インフラ初心者のためのAWSソリューションアーキテクト取得ガイド - Qiita
実務経験1年未満＆インフラ初心者でもSAAを取得した方法を記します！ 前提事項 バックエンドエンジニア（実務10ヶ月くらい） インフラ業務の経験はゼロ ネットワーク知識は書籍１冊読んだくらい ソリューションアーキテクトアソシエイト（SAA）の学習前はEC2とS3を知ってるくらいで、その他のサービスについては全く知りませんでした🫠 合格認定証↓ 結論 Ping-tの最強WEB問題集だけやれば合格できます！ Web上のSAA学習教材は主に以下の３つがあります。 Ping-t最強WEB問題集（無料） メリット：わかりやすい デメリット：特になし Udemy 【SAA-C03版】これだけでOK！ AWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイト試験突破講座（¥2,400） メリット：動画教材 デメリット：問題集が激ムズ AWS公式問題集（無料） メリット：公式 デメリット：とっつきにくい
「問題」と「正解」について多くの人が勘違いしていること｜ちくまプリマー新書｜鈴木 宏昭｜webちくま
教育現場ではこれまでのイメージから、 間違った学習観が広まっています。 その弊害をなくすために、認知科学の視点から 「学び」の実態を科学的に明らかにした一冊『私たちはどう学んでいるのか―創発から見る認知の変化―』（ちくまプリマー新書）より、内容を一部公開します。学校とは違って正解のない日常では、そもそも問題を「作り出す」ことから私たちは始めなければなりません。 問題と正解に関わる素朴理論 教育、学習というと、多くの人の頭の中には連想的に学校でのそれが思い浮かぶ。ここにはとてもたくさんの構成要素からなる素朴理論があるように思う。その中で「問題と正解」について考えてみたい。多くの人は、 •問題は出される（既にある） •正解がある •正解を知っている人がいる（先生） というようなものを典型的な教育・学習場面だと考えるのではないだろうか。確かにそれらは学校では半ば当たり前のことになっている。先生が
話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ 注意：ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF（＝Re
世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
じゅじゅ on Twitter: "【保存版】企業・大学が無料で公開している、勉強・仕事に役立つ超有益なコンテンツを下記ツリーで紹介します👇"
【保存版】企業・大学が無料で公開している、勉強・仕事に役立つ超有益なコンテンツを下記ツリーで紹介します👇
『英語のハノン』初級・中級・上級コンプリートした僕が実感している効果と正しい学習法｜Ken Sugihara｜note
昨年10月17日から学習を始めた『英語のハノン』、先日11月3日に「上級編」を無事終えて3冊の『英語のハノン』をコンプリートしました。 一年以上一日も休むことなく、いや一日だけ休んだことがあるんですけど、それ以外は来る日も来る日も、ひたすら『英語のハノン』を練習し続けました。 終えてみての感想は「やってよかった」。これにつきます。 ここまでよく練られた英語学習参考書は10年に一度出るか出ないかのレベルです。本書を信じて、インストラクション通り毎日きちんとタスクをこなしていけば、3ヶ月後・半年後・1年後に、あなたの英語は見違えるようになることでしょう。 今日は、英語のハノンを終えた僕が考える「正しいハノンの使い方」「英語のハノンで得られる学習効果」「英語のハノンを威力をさらに高めてくれる他の学習の組み合わせ」をお伝えしようと思います。 長編になりますが、ぜひ最後までお読みいただいて、47歳に
ソフトウェアテスト読書マップ - Google ドライブ
学習者が、「どの資料が、どんなレベルで、どのトピックについて言及しているか」をざっくり把握できること。
放送大学と学位授与機構で情報工学の学位を取る（科目対応表付き）｜lumpsucker
はじめにこの記事では、放送大学で修得した単位を独立行政法人大学改革支援・学位授与機構に「積み上げ単位」として提出し、2022年8月に同機構から情報工学の学士（厳密は学士（工学）、専攻の区分：情報工学）を取得した際の記録についてまとめています。 執筆者のプロフィールとこれまでの経緯についてはこちらの記事をご覧ください。いわゆる文系SEだと思っていただければ大丈夫です。これまでに何本か記事を書いていますので、この記事では学位授与機構関連の部分に絞ります。 なぜ情報工学の学位が欲しかったのか放送大学は1学部6コース構成となっており、どのコースを卒業しても（＝例えば情報工学っぽい科目だけを取っても哲学っぽい科目だけを取っても）得られる学位は一律「学士（教養）」というものになります。せっかく情報科学・情報工学に全振りした履修をしたのに（教養）では少々寂しいということで、学位授与機構の「積み上げ単位」
データサイエンティストは何を勉強すべきか：「教養」と「必須」と「差別化」と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Wokandapix from Pixabay) 個人的な観測範囲での話ですが、データサイエンティストという職業は「21世紀で最もセクシーな職業」として刹那的な注目を集めた第一次ブーム、人工知能ブームに煽られて火がついた第二次ブーム、そして「未経験から3ヶ月で人生逆転」ムーブメントと折からのDXブームに煽られる形で沸き起こった第三次ブームを経て、何だかんだで社会に定着してきた感があります。 で、このブログを始めた頃からの連綿と続くテーマになっていますが、いつの時代も話題になるのが「データサイエンティスト（になるに）は何を勉強すべきか」ということ。7年前から恒例にしてきた「スキル要件」記事では、基本的には「どれも必要な知識（学識）」であるという前提で分野・領域・項目を挙げてきました。少なくとも、最初の3回ぐらいはそういう認識でスキル要件記事を書いていた気がします。 ところ
エルデンリングから学んだ、プログラミング学習に必要な７つのこと - Qiita
導きのはじまり おぉ、貴方は…褪せ人ですね。 そして、エルデンリングを求め、この狭間の地にやってきた。 この先、プログラミング学習の攻略に繋がる貴重なアイテム が、7つあるぞ すごいなにかだと思うだろう？ 以下の記事を、ご照覧あれい！ 1. 強い敵はスルーして先に進む プログラミングを勉強していると、序盤にツリーガードのような強敵が現れることがありますが、 スルーして先に進むことが大事です。 序盤から強敵と戦うと、ボコボコにされて心が折れます #include <stdio.h>は、こういうもんだと「おまじない」としてスルーする。 var body: some Viewや、fn longest<'a>など、 見慣れない表記を見ても、いったん気にしない。前に進む。 強敵は、力を付けてレベルが上ってから再戦しましょう。 目の前に現れたすべての敵と戦う必要はありません。 ボスまでのルートを開通す
OCR処理プログラム及び学習用データセットの公開について | NDLラボ
2022年04月25日 NDLラボのGitHubから、次の2件を公開しました。ライセンスや詳細については、各リポジトリのREADMEをご参照ください。 NDLOCR 国立国会図書館（以下、「当館」とします。）が令和3年度に株式会社モルフォAIソリューションズに委託して実施したOCR処理プログラムの研究開発事業の成果である、日本語のOCR処理プログラムです。 このプログラムは、国立国会図書館がCC BY 4.0ライセンスで公開するものです。なお、既存のライブラリ等を利用している部分については寛容型オープンライセンスのものを採用しているため、商用非商用を問わず自由な改変、利用が可能です。 機能ごとに7つのリポジトリに分かれていますが、下記リポジトリの手順に従うことで、Dockerコンテナとして構築・利用することができます。 リポジトリ : https://github.com/ndl-lab/
AWS初心者向けの教材まとめ、AWS日本法人が公開
アマゾンウェブサービスジャパン（AWSジャパン）は4月19日、クラウドサービス「Amazon Web Services」の初心者向け教材などをまとめたブログ記事を公開した。初学者やクラウド人材の育成を受け持つ人向けで、自社の教材などを全6段階の理解度別に紹介している。 Webページでは、学習に当たっての理解度を（1）ビジネスにおけるAWSの活用方法や効果を学ぶ、（2）AWSの全体像をつかむ、（3）AWSが提供するサービスそれぞれに詳しくなる、（4）実際に手を動かし、知識を深める、（5）AWSの最新情報を追う、（6）より現場で求められる知識を追う──に分類。 各段階で使える教材と、その段階で学習すべき内容をまとめている。例えば（1）ではクラウドのメリットを理解できるとして導入事例の記事や動画などを、（2）ではAWSの基礎知識を学べるとしてオンライン教材「AWS Cloud Practitio
AI・機械学習のための数学超入門 ～中学数学からのおさらい編～
AI／機械学習、ディープラーニングを学び始めると、どこかで数式を読むことになる。それも偏微分や線形代数など大学レベルの数学である。この壁にぶつかって、数式を理解できないままスルーしたり、学ぶこと自体を諦めてしまったりする人も少なくないのではないだろうか？ 本書は、主にAI／機械学習の教材などに書かれている数式でつまずいたことがある初学者に向けた、「AIに最低限必要な数学を基礎の基礎からしっかりと、しかも効率的に学ぶ」ための電子書籍の第1部である。具体的には連載『AI・機械学習の数学入門 ― 中学・高校数学のキホンから学べる』を構成する、 という全4部の中の「第1部 中学数学からのおさらい編」を電子書籍（PDF）化したものである。 数学を学んでから10年以上のブランクがある場合は、本人が考えている以上に数学を忘れているものだ。偏微分や線形代数などのAI（特にディープラーニングのニューラルネッ
ゼロから作るDeep Learning ❹
人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、強化学習を支える基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学びます。本書では読者が強化学習独特の理論を確実にマスターできるように、強化学習という難解なテーマの構成要素の一つひとつを「理論」と「実践」の双方から丁寧に解説します。数式だけで説明する理論書とは異なり、読者はコードを通してハッとする気づきを数多く得られるでしょう。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確認の上、ご
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目的別クラウド構成と料金試算例 | AWS
GitHub - kaityo256/github: GitHub演習
じゅじゅ on Twitter: "夏休みに何か勉強したいと思っている方へ。 ビジネスの3種の神器とも言われる会計・IT・英語のスキルが”完全無料”で超高品質で学べるサイトを本ツイートのスレッドで紹介します。"
https://twitter.com/Meijin_garden/status/1536136768583507968
アルゴ式(beta)
東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）深層学習と自然言語処理
