学習アプリに求められるデザイン - DuolingoのUXリサーチとケーススタディ｜灰色の単細胞
DuolingoとはDuolingoは、英語だけでなく中国語や韓国語など、さまざまな言語が学べる言語学習アプリです。スマホ版とWeb（ブラウザ）版の2種類があり、1日数分間の言語学習がテンポよくでき、世界で最も使われている言語学習アプリです。 Duolingoは、2011年にカーネギーメロン大学の教授でありReCAPTCHAの創始者のルイス・フォン・アン（Luis von Ahn）氏と、彼の大学院生であるセヴァリン・ハッカーによって研究プロジェクトとして開始されました。 研究者が作ったアプリとして、行動心理学や科学的な学習、アプリの機能、アイコン、プロダクトデザインなど、すべてにおいて根拠があって実装されている感があります。 言語学習アプリ「Lingvist」というのもありますが、こちらも素粒子物理学者が開発したものです。 DuolingoのBusiness Model Canvasタクシ
写真から超リアルな3D空間をどうやって復元するか? 「3D Gaussian Splatting」学習の徹底解説 - Qiita
写真から超リアルな3D空間をどうやって復元するか? 「3D Gaussian Splatting」学習の徹底解説Python機械学習数学3D最適化 はじめに 前回の「画像生成の記事」で「3D Gaussian Splatting」による画像生成技術について解説しましたが、ご覧になりましたでしょうか。この「3D Gaussian Splatting」は学習済みの3D Gaussianモデルを用いて、任意の視点から実写に近い超リアルな画像を生成できるすごい技術です。画像の高品質だけでなく、明示的な3D表現によって環境を詳細に表現しており、多様な分野での応用が期待され、高い注目を集めています。 ただし、前回の記事では、画像生成の入力となる3D Gaussianをどのように学習するのかについては触れませんでした。これは「3D Gaussian Splatting」技術の中核であり、最も難しい部分で
Webエンジニアの学習ロードマップが知れるサイト - Qiita
エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約2分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 はじめに 「Webエンジニアを目指したいが、何から手をつけていいか分からない」 「いろんな人が学習ロードマップの情報提供をしているが、どれに手をつけるか判断に迷う」 こんな悩みを抱えている方の一助になれば幸いです...！ 結論 こちらのサイトになります。 自分が学習したい分野を選択すると、その分野のロードマップが書かれています。 最近では「言語専用」のロードマップも書かれているため、かなり充実したサイトになってきた印象です。 それでは、試しに「Backend」のロードマップを見てみましょう。 学習ロードマップ｜Backend こんな感じです。 黄色塗りのフォームが「仕組み」や「概念」が書かれたもので必ずチェックしたい内容になります
『因果推論』（金本拓：オーム社）は因果推論に留まらず現代的なマーケティング分析手法まで網羅したバイブル - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした（ごめんなさい）。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的なマーケティング分析では必須の種々の手法についてまで懇切丁寧に解説とPythonによる実践例が付された本書は、文字通り「マーケティング分析実務家にとってのバイブル」になり得る素晴らしい一冊だと直感し
『ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム』、米大学の「機械設計コース」に採用される。学生殺到、成績は水陸両用乗り物レースで決定 - AUTOMATON
アメリカ・メリーランド大学にて今秋、『ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム』を使った機械工学コースが開設された。同作のビルド要素の学習利用として注目を集めている。国内ではインサイドが伝えている。 Image Credit: Ryan D. Sochol on YouTube 『ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム』は、Nintendo Switch向けに発売中のアクションアドベンチャーゲームだ。本作では、リンクの右手に宿る「ウルトラハンド」の能力によって物体やゾナウギアを組み合わせ、さまざまなものをビルドできる。その自由度は高く、制作物は国内外問わずSNSなどで日夜共有されている。海外掲示板Redditでは本作での工作物の共有専用コミュニティ「r/HyruleEngineering」などで盛んに披露されている（関連記事）。 そうした本作のビルド要素が、大学の工学部におけ
元toB系プログラマが医療情報技師の勉強をして面白かった部分 - Kengo's blog
今年の医療情報技師能力検定試験に向けて、医学医療編・医療情報システム編の学習を進めてきました。toB系プログラマとして働き始めてから見てこなかった単語や発想がたくさんあって面白かったので、印象的だったところをまとめます。 医療現場はロールベースかつイベントドリブン 医療現場では（乱暴に言うと）各部門やシステムの間を「オーダ」をはじめとしたメッセージが飛び交っている、というモデル化ができそうです。 多くの役職だと何ができるかが法で定められていて、そうした役割をどう組み合わせるかも予め想定されており、そのコラボレーションをメッセージで行っているということです。 これはけっこう医療現場というものを特徴づけるものだと思っていて、パッと思いつくところでも以下のような事が考えられます： 業務の属人性を下げるための仕組みとして機能することが期待される。 アクターのTODOや期待されるアウトプットが明確。
98万1200円で購入したDWEを1年間使ってみた話｜嶋津幸樹 Koki Shimazu
1年前のこと、「ディズニー英語システムを98万1200円で契約した話」という記事が大爆発して、今でも毎週数千人の方々に読んで頂いています。子供・幼児向け高級英語教材の「ディズニー英語システム」（DWE）を1年間使用してみて、自分の子ども（1歳6ヶ月）にどのような影響があったのか？また自称英語教育専門家として活動してきた自分の目からどの程度効果があるのかを批判的に検証してみました。 なぜディズニー英語システムを購入したのか？ディズニー英語を始めるまでの簡単な歴史をお話すると、生後6ヶ月の娘を連れて優雅に表参道を歩いていた妻が、無料体験という名の自宅訪問型営業を確約をし、年末に家庭にやってきた営業の方の話を聞き、その場で98万1200円を支払い、翌週には大量のダンボールが自宅に届いたという流れです。 このダンボールを開くとディズニーの魔法にかかるという噂を聞いていました。ダンボールを開けて本棚
Pythonで学ぶ入門計量経済学 — Pythonで学ぶ入門計量経済学
本サイトに関するコメント等はGitHubのDiscussionsもしくはharuyama@econ.kobe-u.ac.jpにご連絡ください。 姉妹サイト１：「Pythonで学ぶマクロ経済学 (中級＋レベル)」 🚀 姉妹サイト２：「経済学のためのPython入門」 🐍 はじめに# 「なぜプログラミング？」文系の経済学の学生が理系のプログラミングを学ぶとなると，まず頭に浮かぶ質問かも知れない。過去にも同じような質問を問うた経済学部の卒業生は多くいると思われる。例えば，Excelのようなスプレッドシートのソフトは1980年代からあり，当時の大学生も使い方を学ぶ際「なぜ？」と思ったことだろう。しかし今ではWord，Excel，PowerPointの使い方は，大学卒業生にとって当たり前のスキルになっている。同じように，AI（人工知能）やビッグデータが注目を集める社会では，ある程度のプログラミン
プレ・シンギュラリティ、もう始まってない?｜shi3z
毎日AIニュースを追いかけていると、当然、波がある。 「今週は落ち着いてるな」とか「今日はやばいな」とか。 今日は、久々に「やばいな」という日だった。 まず、一日のうちにSOTA(State Of The Art)超えしたという大規模言語モデルを三つくらい見た。明らかにおかしい。 さらに、AttentionとMLPを使わない大規模言語モデルの実装も見た。世界を三次元的に解釈して合理的な質問と答えを行う大規模言語モデルもあれば、4ビット量子化した60モデルは8ビット量子化した30Bモデルよりも高性能という主張がなされたり、Googleは論理回路の設計を強化学習で行なっているという。どれもこれもにわかには信じ難いが、今目の前で起きていることだ。 「シンギュラリティ」の定義には、「AIがAIを設計し、改良し続ける」という部分があるが、今のAIは人間も考えているが、実はAIがAIを設計している部分
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
GA4がわからないを分解して学習すべき項目を明確にする方法 - ブログ - 株式会社JADE
こんにちはあるいはこんばんは。村山(twitter id:muraweb_net)です。 ユニバーサルアナリティクスを見ようとすると、アラートが表示されるようになりましたね。本格的に GA4 のことを考える方も増えてきたのではないでしょうか。 GA360 のプロパティや GA4 プロパティが存在するのに、アラートが一括で表示される手法は、不必要に不安を煽るだけに思われますが、全ての人を GA4 プロパティへ移行させるためにはこの手法が必要なのかもしれません…。 この手法に効果があったのか不明ですが、Googleアナリティクス のヘルプコミュニティでも GA4 の質問が増えてきたように見えます。また、ヘルプコミュニティへの投稿やお客様のヒアリングから、 GA4 がわからなくてこわいといった心理があるように感じます。 そのため今回は、 GA4 がわからなくてこわい方向けに、 GA4 の理解力を
初学者の私がGitを理解するために、この順番で読めばよかったと思った記事の順番 - Qiita
エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ① Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） ② Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③ 実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex 生成AIカンファレンス 〜徹底解剖「トップランナーから見た日本が挑む生成AIの最前線」〜 日時：5月8日(水) 10:00-18:30 形式：オフライン・オンラインのハイブリッド開催 場所：東京大学伊藤謝恩ホール（オンライン参加の方は配信URLをお送りします） 参加方法：下記イベントページより申込 ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）
ソフトウェア設計についてAIと壁打ちしたら良い体験でした（準中級者〜中級者向け） | DevelopersIO
くらにゃんの人格が憑依したAI相手になぜなぜ分析・・・ではなく「にゃぜにゃぜ」と問答をしていたらあっという間に時間が過ぎました。自分がある程度勉強している分野の壁打ち学習には良いかもしれません。 こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 ソフトウェア設計・クラス設計などの学習捗ってますか？ 私は実際にソフトウェア設計に関する本を読んで学習したり、OSSを書いてアウトプットしたりするのですが、なかなかフィードバックをもらえず上達しているのか分かりません。 普段のお仕事も直接的にコードを書くことも少ないので、先輩によるご指導などももらいにくい状況です。 そこで今回、話題のAIとソフトウェア設計の考え方について壁打ちしてもらったところ、非常に良い学習方法だと感じたので、この記事を書いてみました！ ちなみに私は以下のようにソフトウェア設計関連
機械学習とは？種類やできること、プログラムとの違いを解説
機械学習とは 本稿では、まず機械学習とは何かについて説明します。機械学習とは何が何を学習しているのか、従来のプログラムとの違いは何か、についても触れます。類語としてよくでてくるディープラーニング（Deep Learning、深層学習とも）、教師あり学習、教師なし学習についても用語を整理します。 その前に人工知能とは？ 機械学習の説明の前に、本来なら人工知能（AI：Artificial Intelligence）の説明が必要なのですが、じつは人工知能（以降AIと表記）に対する明確な定義は存在しません。そもそも知能の定義ができているかどうかも定かではないので、AIもまた定義できないという専門家の意見もあります。 AI研究には2つのアプローチがあります。ひとつは、人間の意識や感情、思考そのものを機械によって再現または構築する試みです。SF映画などで、人間の人格をそっくりそのままチップやロボットに
認知心理学の観点からみたGPT3の振る舞いとロボット技術・Labratory Automation - 電通総研 テックブログ
XI本部 オープンイノベーションラボの飯田です。 最近、ChatGPTをはじめとした生成AIが注目されています。 その中で、Gigazineのニュースで以下の話を目にしました。 gigazine.net 上記の記事に感化され、心理学でChatGPTのようなものが、どのように扱われているのかを調べています（私は大学で心理学専攻だったこともあり）。その中で、心理学系論文のプレプリントが掲載されている PsyArXivで、GPT-3の振る舞いを認知心理学の観点で分析した論文を見つけました。 生成系の振る舞いを理解する上でも参考になりそうだし、ISIDでも取り組んでいるロボット技術やLabratory Automationとの接合点を見つけた気がしましたので、ISIDでの取り組みを紹介しつつ、妄想したいと思います。 Binz, M., & Schulz, E. (2022, June 21). U
知的好奇心がくすぐられる良質なゆっくり解説
ここでの「ゆっくり解説」の定義：ゆっくりボイス又はボイロを使って解説をしている、まんじゅうが居なくても良い 「ちょっと調べた」とかコタツ記事のレベルを超えてるゆっくり解説をまとめる 難しすぎるとかマニアックすぎるタイプは除いてる 他にあったら教えて （なんかYoutubeへのリンクが貼れなくなってる？量多いからかも） 奇書の人三崎律日/Alt F4 著書持ち ニコ動からやってて有名なので今更かとは思う @altf4854 しくじり企業の人カカチャンネル こちらもニコ動からやってた古参、最近は起業家の話とか調査報告書の解説もやってる @cakachannel 地理の人地理の雑学ゆっくり解説 この人の動画は雑学というレベルではない、地理ｘ人類史が非常に面白い、参考にした本もたまに教えてくれる @GeoYukkuri 生き物系へんないきものチャンネル 著書持ち、ざんねんないきものブームの火付け役
ChatGPTを最強の学習ツールにする方法 - Qiita
こちらの記事は随時追加更新していきます 記事の内容 何かと話題のChatGPTですが、今回はこのChatGPTをプログラミング学習として活用し、 「最強の学習ツール」にしてしまおうという記事になります。 内容を書き換えれば、英語学習などにも置き換えることができます。 筆者の関連記事 ChatGPTはそのチャット内で質問した内容を記憶しそれによって回答が異なるケースがあります。 もし、意図した回答が得られない場合などは「New chat」から新たに質問するなどの工夫が必要です。 そして、ChatGPTからの回答内容はあくまでも一つの例であるという認識で向き合いましょう。 アジェンダ 登録方法 質問のコツについて ロードマップ(カリキュラム)を提案してもらう ふんわりとした内容を具体的にしていく 更に深掘りして手順を教えてもらう 「何がわからないかわからない」状態をなくしていく 次のレベルアッ
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GPT-4oは英語学習にぴったり！発音練習もスピーキングも、これがリアルな使い方【動画あり】 | ライフハッカー・ジャパン
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