「本当に」日本一マクドナルドから遠い場所｜ヌーさん | NOT A HOTEL
こんにちは、本業の稼働が 100% フロントエンドになっちゃっていてそろそろデータをいじりたいヌノカワです。 先日、qiita で日本一マクドナルドから遠い場所という記事を見つけて読んでみたんですが、探索する過程が意外とアナログなところも含めて面白かったです。 ただ、800 を超えるいいねをもらってるのを見て、謎のジェラシーと対抗心が生まれ、地理空間演算で「本当に」日本一マクドナルドから遠い場所を突き止めてみようというのが主旨です。 qiita の当記事では、マクドナルドの地点からバッファー (地点を中心とした円) を生成して徐々に半径を広げ、かすかに残っている陸地を (目視で！) 絞って行くというハートウォーミングな内容です。そこをもう少し論理的に探索してみましょう。 私が考えたアプローチはこんな感じでございます。 1. マクドナルドの地点を母点としたボロノイ図を生成する 2. ボロノイ
「東ロボ」を主導した数学者が「読解力がない子どもにプログラミングを教えても、意味がない」と主張する理由
「東ロボ」を主導した数学者が「読解力がない子どもにプログラミングを教えても、意味がない」と主張する理由：特集：小学生の「プログラミング教育」その前に（8） 2020年度から小学生のプログラミング教育が始まる。官庁や教育機関、企業を巻き込んだ教材開発やデモ授業などが進む中、国立情報学研究所の新井紀子教授は、AIや全国の子どもを対象にした研究活動の成果から「プログラミング教育以前に、学校は子どもの『読解力』を伸ばすべき」と主張する。その理由とは。 こんな状況を想像してほしい。あなたは小学生の子どもを持つ親で、AIの導入やモノのデジタル化が進む将来を見据えている。そのため、自分の子どもには、 最新の環境で、優秀な講師によるプログラミングの授業を受けさせるつもりだ。20年後、あなたの子どもは、プログラミングを深く使いこなし、自分のアイデアをコンピュータで形にできる大人に育つだろうか？ 2000年代
山中伸弥さんが羽生善治永世七冠に聞いた「AIと将棋の未来」（山中 伸弥,羽生 善治） | 現代ビジネス | 講談社（1/3）
ノーベル賞科学者・山中伸弥氏と史上最強棋士・羽生善治氏が「10年後、100年後の世界」について語る「予言の書」が『人間の未来 AIの未来』だ。本書の中から「AIと将棋の未来」について書かれたパートを特別公開する。 なぜ将棋のソフトが急激に強くなっているのか 山中 人工知能（AI）の「AlphaGo」（アルファ碁）が世界トップクラスの囲碁棋士イ・セドルさん（韓国）に四勝一敗で圧勝したことが話題になりましたね。 羽生 はい、2016年3月のことでした。その年の2月、私がNHKの番組［NHKスペシャル「天使か悪魔か 羽生善治 人工知能を探る」2016年5月放送］で人工知能を取材したとき、グーグルの傘下にあるイギリスのディープマインド社で、アルファ碁を開発したデミス・ハサビスさんにお会いしてお話を伺いました。囲碁は少なくとも十年は人間に追いつけないと言われていたので、大きな挑戦と思えました。おそら
数学系向けDeepLearning/Tensorflow入門 - Qiita
DeepLearningは最近ブームであり,その有名なライブラリとしてTensorflowがあります． この記事ではDeepLearningの基本的な部分を数式を使って書き下すこととTensorflowの使い方を紹介します. 今更っていう気もしますが…，そこは気にしないでおくことにします 主な対象はベクトル空間やテンソル積等をある程度知っているけれど，DeepLearningは知らない人です. なので表記も大学の数学でよく出てくるものしています. なおニューラルネットワークの積分表現には触れません. 三層パーセプトロン ニューラルネットワークの基本的な形の一つである三層パーセプトロンを定義します. 定義 (三層パーセプトロン) 行列$W_1 \in M_{n_0 n_1}(\mathbb{R}),W_2 \in M_{n_1 n_2}(\mathbb{R})$とベクトル$b_1 \in \
統計学と機械学習を支える数学が、「全く一緒」と言えるわけ （ダイヤモンド・オンライン） - Yahoo!ニュース
ビジネス書大賞（2014）、統計学会出版賞（2017）を受賞し、累計48万部を突破した大ヒットシリーズの最新刊『統計学が最強の学問である［数学編］』が発売されました。 著者の西内さんは、統計学の数学を学べば、人工知能の重要技術である機械学習の数学もマスターできるといいますが、そのわけは…？ ● 数学者アーサー・ベンジャミンの主張 アメリカの数学者アーサー・ベンジャミンはTEDトークなどの場で、「高校までの数学教育では微積分などより統計学を教えるべきである」と主張しています。 理工学系の学生にとって、確かに微積分は重要です。しかし、それ以外の一般的な人々が日常生活で使うことはほとんどありません。それよりも統計学の方が、全ての人が日々使うものだという理由から、彼はこのような考えに至ったのだそうです。 私はこの話に対して、賛否両方の意見があります。賛成する点はもちろん「統計学は全ての人が学ぶべき
Advent - CoCalc
Sagemathで数学 この記事は この記事はアドベントカレンダー「数学とコンピュータ」の12月13日の記事です． 前の記事は @n_kats_ さん https://qiita.com/n_kats_/items/99eb63e2ede23e05e059 ，次の記事は @mod_poppo さんhttps://qiita.com/mod_poppo です． フリーの総合数学ソフトSagemathの紹介と，ちょっとしたデモをご覧いただきます． Sagemathとは Sagemath http://www.sagemath.org/ は，「Mathematica, Maple, Magma, Matlabなどを置き換えうるフリー の総合数学ソフトウェア」を目指して開発が進められているフリーソフトです． このSagemath開発プロジェクトはW. Steinさんによってはじめられ，現在も活発な
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