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衆議院選挙2026
speakerdeck.com/e869120
第1章 導入 (6～54 ページ) 第2章 P 対 NP 問題の定義 (55～90 ページ) 第3章 P=NP の場合にわかること (91～111 ページ) 第4章 P≠NP の場合にわかること (112～226 ページ) 第5章 まとめ (227～234 ページ)
第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識／自然言語処理…
本スライドでは、有名なアルゴリズムを概観し、アルゴリズムに興味を持っていただくことを目標にします。 第 1 部：アルゴリズムとは 第 2 部：学年を当ててみよう 第 3 部：代表的なアルゴリズム問題 第 4 部：コンピュータとアルゴリズム
[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在，スライドの p.10 に不十分な記述があります．ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが，ルート 9 は -3 ではありません)．なお，現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので，修…
第0部 まずは「分かりづらい説明」を知ろう（p.14～） 第1部 口頭説明編（p.25～） 第2部 資料作成編（p.63～） 第3部 スライド作成編（p.81～） スライドのまとめ（p.115～）
第1章 競技プログラミングとは？（p.7～） 第2章 AtCoderの始め方（p.43～） 第3章 競プロで必要な「アルゴリズムと思考力」（p.86～） スライドのまとめ（p.154～）
・東京大学修士 1 年 ・国際情報オリンピック '18, '19, '20 金メダル ・大学対抗プログラミングコンテスト '25 アジア大会優勝 ・『「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本』著者 ・『競技プログラミングの鉄則』著者 ・『高校数学の基礎が150分でわかる本』著者
このスライドは、2022/4/14 に実施されたイベント『問題解決のための「アルゴリズム × 数学」- Forkwell Library #1』の基調講演を加筆修正したものです。実際の講演（35 分）を見たい方は、以下の URL をご覧ください。 https://www.youtube.com/wat…
本スライドでは、数理最適化を概観し、基本的な問題とその解き方を分かりやすく解説することを目標にしています。数理最適化に興味を持っていただければ嬉しいです。 【目次】 1 章 数理最適化とは（p.2～20） 2 章 連続最適化問題（p.21～133） 3 章 離散最適化問題（p.134～238…
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