大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
2023 年に読んでよかった本
2023 年に読んでよかった本 2023.12.30 年末なので 2023 年のまとめっぽい記事を書きたくなりました。今年は 1 年間でおおよそ 300 冊の本をよんだようです（そのうち 3 割ほどはラノベなのですが...）。その中でも特に印象に残った本を紹介します。 年末なので 2023 年のまとめっぽい記事を書きたくなりました。 今年は 1 年間でおおよそ 300 冊の本をよんだようです（そのうち 3 割ほどはラノベなのですが...）。その中でも特に印象に残った本を紹介します。 忘れる読書 この本では「本は忘れるために読んでいます」と語られています。というわけでこの本の内容もあまり覚えておりません(?)。 本を読むときには一字一句正確に覚えるような読み方をしていると、「覚えなきゃ」という気持ちが芽生えてしまい、本を読むことが苦痛になってしまうことがあります。そうではなくて、パラパラとペ
機械学習・ディープラーニングのおすすめ本11冊+α！(初心者〜中級者向け)
AIエンジニアを目指す方、機械学習やディープラーニングを学びたい方におすすめの本・書籍を紹介します。 機械学習やディープラーニングのおすすめ本を紹介するにあたって、私が勤務するITメガベンチャーで実際に機械学習・ディープラーニングなどのAI（人工知能）を業務でゴリゴリ活用しているサイエンティストやAIエンジニアにもヒアリングしてきました。初心者・未経験者の方はもちろん、実務で活用したいという人も読んでいただけると幸いです。 本記事の構成としては、①プログラミングもあまり経験が無い本当の初心者向け ②プログラミング経験はあるけど機械学習やディープラーニングをこれから学びたい人向け ③機械学習・AIの基礎知識はあり実践的なスキルを学びたい人向け ④その他AIの読み物や特に専門分野などの番外編 といった4部構成で参考書を紹介していきます。 単純に本を羅列するだけではなく、実際に本を読んだ人の感想
「論文入門」というより「学問全般への入門」・小熊英二『基礎からわかる論文の書き方』 - そういちコラム
このあいだ小熊英二『基礎からわかる論文の書き方』（講談社現代新書、2022年）を読みました。 本書の話をする前に、著者の小熊英二さん（1962～）について。それが本書を語るうえで大事なのです。ご存じの方も再確認ということで。 ＊＊＊ 小熊さんは著名な社会学者で慶応義塾大学教授。東京大学の農学部を卒業後、岩波書店に数年勤務しましたが、東大の社会科学系の大学院に入りなおして博士号を取得。 大学院在学中に、修士論文を書籍化した『単一民族神話の起源』（1995年）が出版され、評判となる。 その後は博士論文にもとづく『〈日本人〉の境界』（1998年）や、『〈民主〉と〈愛国〉』（2002年）、『１９６８（上・下）』（2009年）などを著す。これらの代表作はいずれも、近現代の日本の社会・思想を扱った学術的な大著です。このほかにも、話題になったいくつもの著作がある。 それらの仕事は高い評価を得ていますが、
オブジェクト指向プログラミングを学ぶための推薦図書 - ソフトウェア設計を考える
オブジェクト指向プログラミングを学ぶ オブジェクト指向プログラミングという言葉は、広い意味で使われている。 オブジェクト指向プログラミングをキーワードにすべての情報をかき集めて理解するというアプローチは現実には無理。 目に付いた重要そうなところを見繕って集めてみても、たぶん混乱するだけ。 この記事では、オブジェクト指向プログラミングのいろいろなアプローチの中で、 クラスを使って独自の「型」を定義するプログラミングスタイル 関連するデータとロジックをまとめて、小さな入れ物に格納する「カプセル化」を重視するプログラミングスタイル を学ぶための参考図書を紹介したい。 型とカプセル化に重点を置く設計スタイルがわかってくると、それとは異なるスタイル、異なる力点を置くアプローチとの違いが具体的にわかるようになってくる。*1 *2 まずは、オブジェクト指向プログラミングの中で、型・クラス・カプセル化に力
組織やチームづくりに役立つ20冊
こんにちは。@ryuzeeです。最近、組織やチームのことを考えるヒントになる本を紹介してほしい、と言われることが多いのでダンプしておきます。あくまで自分で読んだ私見で選んだものなので、この定番がないのは何故だとかはあると思います。 定番 ピープルウエア 第3版著者／訳者：トム デマルコ；ティモシー リスター、松原 友夫；山浦 恒央；長尾 高弘出版社：日経BP社発売日：2013-12-24Kindle版：158ページISBN-13：ASIN：B00I96CJWO 「実際のところ、ソフトウェア開発上の問題の多くは、技術的というより社会学的なものである」とあるように、ソフトウェア開発における問題点を人間の観点で整理している名著。第IV部では生産性の高いチームを育てるというテーマで機能するチームの特徴やチームの壊し方(守りのマネジメント・官僚主義・作業場所の分散・時間の分断・品質の削減・はったりの
文系でも機械学習がわかるようになる教科書 - EchizenBlog-Zwei
社内の有志で機械学習や数学の勉強会をいくつかやっています（私以外の方が主催しているものもある）。とくに理系ではない方も参加されていますが、きちんと頑張ればだんだん機械学習ができるようになるということがわかってきたのでメモしておきます。 なお、機械学習をとりあえず実装するだけだったらもっと簡単に学ぶ方法もいろいろあり、今回はあくまで正攻法で機械学習を勉強する、という観点での書籍の選択となっています。急がば回れという言葉もあるように、焦って成果を求めないのであれば地道に頑張るほうが後々応用が効いて良いということもあります。 高専の数学 おそらく数学ができないという方は高校の数学あたりから理解が怪しいことになっていると思います。「高専の数学」は中学数学までの前提知識で読める教科書で、わかりやすい例題や理解の助けになる練習問題が多数用意されているため、きちんと問題を解いていけば無理なく高専の数学(
IT企業10社に聞いた、マネジメントを学んだ「良書」とは | nanapi [ナナピ]
2020年8月31日(月)をもちまして、nanapiに関わるすべてのサービスは終了いたしました。 nanapiは、2009年のサービス開始より「みんなで作る暮らしのレシピ」という考えのもと、ユーザーの皆さまに生活に関する様々な「ハウツー」を投稿していただく投稿型ハウツーサービスとして運営してまいりました。 約11年間にわたって皆さまからご支援をいただきサービスを継続できたこと、nanapi編集部一同、心より御礼申し上げます。 掲載されていたコンテンツなどのnanapiについてのお問い合わせは、nanapi@supership.jp までお願いいたします。 長きに渡りnanapiを応援してくださり、本当にありがとうございました。
![IT企業10社に聞いた、マネジメントを学んだ「良書」とは | nanapi [ナナピ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/28eae5ee3d9f7ef75c751fc65da151cf7eb2fb89/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimage.nanapi.com%2Fr%2F2015%2F09%2F15%2F16%2F73787c96-8051-4175-b9f5-c23dc1e5b4fc.jpg)
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kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter