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 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)
中学生でもわかる深層学習
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 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)
わかりやすい説明のための 10 の鉄則
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～）
150 分で学ぶ高校数学の基礎
[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，修正は 1 週間後となります． [目次] 第1章 数学の基礎知識（p.5～） 第2章 場合の数（p.31～） 第3章 確率と期待値（p.56～） 第4章 統計的な解析（p.69～） 第5章 いろいろな関数（p.103～） 第6章 三角比と三角関数（p.141～） 第7章 証明のやり方（p.160～） 第8章 ベクトル（p.187～） 第9章 微分法と積分法（p.205～） 第10章 その他のトピック（p.240～） スライドのまとめ（p.254～）
50分で学ぶアルゴリズム / Algorithms in 50 minutes
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
30 分でわかる！アルゴリズムの基本
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/watch?v=2OrsR37_GdM 【目次】 第一章 アルゴリズムとは（pp. 1～19） 第二章 アルゴリズムの例 A：迷路の探索（pp. 20～79） 第三章 アルゴリズムの例 B：プログラムのデバッグ（pp. 80～126） 第四章 アルゴリズムの例 C：映画鑑賞の最適化（pp. 127～154） 第五章 講演のまとめ（pp. 155～162）
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競技プログラミングことはじめ
数理最適化ことはじめ / Introduction to Mathematical Optimization