトン:なんだ簡単じゃん、JavaScriptによる実装」にあります。[/追記] 内容: 正規表現 正規表現の例 構文図 基本記号 連接 選択 省略可能 繰り返し ストレートワイヤーによるレイアウト調整 有限状態オートマトン 有限状態オートマトンの実行 バックトラックと先読み スゴロクとオートマトン コマをたくさん使うスゴロクと並列処理 非決定性オートマトンと決定性オートマトン 正

                                                                          この機会にマスターしようぜ、正規表現、構文図、オートマトン - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
                                                                        • 老後に金がなくても楽しく暮らすために今から準備しておくべきこと|ふろむだ@分裂勘違い君劇場

                                                                          老後のためにコツコツ2000万円貯めていても、リストラされたり、転職に失敗したり、病気をしたりして、貯金がみるみる減っていき、ろくな貯金がないまま老後を迎えることになるかもしれない。 これに対し、「カネを使わずに人生を楽しむスキル」という資産は、たとえ不運が重なって生活保護で暮らすようになったとしても、がっつり残る。 「カネを使わずに人生を楽しむスキル」は、これ以上ないくらい、安全で確実な資産なのだ。 しかも、2000万円貯めるために毎月10万円貯金すると、毎月10万円生活費を削る必要があるので、現在の生活が貧しくなってしまう。 これに対し、「カネを使わずに人生を楽しむスキル」を蓄積するために毎月40時間を使ったとしても、現在の生活は貧しくなるどころか、逆に豊かになる。 なぜなら、「カネを使わずに人生を楽しむスキル」は、それを身につけるプロセス自体が、とても楽しいことだからだ。 あなたは、

                                                                            老後に金がなくても楽しく暮らすために今から準備しておくべきこと|ふろむだ@分裂勘違い君劇場
                                                                          • 2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま

                                                                            2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま(1/2 ページ) 2021年、さまざまな企業が自社の社内研修資料を無償公開したことが話題になった。ITmedia NEWSでは主に、新人エンジニア向けに公開した資料などを記事として取り上げたところ、多くの反響が集まった。 学べる内容は、機械学習やIT業界の文化、ゲーム開発、セキュリティ、AWS入門、数学など各社さまざま。100ページ以上のスライドや5時間を超える動画などの資料もあり、新人教育への力の入れ具合も垣間見える。改めて、2021年に企業が無償公開した、社内研修資料を取り上げた記事を紹介する。 セガ、3DCG技術の基礎に役立つ数学資料 セガは6月15日に、2020年に社内勉強会で使った線形代数の教材を公式ブログで公開した。ゲーム制作では、キャラクターや背景を3次元で回転させた

                                                                              2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま
                                                                            • 機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita

                                                                              こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか?』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本:Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用:アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展:研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ

                                                                                機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
                                                                              • 基礎線形代数講座

                                                                                4. 公開にあたって ●まえがきに代えて 本書は 株式会社 セガ にて行われた有志による勉強会用に用意された資料を一般に公開するもので す。勉強会の趣旨は いわゆる「大人の学び直し」であり、本書の場合は高校数学の超駆け足での復習 から始めて主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し、および応用としての3次元回転の表現の 基礎の理解が目的となっています。広く知られていますように線形代数は微積分と並び理工系諸分野の 基礎となっており、だからこそ大学初年度において学ぶわけですが、大変残念なことに高校数学では微 積分と異なりベクトルや行列はどんどん隅に追いやられているのが実情です。 線形代数とは何かをひとことで言えば「線形(比例関係)な性質をもつ対象を代数の力で読み解く」 という体系であり、その最大の特徴は原理的に「解ける」ということにあります。現実の世界で起きて いる現象を表す方程式が線形な振

                                                                                  基礎線形代数講座
                                                                                • 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita

                                                                                  Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI

                                                                                    【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita