https://www.nhk.jp/p/special/ts/2NY2QQLPM3/blog/bl/pneAjJR3gn/bp/pzwyDRbMwp/ (2022年4月10日の放送内容を基にしています) 2020年4月。「abc予想」と呼ばれる数学の重要な未解決問題を、日本人が証明したというニュースが駆けめぐりました。論文を書いたのは、京都大学数理解析研究所教授 望月新一博士。世界的天才として知られてきた人物です。 abc予想を証明した、博士の「宇宙際タイヒミューラー理論」。査読の完了と専門誌への掲載は、望月博士の偉業が、世界に正式に認められたことを意味しました。ところが…望月の証明はまだ受け入れられないと主張する数学者が多数現れ、今も激論が続いているのです。一つ一つ論理を積み上げていけば、誰もが同じ結論に達するはずの数学の世界。完全に正しいとする数学者がいる一方で、なぜ多くの数学者が理
2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ?」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ
最近数学系の動画コンテンツについて調べてみたところ、意外にも既に多くのYouTuberが存在するということが判明した。我々もYouTubeのチャンネルは作ったところで、今後足りないジャンルのコンテンツは強化していきたいと考えているが、既に教育的な活動をなさっている方々のコンテンツを有効活用するのは先決だろう。全部調べきれたわけではないが、ここではシェアもかねて紹介したい。 ●龍孫江の数学日誌 in YouTube チャンネル https://www.youtube.com/channel/UCO34XpHxdG8P2n5aTPXSaZQ まずは、私が久々に数学を見るきっかけになった龍孫江さんのチャンネルである。主に群・環・体といった代数学について丁寧な解説がされており、「数学用語くらいはわかるが、実際の数学の証明や計算に慣れていない」人を対象にした内容だと思われる。一つ一つの動画は10~3
記事中央に時間割を作っていますが、画像に講座リンクが繋がっています。 0. 対象読者 ・データサイエンス,統計,機械学習,AIに興味あり ・大学時代に専攻していなかった ・学習に大金を費やすのは難しい ・独学が厳しい領域だと感じている ・中学生の初級レベルの英語ならわかる この記事を読むのに向いてない方 ・英語を一切学ぶつもりはない ・データサイエンス分野に興味が無く、簡単に概要だけ知りたい (この場合はお金をかけて入門講座や家庭教師を頼んだ方がいい) 1. はじめに 1-1. まだまだ自学しよう 2020年の5月にタダで学べるデータサイエンス名著5冊を記事として書きました。 続編です。 この頃にはウイルスも8月までには収まっているだろう。という根拠のない予測をしていましたが、 まだ自粛ムードが漂う。 きっとデータサイエンティストを目指して入社した新卒の方もいらっしゃるでしょう。 採用した
こんばんみんみん。 バーチャル幼女プログラマーという肩書でインターネットをやっているきりみんちゃんというものです。 去年の7月に競技プログラミングのAtCoderを始めてだいたい1年くらい経ったので、勉強したこととかを振り返りたいと思います。 で、誰?YouTubeでAtCoderの過去問を解く配信をしたり、Twitterで無限にAtCoderについてつぶやいたりしているVTuberです。 普段の仕事での専門分野はAndroidアプリ開発です。 半年くらい前にAtCoderを普通の社会人エンジニアに布教するエントリを書きました。 また、技術書典で「AtCoderの歩き方 -数学が得意じゃないエンジニアにこそ競技プログラミングを布教したい!-」という本を出したりもしました。 現在のAtCoderコミュニティの中心層は理系の学生やもともと数学がかなり好きなタイプの人たちです。 一方きりみんちゃ
今や無料の動画だけでも、AI・機械学習・ディープラーニングは手軽に楽しく学べる。「機械学習/ディープラーニングに必要な数学」「機械学習/ディープラーニングの概要」「ディープラーニングの技術理解」の観点で、初心者にお勧めの無料動画を紹介する。 連載目次 「そろそろAI・機械学習・ディープラーニングを学びたいと思っているが、きっかけがつかめない……」という人は少なくないのではないだろうか。今では無料の動画だけで、手軽で楽しく学べるようになってきている。 「でも動画を見るにも時間が……」という人もいるだろう。そこで本稿では、できるだけ短時間の日本語の動画で、できるだけ効率的に堅苦しくなく学べる動画を、筆者が考える「学ぶべき順」で並べてみた。 念のため断っておくが、今回の動画選択には、えこひいきは一切ない。人脈による友達メディア推しもない。「筆者がこのテーマで学ぶならこれがベストだ」と本心で思って
志村五郎さんが亡くなられた。 といっても多くの読者にはピンと来るまい。一部には「谷山・志村予想」とか「フェルマーの大定理」といったキーワードと結びつけて、同氏の訃報を認識する人もあるだろう。 また筆者などよりはるかに、彼の業績やその先の展開に通じた専門家もたくさんおられるはずだ。そのような内容に踏み込むつもりはない。 ここでは、志村さんという一数学者の等身大の声として、私が認識した範囲に基づいて、とりわけ中学高校から大学初年級までの読者を念頭に、いくつか記してみたいと思う。 また子供を東京大学などに進学させたいと思われる親御さんには、よく読んでもらいたいと思いながら記した。 そのようなターゲットであるから、普段の文体とは異なる、本稿のような常体を取っている。これには、志村さん自身の文体が、そのような飾りのないものであることが一因している。 なお念のため、筆者は生前の志村五郎氏に一面識もない
Pythonコードと図で分かる平均値と標準偏差の違い――「統計」とはデータから価値ある情報を抜き出すこと:「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門(3)(1/2 ページ) AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回から具体的に数学を学びます。統計とは、統計量とは何かを数学記号や数式、Pythonコード、図を交えて解説します。 AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す本連載『「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門』。 初回は、「AIエンジニア」になるために数学を学び直す意義や心構え、連載で学ぶ範囲についてお話ししました。また前回は、「世の中にはどのようなデータがあるのか?」という部分を主に取り上げました。今回は、「それらデータをどう活用していくのか?」「活用するために
ここでは、高校数学で学ぶ「必要十分条件」という考え方について、その意味と覚え方を分かりやすく解説していきます。 必要十分条件という考え方に対しては、苦手意識を持っている方も多いのではないでしょうか。ゴリゴリ計算する他の数学分野とは異なり、より論理的な思考力が求められる分野であるため、「よく分からない」とあきらめてしまいがちな概念です。 一方で、必要十分条件の考え方を理解し、使いこなすことができるようになると、高校生ならずとも社会人でも、他者に対し論理的に状況を説明・共有することができる大変便利な概念でもあります。 一見すると何を言っているのか分かりにくい分野ですが、その理解に必要な本質は驚くほど単純です。 そして、その本質を抑えてしまえば、入試問題はワンパターンに見えてきますし、日常生活でも実用性の高い考え方となっています。 そこで、ここでは、数学が苦手な方でも直感的に「必要十分条件」の本
今回は「情報工学を体系的にやりてぇな...」という方のために 情報工学を体系的に学べるような記事を書きます。 内容は高専のカリキュラムを時系列にまとめ、参考になった教科書などを! というわけで1年目から書いていきます~ もちろん思い出しながらなのでヌケモレが有りそうですが… 1年目 ここではぶっちゃけ専門はほとんどありませんでした。 やったことは コンピュータ・リテラシー 情報数学 コンピュータ・リテラシー 色々Linuxに触れてみよう的な感じの授業。 最初にセットアップして、Emacsとかコマンドラインとか徹底的にやりました。 バッファの概念とか当時はさっぱりだった気が。 とにかくコマンドラインを使いまくったのでその時やっといて本当に良かったなと。 情報数学 何が情報数学なのだかようわからなかったけど、 数列 証明 2進数 不等式 集合論 なんかをやりました。他にも合った気がするけど。
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
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
2011年11月08日10:22 カテゴリ 自分の周りに居る凄腕プログラマーが実際に読んでいる本 こんにちわ、VOYAGE GROUPでエンジニアをしている伊織といいます。 RubyKaigi2010/2011でスタッフをさせて貰ったりしています。 他にも渋谷rbランチなどに顔を出させて貰っています。 弊社の先輩エンジニアは勿論の事、RubyKaigiのスタッフをやらせてもらったりShibuyarblunchやLispコミュニティでうろちょろしているお陰で僕の周りには凄いプログラマーが沢山います。そこで、周りの凄腕プログラマーが実際に読んで「良かった」と言っていた技術書を幾つか挙げてみたいと思います。自分で手を動かしてやった本は僕の感想も添えます。 計算機プログラムの構造と解釈 クチコミを見る 有名な魔術師本。MITで長年教科書として使われてきた本です。今はPythonなので違う筈。今やっ
数学にまつわる興味深い話 カテゴリ☆☆☆ 1 :以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします:2010/05/24(月) 23:51:06.73 ID:UxsAEfH40 お願いします 2 :以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします:2010/05/24(月) 23:51:35.32 ID:aoHbDKfOP 1+1=2になる 6 :以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします:2010/05/24(月) 23:54:15.14 ID:EgCtIfBi0 1/9=0.1111111111...―? 1/9×9=1―? 0.1111111111...×9=0.9999999999...―? ???より1=0.9999999999... 8 :以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします:2010/05/24(月) 23:55:10.27 ID:PxP6iHVo0 >>6 こ
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