ども、tsu-neraです。MOOCについて思うところを書きます。 私のMOOC受講歴を振り返る# MOOCの衝撃# 私がMOOCをはじめたのは、今から５年前の2013年の夏でした。courseraとedXが生まれたのが2012年なので、だいたい１年くらい経った頃でしょうか。MOOCに関する日本語情報は皆無でしたが、私は以下のブログ記事からその存在を知りました。 オンライン学習 2013 Q1 · As a Futurist... MOOCの存在は、はじめは胡散臭いものでした。だって、海外の一流大学の有名教授の講義が無料で受講できるのだから。しかも、情報ないし。まずは、上の記事でも紹介されていたアルゴリズムの講座を受けましたが、 まず英語が聞き取れまてん！ これは辛い。何言っているのかほとんどわかりませんでした。雰囲気で講義動画をみて、講義で紹介されているアルゴリズムを写経していきました。

この記事では、アジャイルなアプローチでブログ記事を作成する方法を紹介します。 また、継続的インテグレーション・継続的デリバリをブログ執筆に導入します。 TL;DR# まずは、やったことの概要を紹介します。 GitHubで記事のissueを作成 topic branch作成（posts/xxxx-xxxx） topic branchからマスタbranchにpull-requestを立てる Git commit & Git pushを小さく繰り返して執筆を進める GitHubにpushされるたび、Circle CIとNetlifyでビルド & テストを実施 textlint prh markdownlint codecov gatsby build （Netlify Previewも裏で動く） GitHubのProtect branches機能を設定し、マスタbranchへのマージ可能状態を、

PyCharmの scientific modeがスゴい！Jupyter Notebookいらないかもよ はじめに# Kaggleで、scriptを書く人と、Jupyter Notebookを書く人がいるのだけれども、どっちが生産性がいいのかなというのが、ふと自分のなかに疑問として湧き上がった。自分は、Jupyter Notebook派だ。しかし、別の方法も試してみるのも、気分転換になるかもとおもい、しばらくぶりにPyCharmを使おうとした。 すると、2017/11に出た最新版 2017.3 で Professional Editionに追加された機能、Scientifc modeがなんだかスゴそうだったので、今回紹介する。 Scientific Mode# まずは、公式サイトからの紹介を翻訳。 [https://www.youtube.com/embed/OHwh0c8UsW4?sta

fast.aiの Cutting Edge Deep Learning For Coders, Part 2を受けた fast.aiが提供する ディープラーニングのオンライン無料講座、Cutting Edge Deep Learning for Coders を受けたのだが、難しくて後半から挫折。。 Deep Learning For Coders—36 hours of lessons for free とてもいい講座なので、布教のためにも講座の紹介と、各レクチャーの内容を書いておくことにする。 これは、fast.aiが提供するDeep Learning コースの Part2に当たる。Part1の感想は以下。 Fast.AI の Practical Deep Learning for Coders Part1 を受けた | Futurismo 講座の紹介# 紹介記事: Cutting E

fast.ai の Practical Deep Learning for Coders, Part1 を受けた fast.ai が提供する MOOC, “Practical Deep Learning for Coders Part1” を受けた。 Practical Deep Learning For Coders — 18 hours of lessons for free 特徴# プログラマのための実践ディープラーニング入門# この講座は、プログラマのためにある。素晴らしい理念の序文を引用したい。 The purpose of this course is to make deep learning accessible to those individuals who may or may not possess a strong background in machine le

Udacity で Deep Learning Nanodegree Foundation を受講してます。 -> 追記: 受講が終わりました Deep Learning Nanodegree Foundation | Udacity MOOC を受けるのは、31 回目だけれども、 Udacity Nanodegree は今回が始めて。なにしろ、学費が 599 ドル(= 6.5 万)というお値段。 1/3 が終わったので、少しずつまとめていこうと思う。 未完成だけれども、続きは、毎週更新する予定です。 概要# Youtube Star の Siraj Raval# 日本では知られていない、Deep Learning 界の Youtube Star, Siraj Raval が Deep Learning の手法を教えてくれる。 動画がとにかくおもしろい。まずは動画紹介。 授業の流れ# 授業

DeepLearning 用 Heroku！FloydHub で Jupyter Notebook を動かした Kaggle に 挑戦しているのだが、 自分の 非力な ノート PC で DeepLearning を勉強するのに限界を感じてきたので、 DeepLearning 用のクラウドサービス FloydHub で GPU を使ってみた！ Floyd Zero Setup Deep Learning FloydHub とは# DeepLearning 専用の Platform-as-a-Service(PAAS). Web サイトいわく、DeepLearning 用の Heroku だそうだ。 なにがうれしいかというと、100 時間分フリートライアルで GPU が無料で使えるのだ。 Google の AWS を使ったことがないので、どっちがお得がわからないのだけれども、 とりあえず無料ト

kadenze という MOOC を知ったので、紹介します。 Online Arts and Technology Courses | Kadenze Kadenze とは# Kadenze とは、芸術、つまりアートや音楽、絵画と、それに関わるテクノロジーに特化した 講座を多数よういされた MOOC だ。 2015/7 に設立されたので、まだ誕生して 2 年も経たない。 しかし、コンテンツは 100 近くある。 コースは聴講のみなら無料、課題の提出や certification の取得は有料となっている。 ここは、他の MOOC とかわらない。 また、Course と Program とで分かれている。 Program は複数の Course をばら売りしたもの。 逆にいえば、複数き Course をシリーズにしてまとめたものが Program. Programs | Kadenze Fo

ディープラーニングがわかる数学入門を４章まで読んだので、感想を書きます。 5 章の CNN はとりあえず時間をおいてから読んで、追記します。 これを読むまで、バックプロパゲーション（誤差逆伝搬法） がわかったようなわからないような、モヤモヤしていた。 coursera Machine Learning ゼロから作る Deep Learning Udacity Deep Learning Nanodegree Foundation この本でようやく、バックプロパゲーションがなにをやっているのかわかった気がする。 数列の漸化式と初めから言ってくれよ。 どんな人にオススメか# 目次はここから。 ディープラーニングがわかる数学入門：書籍案内｜技術評論社 ■ 1 章 ニューラルネットワークの考え方 ■ 2 章 ニューラルネットワークのための数学の基本 ■ 3 章 ニューラルネットワークの最適化 ■

coursera で Andrew Ng 先生の Machine Learning の講座を受講してる。 Machine Learning - Stanford University | coursera 本当は、修了時にブログ記事を書こうと思ったけれども、 勢いで半分終わった今(week5)、記事を書いてしまったので公開。 2 度挫折しました# MOOC の講座は 30 近く受講してきたけれども、 実は MOOC の代表ともいえるこの講座は手が出なかった。 なぜなら、、、難しいから・・・。 2 度挑戦して、2 度挫折しています。 1 度目: 他の mooc(nand2tetris)を受けてて時間がなかったから week3 で挫折。 2 度目: week5 の back propagation の難解さに挫折。 機械学習諦めようと、何度も思った。 でも、世間の風潮は AI まっしぐら。 エ

前置き# 記事がはてぶ炎上して恥ずかしい思いをしたので、結構書き直しました。 この記事よりも良質な記事を参考記事に列挙したので、このページをブックマーク集だとして、他のページを参照していただければと思います。 はじめに# 機械学習を勉強するにあたって、 ベースとなる数学を勉強したいというモチベーションが高まってきた。なぜか？それは、今まで数学的な知識なしに勉強を進めていたのたけれども、論文が読めなかったり、少し数式で込み入ってくると、とたんにわけがわからなくなったからだ。 しかし、一番のモチベーションは、やっぱり機械学習を勉強するものとしての登竜門、PRML(パターン認識と機械学習)を読みたいというものがある。 参考記事# そこで、機械学習のために必要な数学を調べてみたのだが・・・どのサイトをみてもこれはというものがみつからないのだ。 2017年現在で、有益な記事をできるかぎり集めてみた。

fish ユーザなら、fisherman を使って、簡単にプラグインを入れることができます。 fish のいいところは、fisherman というプラグイン監理マネージャーがあるところです。 今日は、自分が入れているおすすめプラグインを紹介します。 oh-my-fish# oh-my-fish/plugin-balias# https://github.com/oh-my-fish/plugin-balias alias の代わりに balias と書くことで、alias を補間してくれる。 fisher oh-my-fish/plugin-balias oh-my-fish/plugin-expand# https://github.com/oh-my-fish/plugin-expand cd を冒頭につけなくてもディレクトリ移動できる。zsh でもこんな機能あった。 fisher o

今まで、oh-my-fish を fish のパッケージ管理として利用してました。 デフォルト設定で強力に便利！zsh から fish に乗り換えたまとめ | Futurismo しかし、fisherman を利用すれば、oh-my-fish で利用してきた機能を置き換えることができることを知りました。 ということで、oh-my-fish は捨てて、これからは fisherman 一本で管理していくことにします。 置き換え例# たとえば、 omf で hoge というプラグインを利用していた場合、fisherman で omf/hoge に置き換え可能. omf で fuga というテーマを利用していた場合、fisherman で omf/theme-fuga に置き換え可能. 移行手順# 以下のチケットにまとまっていました。 📌📚📕 Migration instructions f

ghq で管理しているリポジトリを peco で選択して、gh-open で開く fish プラグイン

SoftSkills を読んでから、ポモドーロテクニックを意図的に自分の作業に取り入れている。 SoftSkills を読んで思うこと | Futurismo ポモドーロテクニックを用いることで、 作業と休憩を明確に分けることができる 作業に集中できる 自分の作業見積ができる というメリットに気づいたからだ。 以下の機能が必要になった。 iPhone アプリであること 終了時のアラームがバイブであること というのも、TOEIC の勉強を自習室でするときに、 パソコンは広げないし、まわりにも迷惑をかけたくない。 この２つの条件を満たすアプリを探していたところ出会ったのが、Flat Tomato だった。 Flat Tomato の紹介# Flat Tomato は数ある iphone ポモドーロ・テクニックアプリの一つ。 特徴は、 美しい UI トマト数・すなわち作業見積・統計機能（有料）

coursera で Programming Languages を受けた。 Programming Languages, Part A - University of Washington | coursera Programming Languages, Part B - University of Washington | coursera Programming Languages, Part C - University of Washington | coursera 概要# ワシントン大学の CS のコース。3 つの言語、SML、Racket、Ruby を通じて、プログラム言語のエッセンスを学ぶというコース。 なぜこの３つの言語かというと、以下のように説明される。 functional language dynamically typed: Racket statically

私の現時点での.emacs 管理方法を紹介します。リポジトリは以下です。 https://github.com/tsu-nera/dotfiles/tree/master/.emacs.d/inits org ファイルがならんでます。そうです！ emacs の設定ファイルを org-mode で管理しています。 org-mode で書いた設定ファイルを hoge.org -> hoge.el に変換しています。 それを可能にするパッケージが、babel-loader です。 https://github.com/takaishi/babel-loader.el org-mode で init.el を管理することで得られる 7 つの恩恵# benel-loader は init-loder と組み合わせることによって、効果を発揮します。 hoge.org -> hoge.el に変換したフ

motmuch というメールシステムを導入したので、導入手順をまとめます。 notmuch とは# notmuch とは、タグベースの高速検索メールシステムだ。 notmuch Notmuch - ArchWiki タグベースというところが気にいって、今回試してみた。 日本語情報が皆無なので、先駆者になれるかと思って使ってみる。 前回、同じコンセプトのタグ管理メールシステム mu4e について調べた。 タグ管理という新たな世界観！！Emacs の mu4e で Gmail を読む | Futurismo 今回は、ライバルの notmuch ということだ。 環境# Ubuntu 16.04 LTS notmuch 0.23.4… タグづけツール Offlineimap 6.6.1 … ローカルディレクトリとリモートフォルダを同期するツール msmtp 1.6.6… smtpmail を軽量化