Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
トップレベルのコンピュータエンジニアなら普段からチェックして当然の技術系メディアN選 - kuenishi's blog
〜〜が知っておくべきサイト20選とか、エンジニアなら今すぐフォローすべき有名人とか、いつも釣られてみにいくと全く興味なかったり拍子抜けしたりするわけだが、こういうのが並んでいたらあまりの格の違いに絶望してしまうだろうというものを適当に並べてみた。私が見ているわけではなくて、こうありたいと思っている私の願望である。どちらかというとインフラ系とか基盤系のものに偏っているが、あくまで私が興味ある一連の例だと思ってください。「これが入ってない！」というクレームは受け付けますので、是非教えてください。一緒に成層圏まで意識を高めましょう。 情報サイト、有名ブログ Software Engineering Radio : IEEEが主催しているソフトウェアエンジニア向けのPodCast。データベースからフロントエンド、暗号、ハードウェア、マイクロサービス、などなどとにかく多様なジャンルの最新のトピックの
高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ
(図書館学系の話題でもあるからちょっと悩んだけれど、文献読解全般に関する内容だからこちらへ) 既に日々論文をバリバリ読んでいるひとには今更な記事だろうけれど、分野ごとの違いもあって興味深かったのでざっくり記録する。 論文を大量に読む際に、頭から几帳面に読んでいると時間がどれほどあっても足りないし、後から「こんなことが書いてあった論文なんだったっけ？」という問題も発生してしまう。 研究者の皆様はMendeley などの文献管理ツールをを用いていることが多いかとは思うが、それでも論文の読み方そのものに工夫をすればインプット/アウトプットの効率が圧倒的によくなるので、やってみるにこしたことはない。 その工夫とは何かというと、論文を読むときに「特定の問いに集中して読む」というものだ。学術論文は分野ごとの違いはあれ、必ず特定の流れに従って構成されている。そこで要点のみに注目して読み、他の事項を捨てる
ヒット現象の数理モデルの研究が全世界に報道されちゃった: 最前線研究者のひとりごと
大学教員です。まだまだ最前線で奮闘中と信じている研究者です.鳥取大学工学研究科教授 石井 晃Twitter ID: ishiiakira 映画などの観客動員数の時間的推移を数理モデルから予測できるという、私が作ったヒット現象の数理モデルの英文の論文がイギリスとドイツの物理学会がジョイントして作ったNew Journal of Physicsという雑誌に載りました。日本ではすでに『大ヒットの方程式』という本で一昨年に発表してますが、物理学の世界では英語で発表しないと発表とは認められないので、本の出版後の研究成果も含めて、やっと英文の論文で発表できました。 この論文が掲載されるNew Journal of Physicsの編集部がこの論文をすごく気に入ってくれて、査読がパスして掲載が決まった頃からプレスリリースしたいという申出が来てました。もちろん、プレスリリースは大いに結構と同意したのですが
How EDA extends SOA and why it is important
Thoughts on Service Oriented Architecture and Event-Driven Architecture - and more - Disclaimer This is a personal weblog - The opinions expressed here represent my own and not those of my employer [Download extended PDF] See also: Why to distinguish between SOA and EDA Moving toward on-demand business Organizations tend to change their structure frequently. The evolving focus on service orientati
卒論の書き方 - 内田樹の研究室
四回生たちに卒論中間発表の「心得」をメールで送信した。 学生にむかって「卒論とは何か」ということを書くのも、これが最後の機会であるので、記念にそれを転載することにした。 うちのゼミ生に限らず、「卒論って、どうやって書けばいいんだろう・・・」と困っている学生諸君の一助になればと思う。 みなさまへ「卒論中間発表の心得」 暑いですね。ぼくも暑さと忙しさで死にそうです。 みなさんも就活やバイトやら旅行やらでたいそうお忙しい夏休みをお過ごしのことと思いますが、「卒論」というものがあることを忘れてはいけません。 卒論中間発表について、ご連絡いたしますので、熟読玩味してください。 （１）とき： （２）ところ： （３）用意するもの：草稿、ハンドアウト（１９枚） （４）草稿について：字数：６０００〜８０００字（音読して１５〜２０分） 必ず書かなければいけないことは 「タイトル」 「目次」 「序章」：ここでは
卒論完成「日本アイドルビジネスの歴史的変遷と現在 どういう物語が語られてきたのか」 - りとすら
なんとか初稿完成。うｐします。モー娘。学会の方、ご協力ありがとうございました。21974字。 日本アイドルビジネスの歴史的変遷と現在 どういう物語が語られてきたのか 目次 序章 はじめに 第1章 問題と目的 第1節 アイドルの定義 1. 「アイドル」という言葉の成立 2. 「アイドル」の定義の広義化 第2節 物語マーケティング 1. 「物語」、「ストーリー」がなぜ求められるのか 2. 物語の要素 3. アイドルビジネスにおける物語マーケティングの機能 第2章 アイドルビジネスの歴史的比較 第1節 60年代「清純派―吉永小百合」 第2節 70年代「虚像と実像との狭間のアイドル―山口百恵」 第3節 80年代「シミュレーションとしてのアイドル―松田聖子」 第4節 80年代末「シミュレーションのシステム化―おニャン子クラブ」 第5節 90年代「システムの再設計―モーニング娘。」 第6節 ゼロ年代「
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