※めちゃくちゃ長いです。一連の流れで読むと理解が深まると思います。自身の復習のためにも書き下しました。個々の章で完結しているので、それぞれ別の記事としても掲載しています。 近年は人工知能ブームが到来し、人工知能というワードを当たり前のように使う時代がやってきました。情報技術を学んでいる人にとって人工知能は、情報処理を効率的に行う素晴らしい技術の一つとして認識できるかと思います。一方で、技術的話題にあまり興味がない人にとっては、人工知能というワードに対して各々の解釈をして、時には誤解のような意見も見受けられます（人工知能の全容がハッキリしないうちは誤解というのはあまりにも強すぎる言い方ですが）。 人工知能がどういうものであるのかを知るには、人工知能を技術的にいかにして達成しようとしたかの歴史を知ることが一番であると思います。 ここでの記事の目的は技術的な観点からの人工知能について説明すること

はじめに フーリエ解析とは フーリエ級数展開 フーリエ変換 フーリエ解析の心 フーリエ級数展開を考える理由 微分が簡単になる 微分方程式への応用 線形システム論 フーリエ解析の応用 線形システム解析 信号処理 制御工学 スペクトル解析 パワースペクトル 発展トピック はじめに フーリエ解析とは フーリエ解析は現代科学での重要な解析手法になっており、その基本はフーリエ級数展開やフーリエ積分（フーリエ変換）などに基づいています。この2つに関してはフーリエ級数展開がまず研究され、その後発展形としてフーリエ変換が導出されることとなりました。 フーリエ級数展開とフーリエ積分の数学的な性質には当前差異がありますが（この差異によって数学的には興味深い研究が進みました）、元々どういう理由で生まれてきたのかという人間の要望に関しては共通する部分があります。 まずは是非フーリエ級数展開を用いようという心を理解

1. 大企業病の感染源 優秀な人たちばかりの会社でも、人数が増えれば大企業病にかかる恐れがある。優秀な人しか採らないようにしても、無能な人は少なからず入ってきてしまうためだ。無能な人がいれば、当然仕事の進みに鈍りが生じる。無能な人と一緒に仕事をすることに嫌気がさした優秀な人はどうするか。「ルール」を作る。誰でも仕事がスムーズにまわるよう、明確でわかりやすいルールを作る。このルールこそが一時的に事業を前へ押し進めるものの、後々「大企業病」を発症させる原因なのである。 2. 大企業病の発症 無能な人はルールに固執したがる。「ルールだから」と突き放し、頭を使って考えることをしない。 本来は、仕事をスムーズに、正確に進めるために作られたルールがいつのまにか足枷になる。なぜなら、どんなケースでも最適なルールというものはほとんど存在しないからだ。そのときの状況によっても、時代によっても最適解というのは

2016 - 09 - 30 え、それだけ？速読を身につける方法は意外と単純だった！ 本 Twitter Google Pocket フォローする はてな Twitter Feedly