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courseに関するエントリは51件あります。 学習勉強教育 などが関連タグです。 人気エントリには 『Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019』などがあります。
  • Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019

    本書はCC-BY-NC-NDライセンスによって許諾されています。ライセンスの内容を知りたい方はhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ja でご確認ください。

    • ハーバード大のプログラミング講座を日本語化 無料で学べる「CS50.jp」公開

      米ハーバード大が無償公開しているプログラミング入門講座を日本語に訳したWebサイト「CS50.jp」が公開された。プログラミング教育ベンチャーのLABOTが、「コロナ禍などで大学のキャンパスの環境が不安定になる中、多くの学ぶ意欲がある学生に、良質な教材に母語でアクセスしてほしい」と翻訳作業を進めてきたという。 公開したのは、ハーバード大コンピューターサイエンス学部のデビッド・J・マラン教授が、無料オンライン教育サービス「edX」で公開している人気講座「CS50」のうち、コンピュータサイエンス入門と、Python・JavaScriptを使ったプログラミング講座を日本語訳したもの。YouTubeの英語教材とあわせ、日本語のテキストで学べる。 CS50は、非営利で再配布・改変可能なクリエイティブ・コモンズライセンス(CC BY-NC-SA 4.0)で公開されており、非営利なら改編や再配布が可能だ

        ハーバード大のプログラミング講座を日本語化 無料で学べる「CS50.jp」公開
      • 東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital

        東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip

          東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
        • 米ハーバード大学のプログラミング授業「CS50x」日本語訳が無料公開

          米ハーバード大学がオンラインで無料公開している、PythonやJavaScriptのプログラミング学習とコンピューターサイエンスの入門講座の日本語訳ページ「CS50.jp」が無償公開されました。2022年8月31日に2022年度最新版の日本語化が完了しました。講義動画の日本語字幕の翻訳化を順次すすめています。学生向けですが、年代にかかわらず、コロナ禍で学習環境やキャリアに悩んでいる誰もが学ぶことができます。 ハーバード大学のCS50xとは ハーバード大学のCS50xとは、日本語翻訳ページ「CS50.jp」によると、コンピューターサイエンスとプログラミング技術を紹介するオンラインコースです。この講義がオンライン上で無償公開されており、世界で282万人が履修登録しています。 edX - CS50s Introduction to Computer Science 学べる内容はPythonのプロ

            米ハーバード大学のプログラミング授業「CS50x」日本語訳が無料公開
          • 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
            • N予備校プログラミング入門コースで学べること - Qiita

              私 is 誰 今年の7月にドワンゴの教育事業部に異動し、N予備校でプログラミング講師をやることになりました。 現在は週2回ニコ生やN予備校上にてプログラミング入門コースの授業放送をしています。 ドワンゴ自体は7年目となり、ニコニコ動画の開発を4年、エンジニア教育やエンジニア採用を2年ほどやってきました。 この記事で書きたいこと 現部署に異動後、教材のインプットを兼ねて『N予備校プログラミング入門コース』を履修したのですが、明らかに難易度が僕の想像した "入門コース" から外れたガチ編成になっていて衝撃を受けたことが記事を書こうと思ったきっかけです。 中身としてはとても良い教材になっているので、僕のような勿体無い誤解が少しでも減れば幸いです。 入門コースはいわゆる入門コースではない 『プログラミング入門コース』のゴールは ドワンゴがエンジニアとして採用したいレベル や IT企業のエンジニアイ

                N予備校プログラミング入門コースで学べること - Qiita
              • 機械学習モデルを作成する - Training

                Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構

                  機械学習モデルを作成する - Training
                • 無料で読める、東大/京大の「Python教科書」電子書籍

                  本稿は、2021年5月26日に公開した記事を、2023年11月13日の最新情報に合わせて改訂したものです。東大と京大のどちらも2023年版が公開されています。 プログラミング言語Pythonを習得したい場合、まずは教科書型のコンテンツなどで一通りの基礎知識を学ぶ必要があるだろう。そういった目的に合うコンテンツは、書籍を含めてさまざまなものがある。本稿ではその中でも、東京大学もしくは京都大学の授業で使われており信頼性が高い電子書籍、しかも無料で入手可能なものを紹介する。 東大/京大の「Python教科書」電子書籍 東京大学『Pythonプログラミング入門』

                    無料で読める、東大/京大の「Python教科書」電子書籍
                  • 統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai

                    サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                      統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai
                    • 世界中の大学のコンピュータサイエンスやプログラミング講座が日本語で学べる「MOOC」(大規模公開オンライン講座)サイトまとめ。2024年版

                      世界中の大学のコンピュータサイエンスやプログラミング講座が日本語で学べる「MOOC」(大規模公開オンライン講座)サイトまとめ。2024年版 インターネット上にはコンピュータ関連の情報があふれていますが、その情報の正確さや網羅性は玉石混淆で、いざそれらから学ぼうとしても取捨選択の段階で立ち止まってしまうこともあるはずです。 そうしたときに頼りになるもののひとつが大学のような専門の教育機関による講座であり、それらの講座を有料もしくは無料で提供する「MOOC」(Massive Open Online Courses:大規模公開オンライン講座)のWebサイトはここ数年で広く知られるようになってきました。 そこで本記事では、世界中の大学の講座などを提供している主要なMOOCサイトから、日本語で学べるコンピュータ関連の講座で、しかも無料で学べるものをピックアップしてみました。 もちろん、MOOCサイト

                        世界中の大学のコンピュータサイエンスやプログラミング講座が日本語で学べる「MOOC」(大規模公開オンライン講座)サイトまとめ。2024年版
                      • 働きながらアメリカの大学院でCS修士号を取った - k0kubun's blog

                        4年前に会社の福利厚生を使ってスタンフォードの授業を取ってみたら面白く、 働きながらでも続けられそうだなという実感を得たので、 2年後、受験を経てジョージア工科大学にリモートで通い始めた。 そして先日、ジョージア工科大学からコンピュータサイエンス修士号をいただくことができた。 画像の学位記は卒業式イベント用の非公式のもので、1~2か月すると Masterとちゃんと書いてある本物が来るらしい *1 。 After 1 year and 9 months, I graduated from Georgia Tech and got a master's degree in computer science. It was intense to be a student while working full-time, but I learned a lot. pic.twitter.com/J

                          働きながらアメリカの大学院でCS修士号を取った - k0kubun's blog
                        • 【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita

                          はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 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、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい

                            【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
                          • データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会

                            一般社団法人データサイエンティスト協会(所在地:東京都港区、代表理事:草野 隆史、以下データサイエンティスト協会)は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ

                              データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
                            • Go の最初の手順 - Training

                              プログラミング言語の学習に関心があるのに、どこから始めればよいかわからない場合は、 ここから始めましょう。 Go で単純なプログラムを構築するために必要な基本的な構文と思考プロセスについて説明します。 このラーニング パスの内容は次のとおりです。 Go コードの最初の行を記述するために必要なツールをインストールします。 Go で制御フローを使用する方法について説明します。 Go でのデータ型について説明します。 エラーを処理する方法について説明します。 メソッドとインターフェイスを使用する Go での同時実行のしくみについて説明します。 プログラムを作成してテストします。

                                Go の最初の手順 - Training
                              • 大卒同等と認定「Googleデータサイエンティスト育成コース」がオンライン開校へ【補足訂正】 - BRIDGE(ブリッジ)テクノロジー&スタートアップ情報

                                Photo by Gratisography on Pexels.com ピックアップ:A digital jobs program to help America’s economic recovery ニュースサマリー:Googleは13日、デジタルスキルの習得をサポートする取り組み「Google Career Cerfiticates」へ、新たに3つのコースを追加したと発表した。コースはデータアナリティクス・プロジェクトマネジメント・UXデザイン講座で、Grow with Google上にて受講可能となる。 編集部による訂正:記事初出時、3講座が受講できる場所をGrow with Googleとしておりましたが、正しくはオンライン学習プラットフォーム「Coursera」上という話題があるものの、公式の発表では場所や時期は未定、というのが正しい情報でした。修正してお知らせさせていただき

                                  大卒同等と認定「Googleデータサイエンティスト育成コース」がオンライン開校へ【補足訂正】 - BRIDGE(ブリッジ)テクノロジー&スタートアップ情報
                                • 無料の統計学講座が開講、多変量データの解析法を学べる | Ledge.ai

                                  画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ~ gacco:無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco(ガッコ)」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ~ gacco:無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ~ gacco:無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科

                                    無料の統計学講座が開講、多変量データの解析法を学べる | Ledge.ai
                                  • 科学技術広報研究会 臨時休校対応特別企画

                                    2022年3月にウェブサイトを全面的にリニューアルしました。新しいサイトのURLはこちらです。ブックマークなどされている方は、お手数おかけしますが、ぜひ再登録をお願いします。 👉 https://jacst.gitlab.io/kids/ 新サイトではページの上部にメニューバーを設置し、目的別にコンテンツにアクセスできるようにしてあります。 みなさんの興味のある動画が少しでも探しやすくなっていれば幸いです🌟

                                    • 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,

                                        This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos
                                      • GitHub - techschool/simplebank: Backend master class: build a simple bank service in Go

                                        This repository contains the codes of the Backend Master Class course by TECH SCHOOL. You can also find it on Udemy at this link. And don't hesitate to join Tech School's Discord group to chat directly with me and other students. In this course, you will learn step-by-step how to design, develop and deploy a backend web service from scratch. I believe the best way to learn programming is to build

                                          GitHub - techschool/simplebank: Backend master class: build a simple bank service in Go
                                        • 東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も | Ledge.ai

                                          TOP > Article Theme > AI(人工知能)ニュース > 東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も 東京大学 松尾研究室は1月29日から、無料でディープラーニング(深層学習)や自然言語処理について学べる、短期間のオンライン講座の受講者を募集している。対象は学生(大学院、大学、高専、専門学校生、高校、中学など)。募集は2月8日(月)の10時00分まで。選考結果は2月15日(月)までに受講決定者にメールで連絡する。 今回、募集しているオンライン講座は「スプリングセミナー2021:深層強化学習」「プリングセミナー2021:深層生成モデル」「プリングセミナー2021:Deep Learning for NLP講座」の3つ。なお、人工知能(AI)研究の第一人者で、東京大学 松尾研究室を率いる松尾豊氏は企画・監修だけではなく、

                                            東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も | Ledge.ai
                                          • GitHub、脆弱性のあるコードを実際にデバッグして学べる「Secure Code Game」シーズン2がスタート

                                            GitHub、脆弱性のあるコードを実際にデバッグして学べる「Secure Code Game」シーズン2がスタート 「Secure Code Game」は、ゲームと名付けられていますが、実際のコードを月間60時間無料で提供されるGitHub Codespacesの機能を駆使して修正し、ユニットテストを通して完成させる手順となっており、実践に近い内容となっています。 昨年(2023年)3月に開始されたシーズン1は、PythonとC言語でのセキュアなコーディングを学べる内容でした。今回のシーズン2ではこれらに加えてJavaScript、Go、そしてGitHub ActionsのYamlファイルなどが含まれており、これらのコードのバグを修正することになります。 Secure Code Gameの始め方 「Secure Code Game」の始め方は次の通りです。 まず「Secure Code G

                                              GitHub、脆弱性のあるコードを実際にデバッグして学べる「Secure Code Game」シーズン2がスタート
                                            • 無料で読める統計学・機械学習周辺のチュートリアル論文や講義ノート10本 - Qiita

                                              はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です.今回は,統計学・機械学習周辺で,僕が良いと思ったチュートリアル/サーベイ論文と講義ノートを簡単なコメント付きで紹介したいと思います.チュートリアル論文やサーベイ論文は,そのトピックの解説や教育面にフォーカスしていて,何か勉強したり,網羅的に把握するときに非常に便利だと個人的に思います.また公開されている講義ノートの中には非常に勉強になるものが多くあります.内容は僕が興味があるトピックに偏っています.またすべて無料で読めます.(教科書等の海賊版みたいなのは載せていません) 10本の紹介 Nickl "STATISTICAL THEORY" Nicklの統計学の講義ノートです.いわゆるM推定量の漸近的性質に加え,バーンスタイン・フォンミーゼズ定理等も証明付きで解説されており,上級レベルの数理統計学を学ぶのに重宝すると思います. Doucet and

                                                無料で読める統計学・機械学習周辺のチュートリアル論文や講義ノート10本 - Qiita
                                              • リモートでアメリカの大学院に通い始めた - k0kubun's blog

                                                今年春に出願、夏に合格して秋学期からオンラインのコンピュータサイエンス修士コースで勉強している。ちょうど秋学期が終わって成績が返ってきたので、どういう感じだったか書いておく。 I've been officially admitted to Georgia Tech's OMSCS (Online Master of Computer Science). I'm excited for being a student again. I chose the online course to take it without quitting my job, but due to COVID-19 it's probably not that different from other people's experience.— k0kubun (@k0kubun) July 31, 2020 ど

                                                  リモートでアメリカの大学院に通い始めた - k0kubun's blog
                                                • 【2024年度】エンジニア向け研修資料まとめ - Qiita

                                                  はじめに 本記事では無料で公開されている企業のエンジニア向け研修資料をまとめました。 近年では、多くの企業が新人向けの研修資料を公開しています。これらの資料は内容が充実しており、初心者から中級者まで幅広いレベルの学びを得ることができます。さらに、資料の作り方も参考になるため、勉強会で発表する人や企業の研修担当者にとっても貴重な情報源となっています。 本記事では様々な企業のエンジニア向け研修資料をまとめましたので、ぜひ参考にしてみてください! 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています!興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 この記事の主な対象者 有名企業の研修資料を幅広く確認したい方 エンジニアとして初級から中級レベルの方 独学で学んでいる方 今後研修資料

                                                    【2024年度】エンジニア向け研修資料まとめ - Qiita
                                                  • Git でのバージョン コントロールの概要 - Training

                                                    このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。

                                                      Git でのバージョン コントロールの概要 - Training
                                                    • ChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ|mah_lab / 西見 公宏

                                                      めちゃくちゃ分かりやすい機械学習の講義で有名なAndrew NgさんとOpenAIのIsa Fulfordさんが無料で提供しているChatGPT Prompt Engineering for Developersというコンテンツが面白かったので、内容をまとめてみました。 (注)大規模言語モデル(LLM)を利用したアプリケーションを開発する開発者向けのコンテンツなので、ChatGPTのUIで扱うようなゴールシークプロンプトといったようなプロンプトテクニックを扱うものではないことをご承知置きください。 最も重要なポイント自身の開発するアプリケーションに適したプロンプトを開発するためのプロセスを持つこと。 インターネット上にあるような「完璧なプロンプト30選」のようなコンテンツをアテにして、1回で成功させようなんて思わないこと。もし1回目でうまくいかなくても、例えば指示が十分に明確でなかった、あ

                                                        ChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ|mah_lab / 西見 公宏
                                                      • Generative AI for Beginners

                                                        Description

                                                        • スタンフォードのコンピュータサイエンスの授業の感想(後編)|Rui Ueyama

                                                          2017年にも同じタイトルの記事を書いたのだけど、その後無事にスタンフォード大学院のコンピュータサイエンス学部を卒業することができたので、前回の記事以降に取った授業について、僕なりの感想をちょっとまとめたい。 CS255 暗号入門 (2018Q1)文字通り暗号についての授業。対称鍵暗号、公開鍵暗号、メッセージ認証、一方向ハッシュ関数などのトピックについて学ぶ。プログラミングではなく理論中心の授業。 宿題では、例えばこういう手順で暗号化される通信が安全であることを証明せよ、みたいな問題が出た。こういう問題は、もし安全ではないとしたらそれを利用して安全とされている暗号(AESとか)を破れてしまう、みたいな背理法で証明を行う。そういう巧妙な証明を考えるのは結構面白かった。あるいは逆に、このように暗号化された通信方式の穴を見つけよ、みたいな問題も出た。 AESやSHA256そのものがなぜ安全と思わ

                                                            スタンフォードのコンピュータサイエンスの授業の感想(後編)|Rui Ueyama
                                                          • ビル・ゲイツが選ぶ「2023年冬に読むべき本」3冊 | ライフハッカー・ジャパン

                                                            アメリカでホリデーシーズンのはじまりを告げるサンクスギビング。この時期恒例のビル・ゲイツの冬のおすすめ本2023年冬版が発表されました。 おすすめリストを紹介する動画は毎回クオリティが高く、本のリストと同様に楽しみにしています。 今回はホリデーの楽しいシーンが次々と展開して、おすすめ本の著者たちも「ウォルドはどこ?」風に登場します。時々動画を一時停止して街の様子を眺めたり、著者を探したりしてしまいました。 今回おすすめの3冊はどれもノンフィクション。動画で紹介された順に1冊ずつ見ていきましょう。 『Not the End of the World』ハナ・リッチー著 ウクライナとロシア、パレスチナとイスラエル、パンデミック、気候変動問題、異常気象、インフレ、物価高…地球全体、遠い国々、日常生活での問題や懸念事項は枚挙にいとまがありません。そしてそのリストは長くなっていくばかりだと感じているの

                                                              ビル・ゲイツが選ぶ「2023年冬に読むべき本」3冊 | ライフハッカー・ジャパン
                                                            • Google Cloud Skills Boost

                                                              This learning path provides an overview of generative AI concepts, from the fundamentals of large language models to responsible AI principles.

                                                              • Distributed Systems Course

                                                                This is an introductory course in Distributed Systems. Distributed systems is the study of how to build a computer system where the state of the program is divided over more than one machine (or "node"). This course is in active development. At the moment, it consists of a series of short videos. The intention is to create a complete set of video lectures and then add additional content (such as m

                                                                • DEEP LEARNING · Deep Learning

                                                                  Description This course concerns the latest techniques in deep learning and representation learning, focusing on supervised and unsupervised deep learning, embedding methods, metric learning, convolutional and recurrent nets, with applications to computer vision, natural language understanding, and speech recognition. The prerequisites include: DS-GA 1001 Intro to Data Science or a graduate-level

                                                                  • Yann LeCun’s Deep Learning Course at CDS is Now Fully Online & Accessible to All

                                                                    CDS is excited to announce the release of all materials for Yann LeCun’s Deep Learning, DS-GA 1008, co-taught in Spring 2020 with Alfredo Canziani. This unique course material consists of a mix of close captioned lecture videos, detailed written overviews, and executable Jupyter Notebooks with PyTorch implementations. The course covers the latest techniques in both deep learning and representation

                                                                      Yann LeCun’s Deep Learning Course at CDS is Now Fully Online & Accessible to All
                                                                    • バーチャルオフィスでハッカソンをやってみたら、めちゃくちゃ盛り上がった話 - Link and Motivation Developers' Blog

                                                                      こんにちは、リンクアンドモチベーション開発組織 広報担当の有田です。 8月に「ハッカソン」を開催しました!本日はその様子をレポートします。 ハッカソンの概要 今回のハッカソンはリンクアンドモチベーションにとって初開催となりました!(念願でした…!!) 概要はこちら! ハッカソン開催概要 開催に込めた思い 2018年から開発組織の内製化をスタートし、エンジニア1名だったところから、約4年で60名規模まで拡大。開発組織として「できること」が着実に増えていくことを実感する一方、お客様や会社の期待、何より自分たちが挑戦したいことに向けては、エンジニアリング力をまだまだ磨く必要があります。 普段はできない開発にチャレンジしてみることで学びを深めたい テクノロジーを駆使した提案で今後の事業の種を生み出したい 全員で思いっきりプロダクト創りを楽しみたい そんな思いから、ハッカソンの企画はスタートしました

                                                                        バーチャルオフィスでハッカソンをやってみたら、めちゃくちゃ盛り上がった話 - Link and Motivation Developers' Blog
                                                                      • Stanford CS 224N | Natural Language Processing with Deep Learning

                                                                        Logistics Lectures: are on Tuesday/Thursday 4:30 PM - 5:50 PM Pacific Time in NVIDIA Auditorium. The lectures will also be livestreamed on Canvas via Panopto. Lecture videos for enrolled students: are posted on Canvas (requires login) shortly after each lecture ends. Unfortunately, it is not possible to make these videos viewable by non-enrolled students. Publicly available lecture videos and vers

                                                                        • 【無料動画大公開】ニッポンのオンライン授業カンファレンス2020、オンライン授業のノウハウ動画を無料でどなたでもご覧いただけます! | 立教大学 経営学部 中原淳研究室 - 大人の学びを科学する | NAKAHARA-LAB.net

                                                                          【無料動画大公開】ニッポンのオンライン授業カンファレンス2020、オンライン授業のノウハウ動画を無料でどなたでもご覧いただけます! 本日、Yahooアカデミアさんより、「ニッポンのオンライン授業カンファレンス2020」の動画アーカイブ(ログ付き)が公開になりました!(スタッフのみなさま、本当にお疲れ様でした!心より感謝です!) オンライン授業のノウハウを集めた動画を、どなたでもご覧いただけます! より多くの方々にご覧いただけますことを願っております! 【ニッポンのオンライン授業カンファレンス2020の動画アーカイブ、無料でご覧いただけます!】 https://paper.dropbox.com/published/2020–Axz1szMfrgJZDDjqQUd0hNC3Bg-4Mnqd5dACJCJQlFDOrWS8Gk ・ ・ ・ 思い起こせば、その企画が立ち上がったのは、10日ほど前

                                                                            【無料動画大公開】ニッポンのオンライン授業カンファレンス2020、オンライン授業のノウハウ動画を無料でどなたでもご覧いただけます! | 立教大学 経営学部 中原淳研究室 - 大人の学びを科学する | NAKAHARA-LAB.net
                                                                          • spaCyを使った先進的な自然言語処理 · 無料のオンラインコース

                                                                            このコースについてspaCyは産業応用向きの自然言語処理用Pythonライブラリです。この無料のオンラインコースでは、ルールベースと機械学習を用いた先進的な自然言語処理システムをspaCyで作る方法をインタラクティブに学ぶことができます。 私について私はspaCyのコア開発者で、Explosionの共同創業者の一人のInesです。AIや機械学習、自然言語処理の最新の開発ツールを専門としており、Web関連のものを作るのも大好きです。 spaCyウェブサイトソースファイルInesのTwitter

                                                                              spaCyを使った先進的な自然言語処理 · 無料のオンラインコース
                                                                            • Building and Evaluating Advanced RAG Applications - DeepLearning.AI

                                                                              Learn methods like sentence-window retrieval and auto-merging retrieval, improving your RAG pipeline’s performance beyond the baseline. Learn evaluation best practices to streamline your process, and iteratively build a robust system. Dive into the RAG triad for evaluating the relevance and truthfulness of an LLM’s response:Context Relevance, Groundedness, and Answer Relevance. Retrieval Augmented

                                                                                Building and Evaluating Advanced RAG Applications - DeepLearning.AI
                                                                              • Generative AI with Large Language Models

                                                                                In Generative AI with Large Language Models (LLMs), you’ll learn the fundamentals of how generative AI works, and how to deploy it in real-world applications. By taking this course, you'll learn to: - Deeply understand generative AI, describing the key steps in a typical LLM-based generative AI lifecycle, from data gathering and model selection, to performance evaluation and deployment - Describe

                                                                                  Generative AI with Large Language Models
                                                                                • CS 6120: The Self-Guided Course

                                                                                  Syllabus Schedule Lessons Zulip Blog CS 6120: Advanced Compilers: The Self-Guided Online Course CS 6120 is a PhD-level Cornell CS course by Adrian Sampson on programming language implementation. It covers universal compilers topics like intermediate representations, data flow, and “classic” optimizations as well as more research-flavored topics such as parallelization, just-in-time compilation, an

                                                                                  新着記事