「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
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
Computer Scienceの学位を取るために学費無料のオンライン大学UoPeopleに入ってもうすぐ1年 - えんぴつぶろぐ
この記事は社会人学生 Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 米国のオンライン大学University of the People（以下、UoPeople）に入って約1年経った振り返り記事となります。 これまでのUoPeople関連の記事はこちら 自分について University of the Peopleとは 動機 入学するには 授業について 卒業までの所要期間 Computer Science専攻はどんなコースが受けられるのか これまでの進捗 これまでにかかった金額 課題がめっちゃ出る どうやって勉強時間を確保しているか よかったところ 学習内容への満足度は高い 英語のライティングスキルは多分あがった 日英両方でインプットするメリット 毎日強制的にアウトプットできる。 GPAのためなら頑張れる よくなかったところ National Accreditationなの
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos
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,
科学を変えた10のコンピューターコード | Nature ダイジェスト | Nature Portfolio
Fortranからプレプリントアーカイブまで、プログラミングとプラットフォームの進歩は、生物学、気候科学、物理学を新たな高みへと導いた。 2019年、イベント・ホライズン・テレスコープ（EHT）のチームは、ブラックホールの実際の姿を初めて世界に見せてくれた。彼らが発表したリング状に輝く天体の画像は、従来の写真とは違い、計算によって得られたものだ。具体的には、米国、メキシコ、チリ、スペイン、南極点の電波望遠鏡が捉えたデータを数学的に変換することによって得られたのだ1。研究チームは、その知見を記載する論文とともに、ブラックホールの撮影に用いたプログラミングコードも公開した。科学コミュニティーが自分たちのやり方を確認し、それを足場にできるようにするためである。 このようなパターンは、ますます一般的になりつつある。天文学から動物学まで、現代のあらゆる偉大な科学的発見の背後にはコンピューターがある。
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
日本のゲーム会社 樹形図｜スベ
そこそこまとめました。 基本的にはそれぞれの創業社長が直前の所属を参照した形。 設立順にしたり合併先やIP譲渡先を書いたりすると より有意義だと思うけど、力尽きたので今はここまで。 〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜 電友社 ┃ スクウェア ┣ゲームデザイナーズスタジオ ┣サクノス ┃┣ノーストリリア ┃┗ノーチラス ┃ ┗スタジオ ワイルドローズ ┣ポンスビック ┣K2 ┃┣クロガネ ┃┗エスピーアーツ ┣モノリスソフト ┣ネイヴ ┣フォレストエンターテイメント ┣ブラウニーブラウン ┃┣1UPスタジオ ┃┣福福 ┃┣さよならおやすみ ┃┗ブラウニーズ ┣ミストウォーカー ┃┗KENEI DESIGN ┃ スクウェア・エニックス ┣Luminous Productions ┃┗JP GAMES ┣スクウェア・エニックス モバイルスタジオ ┃┗スタジオセム ┣Tokyo RPG Fact
連載目次 本連載（基礎編）の目的 スクラッチ（＝他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること）でディープラーニングやニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記）を実装して学ぶ系の書籍や動画講座、記事はたくさんあると思います。それらで学んだ際に、「誤差逆伝播」（バックプロパゲーション）のところで挫折して、そこはスルーしている人は少なくないのではないでしょうか。個々の数式や計算自体を理解していても、何となく全体像がつかめずに、 と自信を持って言えない人も多いのではないかと思います。 本連載（基礎編）はそういった人に向けた記事になります。この記事はニューラルネットの仕組みを、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを狙っています。「難しい高校以降の数学は苦手だけど
世界史の教科書を書き直そう
西欧人の書く歴史では、ギリシャ・ローマの古典文化が栄えた古代、暗黒の中世、光の再生としてのルネサンスに始まる輝かしい近代という具合に、過去を三分割して描くことが一般的である。しかし、ここで疑問が生じる。ギリシャ、ローマは確かに今日ヨーロッパと称する半島にある。しかし、近代ヨーロッパの中心地である英独仏といった地域は、古代ギリシャ人が「バルバロイ（蛮人）」と呼んだ異民族の住む土地であり、そこに住む西欧人はその子孫であるはずである。そして、ローマを中心とするイタリアはともかくとして、ギリシャはその後、西欧とは別のビザンツ世界に属し、ついで久しくオスマン・トルコの支配下にあった。そのため、「中世」になると、西欧人の書く歴史にギリシャが登場することはほとんどない。ギリシャが久しぶりに歴史に顔を出すのは、ようやく19世紀になってトルコからの独立戦争が起こり、イギリスの詩人バイロンが義勇兵としてそれに
線形代数演習講義へのjulia導入を考える
本記事はJulia Advent Calendar 2022の12/23の記事です。 東京大学で働いている松井と申します。 線形代数の講義における演習（実際にコードを書き行列演算を行う）の重要性を感じています。 そのためにjuliaを使えないかと思い至り、pythonとの比較に焦点を当て思っていることを述べます。 線形代数における演習の意義 線形代数は工学全般において重要で基盤的な学問体系ですが、なかなかとっつきにくいものです。その理由の一つは線形代数の諸アルゴリズムは最終的には計算機で実行するにも関わらず、学生は自分の手を動かしてコーディングする機会が少ない点だと感じます。多くの大学のカリキュラムでは大学初年次に線形代数講義があると思いますが、座学がメインであることが多いと思います。本当は、座学と並行して実際にコーディングして行列演算を行う「演習講義」があれば、理解が深まるだろうと感じま
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
Immersive Math
immersive linear algebra by J. Ström, K. Åström, and T. Akenine-Möller v1.1. ISBN: 978-91-637-9354-7 The world's first linear algebra book with fully interactive figures. Learn More Check us out on Twitter and Facebook Preface A few words about this book. Chapter 1: Introduction How to navigate, notation, and a recap of some math that we think you already know. Chapter 2: Vectors The concept of a
社内勉強会で 機械学習で使う数学入門 の話をしました。 話した内容をブログにします。 目次 AI/ML/DL 人工知能(AI) 機械学習(ML) 深層学習(DL) 機械学習(モデル) MLの問題例 どう機械学習の問題を解くか 機械学習(目的関数) どのようにモデルの良し悪しを測るか 目的関数 目的関数の具体例1 目的関数の具体例2 微分 そもそも微分とは 微分でできること 勾配降下法 微分 まとめ 線形代数 線形代数とは 線形代数でできること 線形代数 まとめ 確率・統計 確率変数・確率分布 条件付き確率 ベイズの定理 混同行列(Confusion Martix) 確率・統計 まとめ 数学をどれくらい学ぶか とりあえず読もう 数式 微分 線形代数 確率・統計 自分の数学の勉強方法 Chainerチュートリアル Project Euler(プロジェクトオイラー) おわりに 参考 AI/ML/
今回はなんと、シュプリンガー・ネイチャーが400冊を超える教科書を無料で提供すると発表！ダウンロードの手順を簡単に紹介します。 世界的な学術出版社として研究コミュニティー全体に最良のサービスを提供しているのが、Springer Nature社。同社のサイトには新型コロナの影響を受け、少なくとも2020年7月末までに電子版の教科書400冊を無料で公開するということです。 2020年7月末までに電子版の教科書400冊を無料で公開 1 エクセルファイルをダウンロード手順はとても簡単で、下記のリンクをクリックしますとSpringerのページが表示されます。 表示される画面に「Free English textbook titles (all disciplines)」のリンク（下記図参照）がありますので、そのリンクをクリックしエクセルのファイルをダウンロードしてください。 ※重要：リストは定期的
講義のオフィス・アワーの余談
Go: A Documentary
Go: A Documentary by Changkun Ou <changkun.de> (and many inputs from contributors) This document collects many interesting (publicly observable) issues, discussions, proposals, CLs, and talks from the Go development process, which intends to offer a comprehensive reference of the Go history. Disclaimer Most of the texts are written as subjective understanding based on public sources Factual and ty
とりあえず調べたところだと、このあたりは良いらしい。 Gene H. Golub「Matrix Computations」 ・・・ 行列計算として知ってないといけないらしい Gilbert Strang 「Linear Algebra and Learning from Data」 ・・・ MITのYou Tube動画が上がってるものの教科書らしい。 Steven L. Brunton他「Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control 」 ・・・ 神経科学でのデータ処理に関係するらしい。You Tubeの動画がある。 大学生協の洋書コーナーに通っていれば、メジャーな本は知ることができるのだろうが、 どうも個人ではアンテナがはれない。 あと数式からプログラムに落とせない
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天文学から動物学に至るまで、現代の偉大な科学的発見にはコンピューターが必要不可欠なです。科学誌「Nature」が「科学を変革したコンピューター技術10選」を発表しています。 Ten computer codes that transformed science https://www.nature.com/articles/d41586-021-00075-2 ◆1：プログラミング言語のパイオニア「FORTRAN」 最初期のコンピューターは決してユーザーフレンドリーなものではなく、パンチカードを使用して手作業でコードを入力していました。コードの記述には複雑なプログラミング言語の知識が必要でしたが、1950年代にIBMによって開発されたFORTRANの登場により、プログラミング言語で記述されたプログラムをコンピューターが実際に処理できる言語に容易に変換することが可能になりました。 ◆2：高速
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線形代数とは？初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST
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Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう
機械学習で使う数学入門(社内勉強会) | DevelopersIO
Springerからの教科書290冊が2020年7月末まで無料…｜Sangmin Ahn
線形代数というものの見方 / View from Linear Algebra
数学と、数式をプログラムに落とし込む書籍教えて欲しい
セガ、社内勉強会用の数学資料150ページ超を無料公開「これはすごい」「素晴らしい！」 | Ledge.ai
Nature誌が選ぶ「科学を変革したコンピューター技術10選」