ピースオブケイクでは、週に１度、数学の先生に来ていただいて、勉強会をやっている。ちょうど１年くらい前に有志メンバーではじめて、最初は線形代数、次に微分積分、次に機械学習を学んだ。 それで、いまやっているのは統計学なんだけど、今まででいちばん頭に入りにくい気がする。なんというか、納得感が低いのだ。 もちろん、先生のせいではまったくなく、こちらのレベルの問題なんだけど、入門向けに話してもらうと、いろんな理屈が「天下り」的に降ってくることになる（例：なんで標本のときはn-1で割るの？）。かといってその根拠を、ちゃんと説明してもらうともっとわからない。 ひとつの手は、実用工学として、ツールとして、使い方を覚えて割り切って使うことだろう。たぶん、そうするのが正解なのだと思うけど、その場合でも、ツールの「手触り」を体感して納得してから覚えたい。 と思っていたら、先生に「Rつかえば？ 便利だよ」とご紹介

タイトル通りですが、GUILDの安藤さんのおすすめで iPad ProとApple Pencilを買ったらすばらしすぎたという話を書きます。 まずはこれをみてください。 Paperについてきたサンプルや安藤さんのnoteの図解を模写したり、30分くらい練習して、その後、自分の勉強に使ってみたのが上の図です（ちなみに数式が１箇所まちがっています。結城先生と内場先生にご指摘を受けました。答えは最後に。あー恥ずかしい）。 身近な人は知っていると思いますが、ぼくは絵心がまったくなく、字もとんでもなく汚いです。正直、手描きにはコンプレックスがあります。でも、こばかなさんとか、清水淳子さんを見ていると、「いいなあ、図解したりできるようになりたいなあ」と思ってました。 手描きの一番いいところは、自由に描けることです。よくないところもまったく同じで、自由に描けるから、腕の差が出まくるところです。でも、iP

先週、「N予備校」のプログラミングコースがいいという記事を書いたんだけど、N予備校はその名の通り、大学受験のためのコースがメインだ。ということで、他の教材も目を通してみたら、これがすごくよかった。タイトルにも書いたように、Netflixを見るようにN予備校の講義動画を見まくっている。 ぼくがいま見ているのは、数学と世界史の講義の動画だ。 数学は、仕事にもすごく関係している。弊社では、人工知能やビッグデータを扱うために、毎週、プロの先生を招いて数学の勉強会をしている。ぼくも参加しているのだけれど、高校数学の基礎があやしいせいで、いちいちつまずく。対数の底をサクッと変換したり、微分・積分、行列の計算で苦労しないようになりたかったから、ちょうどよかった。 あと、世界史は、やっぱりおもしろいんだよなあ。高校生のころは歴史にまったく興味が持てなかったんだけど、大人になってみると、人間理解のためにこれ

昨日は、東大の人工知能講座の最終回だった。全12回、3カ月でまったくの入門から、ディープラーニングに関するひととおりの技術が習得できる、とても意義深い講義だった。 講座を終えて得たものは個人的にかなり大きい。たとえば、最新の論文を読んで、新しい手法を自分の環境で追試したりすることが、なんとかできるくらいになった（仕事にめっちゃ役立つ）。先日、人工知能EXPOに行ってきたのだけれど、出展企業の製品がどういう技術をつかっていて、どれくらいのことができて、なにができないかも分かるようになった。 それと、毎週出たアツイ宿題のおかげで、プログラミングもけっこうできるようになった（自分比）。ぼくは学生時代にプログラミングしていたのだけれど、20年くらいブランクがあったので、ひととおり復習できて、最新事情にもキャッチアップできたのは本当によかった。Python大好きマンになった。 ところで先日、深津貴之

５月末に、中国の北京に出張してきた。その用件の中身はもうすぐ発表できると思うんだけど、それとは別に、北京の街の風景がまったく変わる出来事が起こっていたから書いておく。 まずは写真を見てほしい。 誇張ではなく、街中がこんな感じなのである。カラフルな「放置自転車」の数々。これは、どこでも借りて、どこでも乗り捨てられる、レンタル自転車なのだ。 自転車を使いたければスマホのアプリから解錠を行う。自転車に乗って、目的地について、カギをかけると利用終了。時間に応じた料金がチャージされる。料金は業者によってまちまちだが、１時間あたり10円から20円くらい。値段も安いし、どこで乗り捨ててもいいのは、圧倒的に便利だ。 このくらいの料金と使いやすさだと、駅から会社までとか、ちょっとお昼に行くときに、買い物に行くときに、と言った感じで、大げさでなくライフスタイルがまったく変わる。若者だけでなく、地元のおじさんお

一昨日書いたこの記事がえらくバズっておどろいたんだけど、昨日も東大のディープラーニング講座の第４回に行ってきた。 終了後に、いっしょに通っている廣瀬くんが「今日もブートキャンプを生きのびたぜ」みたいな投稿をFacebookにしていたけど、本当にそうだった。 授業中に出てきた数式の数は、たぶん50個くらい。「この部分、計算過程は省略してますけど、各自あとで手で計算して確認してくださいね」という講師の発言が、5回目くらいで、教室に静かな笑いが起きた。（できねーーｗｗ）みんなのこころがひとつになった瞬間だ。 高校生のころに、微分積分とか確率統計を「こんなの一生使わないだろｗｗｗ」と投げ出した自分に、タイムマシンで戻って「お前は25年後に東大の人工知能の講義で死ぬほど苦労する」と説教したい。この講義、数学力とPython力とNumpy力の全部が必要で、めっちゃきついよ。 なんで経営者のぼくがこんな

最近、ディープラーニングの話ばっかり書いているが、今日はコルクの佐渡島さんと連載している #コンテンツ会議 の更新日。ということで、ディープラーニングの周辺で思ったことを書きます。 ディープラーニングを勉強すると数式がたくさん出てくる。ぼくのように数学がそれほど得意ではない人間には、これが最初はまったくわからない。教科書を読もうとしても、目が紙の上をすべっていって、ぜんぜん頭に入ってこない。 でも、しぶしぶ手を動かして、ノートに数式や図を書いてみる。そうすると、不思議なことに、だんだんわかってくる。たくさん書けば、書いた分だけ、理解が進む。 よく、えらいひとが「手を動かしなさい」というけど、あれは本当だ。 「手で書く」という行為は、時間がかかるし、両手もふさがる。だから、その問題に向き合わざるを得なくなる。一文字ずつ手で書きながら、その問題について、順番に、ゆっくりと考えることになる。手で

年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など

オタクは人の心がわからない。 小学生のころ、パソコンを買ってもらった。 Z80のマシン語を学ぶには、人の心がわからなくてもまったく問題なかった。むしろ友達と遊ばないほうが、プログラミングがはかどる。 中学生になり、女の子に興味を持ち出した。話してみると、何を考えているのか、まったくわからない。 あるとき、女の子といい雰囲気になって、「キスしていい？」と聞いた。返り値はイエスかノーの二択だと思っていたオタクはビビッた。女の子は、「なんでそんなこと聞くの？」と怒り出したからだ。 オタクはコンピュータをやめた。 そのかわりギターを買って、バンドをはじめて、KPI*を「モテ」に切り替えた。なぜあの質問で怒ったのかはわからないままだったが、何人かの女の子と接していくなかで、なにをすると、どうなる、という経験値は積み重ねることができた。*Key Performance Indicator しかし、どん

タイトルの通りなんですが、ドワンゴが運営する「N予備校」がやっている 【2017年度】プログラミング入門Webアプリ というコースがすばらしくてびびりました。前に書いた社員が自分ではじめていて、いいというのでぼくも試してみた。そしたら、あまりにもよかったので書いておく。 たとえば「第2章　準備しよう」の冒頭はこんな感じ。 いちばん上の「LinuxというOS」では、手元のPCに仮想環境をつくって、Linuxをインストールして、sshで使えるようにするセッティングを行う。 その後、基本的なLinuxの使い方から、TCP/IPのパケットを覗いてみたり、簡易チャットをつくったり、かんたんなbotをつくったり、Githubをつかったり、DBにさわったり、node.jsをつかったりする。ネットワーク時代のプログラミング入門として、非常によくできている。 いちおう、毎回2時間の動画をみながら学ぶ形式なん

１カ月ほど前から、東京大学の松尾研のディープラーニング公開講座に行っている。 ネットで募集していたのであわてて申し込んだら、とんでもない数の人が集まっていて熱気がすごい。学部生、院生、社会人、あわせて300人以上が同時に授業を受けている。 初回こそ、人工知能概論のような話だったけれど、2回目以降はものすごい速度で授業が進む。そして宿題の量と質もすごい。2回と3回目の授業だけで、普通の学校の半年分くらいの内容になっている気がする。東大、ほんとにやべーよ。 毎回、授業の冒頭は「ふんふん、そうか」とはじまるのだけれど、終わり間近に大量のサンプルコードを見せられて、それをすごい勢いで説明され、最後にゴツイ宿題が出る。授業終了後は、ポカーンってなる（授業中にぜんぶ理解しているひと、どれくらいいるんだろう）。 友人の物書堂の社長の広瀬くん（iPhone辞書アプリ開発の大御所！）も、たまたまいっしょに講