Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回は東京大学・東大生が公開しているエンジニアが読むべきおすすめ資料をまとめました。 紹介する資料一覧 ut.code(); Learn 50分で学ぶアルゴリズム わかりやすい説明のための10の鉄則 Pythonプログラミング入門 150分で学ぶ高校数学の基礎 仮説思考入門 解像度を上げる AWS入門 AI・データサイエンスの活用事例 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ(松尾研) 誰でもわかる強化学習 ChatGPT活用法 ut.code(); Learn 東大生が無料で公開しているプログラミング学習サービス「ut.c
ド田舎に世界各国の超超巨大書店が集積する都市がほしい
これが世界最大という超超巨大書店を、どーんと僻地でもなんでもいいから街が作れそうな平野に作ってほしい。その超超巨大さは世界第2位を突き抜けてほしい。 政府もテコ入れし、クラウドファンディングも募り、数多ある企業も全勢力が参入してほしい。もうとにかく全力をかけて作ってほしい。 「そんなことして失敗したらどうする？！バカじゃん？！」とか考えず作ってほしい。勝算とか考えず勢いで作ってほしい。 そこには和書だけではなく洋書もある。西洋の本だけではなく中国語の本、アラビア語の本、アフリカーンス語の本、とにかく片っ端から「いやこれいらんだろ」みたいな本だったとしてもすべておく。 なんなら和書が中央ではなく洋書が中央である。日本語を中心で考えてほしくはない。言語別に存在する知の量に応じた配分をしてほしい。 客層に応じてカテゴリ分けは必要だろう。１つの書店だけでなく複数の書店が統合してもかまわない。古本屋
はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者（ヒントン氏ら）のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用するだけなら比較的障壁は高くないですが、理論的な部分まで含めると学ぶべき内容が広く、分野によっては難易度が高く、せっかく学び始めたのに挫折する人も多いです。 未経験だけどAIの知識を身につけたい 現在web開発の知識があり、AIも学びたい AIを学んで転職や副業でバリバリ活躍したい といった方は是非読み進めていってください。 コンテンツは随時追記していきます。 構成 本記事は下記のような構成でコンテ
小中不登校、高校中退、大学中退
自分は駄目な人間だった。小学校の高学年のとき、心因性頻尿になって外に出られなくなった。 金曜の、ピアノ教室の直前だった。その日突然トイレが近くなって、結局家の周りをぐるぐる車で回った挙句に帰った。 それからの日々は地獄だった。家から出ることすらできなかった。私自身自分に何が起こったのか理解できなかった。 学校は、授業は嫌いだったけど友達は好きだった。学年みんな友達だと思っていた。みんなの名前と顔を覚えていた。 学校に行けなくなった。 学歴主義で権威主義の父は、私のことを人間じゃない何かを見る目で見ていた。 私は当時の記憶があまりない。ただ、下手くそに隠された不登校に関する解説本や、 リビングで両親が自分について語り合ってるのを察するのがつらかった。 そのあと数ヶ月してから学校に復帰したけど、結局私は中学校も不登校になって、高校も退学した。 大学受験は当然するものだと思っていたので、高校退学
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回は大学が無料で公開している、エンジニア向けの学びになる資料をまとめていきます。 東京大学 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、数値解析など応用的な使い方までを分かりやすく解説している。 AWS入門 こちらもネットワークやクラウド、インフラの仕組みの解説から始まり、AWSの構成パターンなどが基礎から解説されている。 150分で学ぶ高校数学の基礎(東大生) 高校数学について180分でサクッと振り返る神資料。数学の知識はプログラミング領域でも活用する場面が多々あるので、かなり勉強にな
1. 『数字であそぼ。』絹田村子 著 2. 『数学ガール』結城浩 著 3. 『新体系・高校数学の教科書』芳沢光雄 著 4. 『美しい幾何学』、Eli Maor、Eugen Jost 著、高木隆司 監訳、稲葉芳成ほか 訳 5. 『数学で生命の謎を解く』 イアン・スチュアート 著、水谷淳 訳 1冊目は、『数字であそぼ。』のご紹介。数学の面白さと恐ろしさの両方を、爆笑しながらいっぺんに学べる。 ▲『数字であそぼ。』絹田村子 著、小学館 主人公は頭を抱えている横辺くん。天賦の才能を持っており、一度読んだだけで中身を完璧に覚えることができる。フォトグラフィックメモリーという能力で、写真記憶や映像記憶というやつだ。 教科書や参考書を完璧に覚えていられるから、テストはいつも100点満点で、天才とも神童とも呼ばれ、西の雄である吉田大学（絵面はどう見ても京都大学）に一発合格する。 そんな彼がなぜ頭を抱えてい
要約理系は定量的に「常識」を定義する。文系は思想的に「常識」を定義する。 理系の常識 理系にとって常識とは「多数が実際に知っていること」であって、「みんなが知るべきこと」ではない。 理系からすれば高校数学（3C含む）あるいは大学の教養数学（微積、線型、フーリエ級数）までぐらいはすべての人間が知っていないとならないことだ。社会統計やエネルギー問題についての議論を高校数学もできない奴に理解することはできない。 しかし、理系は高校数学を「常識」とは呼ばない。それができないのが大半の人類だということは重々承知しているからだ。多数ができないことを「常識」と呼ぶ不毛さを理解するのが理系である。 文系の「常識」 一方で、Mrs. GREEN APPLEの『コロンブス』が炎上した件からわかるのは、文系は学歴の高低を問わず、「常識」を「自分が知っていて、みんなも知っているべきこと」という意味で何の躊躇もなく
僕が内申書に否定的なのは、中３のとき体育教師から嫌われていてペーパーテストはほぼ満点だったのに高校進学に重要な２学期の成績を1をつけられたから。そういう教師がいる
吉田弘幸 @y__hiroyuki 塾・予備校の講師（物理・数学）をやっています。 最近の著書『はじめて学ぶ物理学 上・下』（第2版），『道具としての高校数学』，『東大の入試問題で学ぶ高校物理』，『京大の入試問題で深める高校物理』（いずれも日本評論社） 『大学への数学』に物理の記事を連載中です。理学修士、法務博士 吉田弘幸 @y__hiroyuki 僕が内申書に否定的なのは，僕自身が中３のときに体育の教師から嫌われていて（僕も彼が嫌いだったけど），確かに体育は苦手だけど保健も体育もペーパーテストはほぼ満点だったのに高校進学に重要な２学期の成績を10段階で1をつけられたから。２年までは５段階で３だった。そういう教師がいるんだよ。 2024-12-03 19:59:17
小林秀雄の言う常識ｗｗｗ | やねうら王 公式サイト
大学受験ときに現代文のための勉強として、小林秀雄『考えるヒント』や柄谷行人『隠喩としての建築』などを誰もが読んだと思います。批評家や哲学者というのは、すぐれた思考を出来るはずの人ですが、時として結論を間違えます。 例えば、『考えるヒント』には次のようにあります。 (全知の存在が二人で勝負したら、将棋という遊戯は成立しなくなる、という中谷宇吉郎との対話の後で） ポオの常識は、機械には、物を判断する能力はない、だから機械には将棋は差せぬ、と考へた。（略） （電子計算機の原理や構造についても）ポオの原理で間に合う話だ。（略）ほんの少しでも、あれかこれかを判断し選択しなければならぬ要素が介入して来れば、機械は為すところを知るまい。これは常識である。常識は、計算することと考へることとを混同してはゐない。将棋は、不完全な機械の姿を決して現してはゐない。熟慮断行といふ全く人間的な活動の純粋な型を表してゐ
機械学習×数理最適化で業務プロセス革命！ - NTT Communications Engineers' Blog
本記事では、現在進行中の研究「機械学習×数理最適化」に関する取り組みの一環として検討している、需要予測を活用した業務プロセスの改善について紹介します。 はじめに 背景 数理最適化とは 機械学習×数理最適化で解決が期待できる課題 実現方法の検討 問題設定 Node-AIでの需要予測 数理最適化によるシフト計画 条件データ 定式化 プログラム 結果 まとめ おわりに はじめに こんにちは、イノベーションセンターの伊藤です。 普段はNode-AIやAI Autopilot Systemといったプロダクトの品質向上を目的に、研究開発を行っています。現在は予測精度の向上を目指した機械学習技術の研究に加え、予測結果の活用に向けた技術の研究に取り組んでいます。 また、我々のチームでは、これらの取り組みを通じて得られた研究成果やデータ分析ノウハウをごちきかというナレッジベースに体系的にまとめています。 本
代数幾何学の研究
1. ノーベル賞とフィールズ賞 科学においてもっとも権威ある賞の1つとして「ノーベル賞」を挙げることができる。この賞について改めてここで詳しい説明をする必要はないと思うが、ノーベル賞の対象分野に数学が入っていないことをご存知だろうか。一説によると、ある数学者とアルフレッド・ノーベルの仲が悪かったことが原因だといわれている。一方で、「数学のノーベル賞」といわれる「フィールズ賞」という賞がある。フィールズ賞は4年に1度開催される国際数学者会議（ICM）において、顕著な業績を上げた原則40歳以下の数学者（2名以上4名以下)に授与される。日本人のフィールズ賞受賞者は小平邦彦先生、広中平祐先生、森重文先生の3名である。この3名の専門分野がタイトルにある「代数幾何学」である。すべての日本人フィールズ賞受賞者の専門分野が代数幾何学であることか
旧知の仲である数学者 齋藤 耕太 氏（筑波大学、学振PD）が、昨日数学の未解決問題を解決したとするプレプリントをプリプリントサーバーarXivに投稿されました： arxiv.org 論文自体は「現状分かるところまで研究しつくす」という素晴らしい態度で執筆されているので主定理の記述は十行ありますが、その特別な場合をとり出した ミルズの定数は無理数である という定理（これは論文のタイトルにもなっています）が、ある程度長い期間未解決であったと思われる数学上の問題の解決を意味しています。 無理数性の証明はかっこいい 実数という数学的対象は有理数と無理数に分けられます。有理数は などのように という表示を持つ実数であり（ここでは自然数は正の整数を意味するものとします）、有理数ではない実数のことを無理数といいます。 高校数学でも証明込みで学ぶことと思いますが、無理数の典型例としては があげられます。こ
今まで度々触れてきた界隈の中の「低さバトル」で出た死人の話について、大司教から寄稿があったので今回は特別編。正直すごいひとはその時期あまりこの周辺に居なかったので、殆ど知らなかった話だし死んだ糸柳さんのことも数回話した程度の関係性しかないのだけれど「愛の教団」が「糸柳も弱いから死んだ」と言ったのを聞いて大司教が何か言いたそうにしているのを間近で見ていた。 というわけでほとんどの読者にとっては意味がわからないかもしれないが、関係者内でのこのnoteの認知はそこそこあるっぽいし以下に大司教からの寄稿を原文ママでどうぞ。 糸柳は弱いから死んだのではない。 多くの自殺がそうであるようにせいぜい何もかもうまくいってなかっただけだ。仕事でも私生活でも趣味でも行きづまっていた。その穴埋めのように界隈で誰彼かまわずマウンティングし、ある人とはもうめちゃくちゃに揉めていた。 普段から揉め事しかないこの界隈で
データサイエンスという分野は、データ収集や可視化などが身近になったことで、より重要になってきています。システムを使ってデータ分析する際、利用者は最終的な結果のみを求めますが、私たちエンジニアはその途中経過についても正しく評価する必要があります。そのためには、中学や高校で学んだ数学の知識が欠かせません。そこで本連載は、高校までに学ぶ基本的な数学知識を使って、データ分析やデータ表現の基礎的な考え方を紹介します。また、既に学んだ数学的基礎からデータの特徴を見つけるためにデータ表現する方法について紹介したいと思います。 はじめに コンピュータでのデータ分析といっても多種多様で、画像や音声、映像、文章などを対象にする場合もあれば、売上値や検査値などの数値を分析する場合もあります。最近では、AIによってさまざまなデータが扱いやすくなり、利用者にとって分かりやすく結果を提示できるようになっています。 そ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 非アカデミックで機械学習を学んでいる皆さん！ こんな感じじゃないですか 2017年にこれらを書いて7年 いろいろ挫折とか挫折とかしながら考え続け中かつ絶賛積読中ですが、ChatGPTが家庭教師をしてくれるようになったのでまた加速したいと思い、記事をUpdateしました。 私が学んだことかつこれでいいかとChatGPTに聞いた感じこんな流れです。 おそらく冒頭の「ここに何かいる」は「およそ2〜3年次」としているところ特に「関数解析」などを攻略しないといけないと思っています。 統計学・確率論の方は、図が煩雑になってしまうので分けましたがこん
誰だ。AIが進化すると仕事が楽になると言ったやつは。 AIが勝手に金を稼いでくれて本人は遊んで暮らせるようになるはずとか言ってたやつは。もしくは全ての仕事をAIが奪ってしまって、人間はやることがなくなってしまうとか言ってたやつもいたな。 面白い。お前らが言ったことは実は全部間違ってるAmazong, Every words what you said were wrong。まあ俺も言ってた気がするが。 AIが進歩すればするほど、これまで諦めていたことや、一生縁がないだろうと思っていたことを「やってみようかな」と思う機会が増えてしまう。ちょっと前までは絵を描く練習をしていた。 OpenAIのChatGPT-o1は、「数学をもっと勉強しないとAIとの会話についていけない」という絶望的な体験を提供する。大半の人に必要なさそうな体験だが、ある種の人には「もう一度頑張って勉強しようかな」という動機を
大澤裕一 @HirokazuOHSAWA 大昔、某模試で「PまたはQを示せ」という論証問題が出題された。私の元生徒がこの問題に対し 「Pでない ならば Q」 を完璧に証明したのだが、採点では減点されていた。 赤ペンで減点理由が書かれていたのだが、それを読んで私は椅子から転げ落ちてしまった。 『Pが成り立つときも考える必要がある』 2025-01-28 23:35:17 大澤裕一 @HirokazuOHSAWA 千葉県市川市出身/つくし幼稚園→平田小→市川中・高→東大（理1・理学部数学科）・東大大学院（数理）→SEG・エデュカ/「大学への数学」ほかに連載/高校数学教育（特に統計）の出張研修会を実施/数検1級・統計検定1級合格/趣味はマラソン/14-24かすみがうら,16アクアライン,19,21東京完走/いつか市川に戻りたい/ note.com/hirokazuohsawa
画像の「鮮明さ」を数値化する手法 “VTuber・さくらみこ”ファンの研究者が発表 「自分は35P（みこぴー）」
沖縄科学技術大学院大学（OIST）は12月13日、画像の「くっきりさ」を定量的に評価する新手法を開発したと発表した。画像をぼかしても視覚要素をどれだけ保持できるか測定し、画像の鮮明さを「鮮明度」として高校数学を用いて数値化した。なお、論文の筆頭著者であるサント・チャン博士はVTuber・さくらみこさんのファンで、今回の研究にも題材として活用している。
改めて（？）か昔からあるのか不明ですが、10進小数を言語のデフォルトにすべきかどうかという議論が一部で行われています。私自身、特にプログラミング教育を最近やっている立ち場もあって、10進小数を言語のデフォルトにすることに賛成の立ち場です。ただ、正直言ってこれに大して「反対する」側は何が焦点になっているかについて「ずれている」と思わざるをえないです。まずは、直近で見かけたWindyMeltさんのブログ記事より。 blog.3qe.us ちなみにこれはCOBOLかそうではないか、という軸が問題になっているのではなく、浮動小数点型を利用するか、それともBigDecimalのような十進演算のために用意された型を利用するか、という軸の問題であって、しかもそれも正確な軸の取りかたではない。 というのも、BigDecimalでカバーされない問題があるのだ。例えば、BigDecimal型を利用しても(1
看護婦だった母から、「私が働いてる病院の院長は、チビデブハゲの三拍子だけど、すごくキレイな奥さんがいて、愛人までいる」と聞かされたボクは、中3までに高校数学全範囲の公文を終わらせた→効果出てて草
ドスケベッチ・オンナスキー @MindMapMed 看護婦だった母から、 「私が働いてる病院の院長は、チビデブハゲの三拍子だけど、すごくキレイな奥さんがいて、愛人までいる」 という話を少年時代に聞かされたボクは、中3までに高校数学全範囲の公文教材を終わらせた。 男子が勉強のモチベ上げるには、女で釣るしかないことを母は知ってた。 2025-03-11 08:33:29
東大生、ワイヤレスイヤホン片方を紛失→ 数学の知識を使って場所を10分で特定「脳汁止まらなかった」（まいどなニュース） - Yahoo!ニュース
東大のキャンパス内でワイヤレスイヤホンを片方落としてしまい…探すのに利用したのは数学！？（いずれも提供写真） 恐るべし、東大生の発想…！ワイヤレスイヤホンを片方だけ落とし、数学を使って場所を特定した18歳の現役東大生のエピソードが、SNS上で注目を集めている。Bluetooth機能を活用しながら、「三角形の外心の性質」という高校数学で習う知識を基に、10分ほどで場所を導き出したとという。「脳汁が止まらなかった」という方法とは。 【写真】東大生がワイヤレスイヤホンを探すのに使った「三角形の外心の性質」 ■「三角形の外心の性質」を活用 東大理科一類1年で、X名・なんじゃこりゃてゃさん（@nenerushimo1919）。中学3年の時に買ってもらった数学の雑誌を読んでから数学が好きになり、授業のスピードを逸脱して高校範囲まで勉強を進めていた。「もともと理系科目が好きですが、数学は他の科学よりも自
皆様お疲れ様です。ピースです。 GWが過ぎ、いよいよ夏本番になる感じですね。 私はまだ仕事に対する準備が整っていない感じですが(-_-;)、徐々に心身をアップさせていきたいと思います。 本題は、読書レビューまとめ。 前回から1年以上たっておりますが、そこそこの冊数あるため、とりあえず去年の10月分まで。 竹内淳『高校数学でわかるマクスウェル方程式 : 電磁気を学びたい人、学びはじめた人へ』 「物理現象を数学的に表現する」ことの面白さを感じる一冊 ある技術系資格の副読本として購入しました。 同じブルーバックスの「高校数学でわかる」シリーズでは 『高校数学でわかる流体力学』も読んでレビューを書きましたが、あちらと比較すると、「物理現象を数学的に表現する」ことを重視し、「数学をゴリゴリ使って式変形する」といったタイプの解説は控えめな印象を受けました。 高校数学で学ぶベクトルや微積分を道具として、
脳インプラント、思考をほぼリアルタイムで音声に変換
脳インプラント。米オレゴン州ポートランドのオレゴン健康科学大学（OHSU）病院で（2024年1月23日撮影、資料写真）。(c)Patrick T. Fallon/AFP 【4月1日 AFP】米国の研究チームは3月31日、AI（人工知能）を使った脳インプラントによって、四肢まひの女性の思考をほぼ同時に音声に変換できたと発表した。 まだ実験段階ではあるものの、脳とコンピューターをリンクするインプラントを使った最新の成果は、こうしたデバイスによってコミュニケーション能力を失った人々が声を取り戻すことができるかもしれないいとの期待を高めた。 カリフォルニアを拠点とする研究チームは以前、脳コンピューターインターフェース（BCI）を使用して、四肢まひの女性、アンさん（47）の思考を解読し、それを音声に変換していた。 だが、彼女の思考とコンピューターが読み上げる音声の間には8秒の遅れがあった。 つまり、
中国DeepSeek、AI業界に衝撃：最新推論モデル「DeepSeek-R1」でOpenAIの最新モデルと同等性能を95%低コストで実現 | XenoSpectrum
中国の新興AIスタートアップDeepSeekが、人工知能の歴史に新たな一章を刻む革新的な言語モデル「DeepSeek-R1」を発表した。このモデルは、業界最高峰とされるOpenAIの「o1」と同等の性能を持ちながら、驚異的な低コスト化を実現。さらに、完全なオープンソースとして公開されることで、AI開発の民主化に向けた大きな一歩となる可能性を秘めている。 DeepSeek-R1で取り入れられた革新的技術 OpenAIの「GPT-4」やGoogleの「Gemini」、Anthropicの「Claude」のような一般的な大規模言語モデル（LLM）が単なる文章生成や質問応答を行うのに対し、OpenAIの「o1」や今回の「DeepSeek-R1」のような推論モデルは複雑な問題を段階的に解決する能力を持つ。数学の問題を解く際の思考過程や、プログラミングコードを書く際の論理展開など、人間のような思考プロ
絵文字と物理学 画像の「くっきりさ」を数値化する手法を開発
絵画作品の芸術的性質を分析する際には、作品がいかにくっきりと鮮やかであるかを理解することが重要です。沖縄科学技術大学院大学（OIST）の力学と材料科学ユニットは、絵師たちの習慣から着想を得て、デジタル画像の「視覚的な鮮明さ」を定量的に評価する新たな手法を提案しました。これにより，絵画制作の過程から物理現象における変化まで、構造の移り変わりを正確に捉えることが可能になりました。 この手法は、科学や芸術分野での分析や意思決定を向上させ、画像構造の理解や解析方法に変革をもたらす可能性を秘めています。デジタル絵作品と物理モデルで応用価値が検証された本研究は、学術誌『米国科学アカデミー紀要（PNAS）』に掲載されました。 デジ絵の「鮮明さ」を数学で定義する 研究チームは、画像をぼかしても視覚要素がどれだけ保持されるのかを測定し、デジタル画像の「鮮明さ」を，高校数学を用いて数値化しました。測定から得た
FrontierMath衝撃の結果：GPT-4やGemini 1.5も歯が立たない、AIの数学的推論能力の現在地 - イノベトピア
FrontierMath衝撃の結果：GPT-4やGemini 1.5も歯が立たない、AIの数学的推論能力の現在地 研究グループEpoch AIは2024年11月11日、最新のAI数学能力評価ベンチマーク「FrontierMath」の結果を発表しました 主な事実は以下の通り 60名以上の著名な数学者と協力して作成された数百の研究レベルの数学問題で構成 フィールズ賞受賞者3名（テレンス・タオ、ティモシー・ガワーズ、リチャード・ボーチャーズ）が監修 評価対象となったAIモデル： GPT-4o（OpenAI） Gemini 1.5 Pro（Google） Claude 3.5 Sonnet（Anthropic） 他3モデル 問題の特徴： 計算数論から抽象代数幾何学まで、現代数学の70%以上の分野をカバー 1問あたり数時間から数日の解答時間を要する高度な内容 推測による正解確率は1%未満 テスト結果
高校数学の教科書に潜む「珍現象」数学者が指摘する大問題とは？
よしざわ・みつお／1953年東京都生まれ。東京理科大学理学部教授、桜美林大学リベラルアーツ学群教授などを歴任し、現在は桜美林大学名誉教授。国家公務員採用1種試験専門委員（判断・数的推理分野）、日本数学会評議員、日本数学教育学会理事を歴任。著書に『新体系・大学数学入門の教科書』『新体系・高校数学の教科書』『新体系・中学数学の教科書』（各上下）（講談社ブルーバックス）『中学生から大人まで楽しめる 算数・数学間違い探し』（講談社+α新書）『AI時代に生きる数学力の鍛え方』（東洋経済新報社）など多数。 ニュースな本 ビジネス・経済から、エンタメに教育、政治まで……。世の中には山のように書籍が存在する。その中から「読んでためになる」「成長できる」「思わずうなる」ような本を厳選してお届けする。話題の新刊から埋もれた名著まで、きっと素敵な発見があるはずだ。気になる記事があったら、ぜひ元の書籍を読んでみて
統計検定準１級講座【note＋YouTube】｜とけたろう
統計検定準１級に挑戦したいけれど，過去問やワークブックを開いて，その難解さに心が折れかかっているそこのあなた！ 合格への最短経路となる準１級講座がついに登場しました！ この講座を利用して，ぜひ準１級に一発合格しましょう！ この講座は，主に次のような人に役立つように作成したものです。 統計検定準１級に短期間で合格したい人 統計学実践ワークブックの内容を効果的に理解したい人 統計検定１級の統計応用の基礎を効率よく固めたい人 「統計検定２級講座」をブログとYouTubeで無料で提供開始してから，たくさんの方が２級の合格を果たされました。それだけでも十分にすばらしいことですが，引き続き準１級合格へ向けた勉強に進まれる方も多くなっている印象を受けます。しかし，準１級の王道の勉強法はこれまで確立されていなかったので，荒れた山道を登るがごとくの困難が待ち構えていました。と言うのも，２級に合格した人が，ワ
【横幕通信】国立医学部！高校で「数学死亡」を回避するバイブルを横幕先生が具体的に公開！ - 川越の塾｜川高川女合格専門！ 爆裂松江塾！in 川越
一気にコピペ。 ⭐️ ⭐️ ⭐️ その9 高校数学攻略の結論 結局 教科書 白チャートを極める層 又は 教科書 白チャートから極める層 両方とも まずは 教科書 白チャートやれ！ ですよ笑う� 青チャート 4ステップ サクシードから 出来る人は 教科書レベルを 意識的 無意識的に クリアーできる人 高校生全体の 上位5%の人 目安は 偏差値70の高校なら 上位3割 偏差値65の高校なら 上位1割 それ以外の高校なら トップ層 のみ。 それ以下の成績の人には 薬どころか毒にすらなる ので危険危険� だと思います その10 高1から 教科書 白チャートを徹底してきた人 高校2年の今頃 成績の目安は？ ↓ 偏差値70の高校 真ん中以内 偏差値65の高校 上位3割以内 それ以外の高校 上位1割以内 この辺りは おそらくクリアできます 大体の目安です その11 教科書 白チャートを徹
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは！株式会社 Panta Rhei代表取締役CEOのかずです。AIがちょっとだけ得意なデータエンジニアです。 Twitterではpandasistaという名前でやっています。以後お見知り置きを。 今回のテーマは自走力についてです。これって(自分にとって)かなり言語化する必要があるのでは？と思い立ち、自身の経験を踏まえて「自走する力」を自分なりの定義を紹介していこうと思います。 筆者の簡単な経歴※自分は学生時に起業したため正社員の経験がありません。 データサイエンスインターン AIエンジニアインターン 起業&自社開発 (3と並行し
「予言」のくだらなさを語る - げんこつやま/頑固なグルメやオタク記事など、雑多な内容をオリキャラ茶番で好き勝手語るブログ
いらっしゃいマセ。ドクウツギとテルモでお届け致しマス。 オカルトも人の趣味ですが・・・どうしても個人的に好かないものがあり・・・ ・まえおき ・預言者嫌い ・予言がくだらない根拠 ・結び ・ブコメ返信 オカルトも人の趣味ですが・・・どうしても個人的に好かないものがあり・・・ ・まえおき ちょっとォオォオォオ！！！このチャバネゴキブリィイィイィイ！！！ ※テルモ…メインキャラ・テルマの妹。ホオズキと幼馴染であり恋心を抱いている。そのホオズキが好意を持っているドクウツギを敵視している ヒッ！な、なんでスカ！？ 大変だわその・・・世界は滅亡する！！！ いやイキナリナニィ～～～ッ！！？ YouTubeで観たんだけどね！世界には色々な予言者がいるそうなのよ！ その人達が言うには東日本大震災だとか能登半島地震とかもその・・・予言されていたらしいの！ よ、予言？ そう・・・例えばこのアメリカの預言者はこ
木村わいP @kimura_yp 木村系ボカロP 代表作は「高音厨音域テスト」「おちんちんから醤油が出たならば」など Y→bit.ly/2OZuw05 N→bit.ly/2NRVkit TikTok→tiktok.com/@kimura_yp LINEスタンプ→bit.ly/3u1zuLL linktr.ee/kimura_yp
おそらくSNSの相互さんに数学好きの人がいるせいであろう、タイムラインに数学問題のポストがよく流れてくる。 数式計算の力業で解かなきゃならない問題は、解けても解けなくてもあまり感情が掻き立てられることはない。 エレガントに解ける問題が「めのこ」で解けると、爽快感を感じる。逆に解けそうな問題が解けないと、当然ながら悔しい。 なんつーか、「時間溶かし」だと思う。それを言い出したらSNS自体が根本的な「時間溶かし」に違いないが。 何日か前に、こんな問題が流れてきた。 元ポストがサルベージできなかったので、脳内再生したものである。この脳内再生という行為が曲者だった。 先にお断りしておきます。この図形はデフォルメしたものであり、実際の寸法では作図不能です。 問：直角三角形ABCの斜辺ACが長さ6、直角でない角BACの2等分線と辺BCの交わる点をDとし、CDが長さ2である。三角形ABDの面積を求めよ。
演繹法と帰納法は、論理的推論の手法としてしばしば対比される概念である。 これらの方法は、特定の結論や法則を導くために論理的に組み立てられたプロセスであり、近年はロジカルシンキングの手法の一つとして、ビジネスシーンにおいても広く活用されている。この記事では、演繹法と帰納法の違いについて詳しく解説し、それぞれの意味やビジネスシーンでの具体的な使用例を紹介する。 演繹法とは？ 演繹法とは、もともとデカルトによって提唱され、哲学をはじめ科学分野で一般的に用いられる手法である。 ■演繹法の読み方と意味 演繹法とは「えんえきほう」と読み、一般的な法則や原理から具体的な結論を導く論理的手法のことである。 この方法は、一般的な法則や原理を前提とし、具体的なケースや事例に適用して特定の結論を導くプロセスのこと。つまり、「全体から部分へ」という論理的な推論を行う。一般的な法則が正しい場合、それに基づいて導かれ
1. はじめに DeepSeekが2024年12月に発表した大規模言語モデル「DeepSeek-V3」について、実際に使ってみた経験をベースに共有したいと思います。 このモデルの主な特徴として、671Bパラメータを持つMoEモデル（実際にアクティブなのは37Bパラメータ）で、14.8Tトークンでの事前学習を行い、生成速度も従来の3倍（60トークン/秒）になっています。また、OpenAI互換のAPI形式を採用しているのが大きな特徴です。 個人的に使ってみて特に印象的だったのは、激安なのにGPT-4やClaude-3.5-Sonnetと同等の性能を持っているということです。具体的には以下の分野で優れた性能を示していました。 知識：Claude-3.5-Sonnetと同じくらいの知識ベース 長文処理：DROP、FRAMES、LongBench v2などでかなり良い性能 コーディング：アルゴリズム
今年一年を振り返り、何も動けてないように感じたシマオは、仕事における自分の価値というものに焦燥感を覚える。佐藤優さんとの対話を通し、少しずつ世界の輪郭をなぞれてはきたが、実際に何か新しいことを始めるといった行動はできていない。｢はたらく｣ことでもっと自分を成長させたいと思うシマオは、具体的に何をすればよいか、佐藤さんに尋ねた。 自分の｢学力欠損｣がどこにあるかを見極める シマオ：今年も師走となりましたね。色々あったようで、この一年まるごと空白期間のような気もしちゃいます。 佐藤さん：この一年は歴史的に見ても大きな影響を残した年だったと言えますね。 シマオ：僕は、ただいたずらに毎日を過ごしているだけじゃ駄目だな、って実感しました。こんだけ世界が変わってしまったのに、僕は何もできなかった。 佐藤さん：はい。 シマオ：自粛期間に感じたんですけど、僕、仕事で何も残してないなって。ただ毎日を過ごして
数学２の領域における問題について - Qiita
はじめに 高校数学の数学2の領域の問題は、一般的に難しく奥が深い傾向がある。というのは、時には三角関数や相加・相乗平均、微積分といった総合力が試され、必要条件や十分条件といった論理の理解も必要だからである。そこで、今回の記事は、円の方程式を用いた不等式の問題を考え、Pythonを用いて感覚的に不等式の理解をすることを目的とする。 問題 $x,y$を実数とするとき、以下の命題を証明せよ。 （図を用いずに考えるとどうなるか？？）
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに：夏休みの宿題いつやってた？ こんにちは。いきなりですが、皆さんは夏休みの宿題をすぐにやる派、少しずつやる派、最後にやる派のどれでしたか？私は最後にやる派でした。短期集中型ですね。少しずつやろうとすると、パフォーマンスが出ないタイプです。最後にやる派以外の方には今回の統計検定２級 (最速)取得メソッドはおすすめしません。最短距離でやってから肉付けしていく短期集中型の方に参考になりそうなメソッドを以下で紹介します。 はじめに：夏休みの宿題いつやってた？ 1. 取得した動機 2. 統計検定２級の基礎情報 2.1. 概要 2.2. 出
「Grokの特徴や、利用方法を知りたい」 「Grokとchat-GPTの違いを知りたい」 このようにお考えではありませんか？ 今回は、2023年11月にxAI社が発表した「Grok」の特徴や使い方、Chat-GPTとの違い、実際の利用例まで解説します。 なお、弊社が提供するSEOに強いAIライティングツール「トランスコープ」も、ChatGPTの技術を応用しております。 Grokとは？Grokは、イーロン・マスクのxAI社が開発・公開している対話型AIです。 2023年11月に公開されて以来、X（旧Twitter）を介したリアルタイム情報へのアクセスや、オープンソース化などで注目を集めています。 xAI社によると、Grokは「あらゆる質問に答えること」を目的としており、一般的な対話型AIが回避する「道徳や社会に反するような質問」にも回答する点が特徴です。 また、他の対話型AIよりも人間味のあ
技術者のための本質を学ぶ数学1 初等関数と微分・積分
数学，物理，工学すべての土台 数学は，技術者が「設計」をするために必須の道具です．その中でも「微分・積分」はすべての土台であり，より実践的・応用的な分野を習得するための出発点となります．本セミナでは「なぜ技術者が微分・積分を学ぶ必要があるのか？」，「なぜ設計において微分・積分が中心的な役割を果たすのか？」といった話題から始めて，微分・積分の様々な技法を解説します．単なる数式の羅列や応用がきかない丸暗記は避け，実際の現場でも十分に通用する本質的な理解を目指します． もし電子回路やロボットの設計，リアルタイム信号処理，データ分析（いわゆる "AI" に相当する学習アルゴリズムも含む）などの技術開発に興味があるならば，微分・積分を早めに習得することを強くおすすめします． 高校数学からオイラーの公式まで 実際のところ，微分や積分の基本的な操作はそこまで難しいものではありません．それでも「微分・積分
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