俺はさっきまで知らなかった。これはやばすぎるので増田に書いて広めようと思う。（追記にも書いたが、公式の英語字幕があるので聞き取れなくても心配しないでほしい。） 以下のリンクから飛べる。 https://nptel.ac.in/courses リンク先を見ればすぐ分かると思うが、驚くべきは、カバーしている分野の広さだ。アメリカのMOOC(Udacityだの、Udemyだの)は、表層的な、「すぐ使える技術」の講座ばかりで、オペレーティングシステムやコンピュータネットワーク、あるいは偏微分方程式や代数学といった、コンピュータサイエンスや数学等の基礎学問のような分野はあまりカバーされていない。（主観だが、恐らく正しいはずだ。Udacityのジョージア工科大のコンピュータサイエンスの授業は別だが、数は少ないし、それにしても数学はカバーしていない。） しかし、この「NPTEL」では、自分に関わりのある
かつて「ワンランク上の勉強法」というサイトで”わからん科目攻略法”というものが紹介されていた。 これは非常に有用な技術なのだが、現在はジオシティーズの閉鎖に伴い閲覧不可能である。。 このまま埋もれてしまうにはあまりにも勿体ないので簡単に紹介し、今日はその技術を土台として自分の頭でモノを考えるという事がどういう事なのかを書いていこうかと思う。 最近全然頭使ってないなという人には参考になるかもしれない。 難しい概念にぶち当たったら、理解しようと思わないで１０回読め あなたが物理の勉強を始めたと仮定しよう。 物理は難しい。 分野によっては一読しただけでは何が書いてあるのかサッパリ理解できない事も多い。 高校生の頃に早々に脱落してしまった人も多いだろう。 この難しい科目を”わからん科目攻略法”は「理解しようと思わずに毎日ただ目を通して10回ぐらい読め。そんで11回目にわかろうと思って読め」と説く
柴田（@4bata）です。連休なので、適用範囲は広いけどすぐに役立たないことを調べつつ、自分なりに言語化します。 やりたいこと「一定の経験や学習量を超えるまでは全く答えが見えず、ある日突然答えが見える経験」の言語化2019年の10月に、今働いている会社で管理部門全般の責任者になることが事実上決まった。2021年の5月現在、「やっと、担当範囲の全体像がつかめてきたぞ、あと少しで、施策の優先順位等をつけられるな」という手応えを感じている。ここまで1.5年。この前にやっていた人事職でも、2年ぐらい同じように試行錯誤をしていた期間があったので、個人的には焦りはなかった。ただ周囲を見渡してみると、「2年ぐらいは結果でないけどやってみるかー」というスタンスで仕事に取り組める人ばかりではない。なので、言語化してみたい。 よくある「努力と結果は比例しない」の説明。これも現実とは違う。よくある説明図。頑張っ
大家好！イマチュウのばやし（@muraba1)です 今日は中国語学習に強力な力を発揮するサイトの紹介です これなら中国語を独学で学習できる 今までいろんな中国語学習サイトやアプリがありましたが、個人的にはダントツでこれがおすすめです 中国政府の教育局との協業サイトとのことでちょっと使えばその力の入れようが分かります 全球中文学習平台 このサイトは普通語を学習者向けのサイトで、地方出身者や外国人が普通語をマスターするためのあらゆるコースがあります。 とにかく完成度が高く、楽しく学習できるように工夫されていますので一度見てみてください。 なかでも日本人が中国語学習に使えるのは主に以下の3つです 1．段階式中国語講座（全43コース） クイズ形式ですすむ中国語レッスン 難易度は初級~中級程度ですが、発音やリスニングもあります。 2．中国語ケーススタディー 1000シーン 生活、学習、旅行に分けてケ
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
⅃ЯAƎ⊿せかんどらいふすたあと @DrMagicianEARL 何年か前に薬剤師国家試験に出題された見事な引っ掛け問題で見てワロタw これ，3年後の感染症内科のテストで出題したらさすがに鬼畜かな。 pic.twitter.com/u5izceM57B 2016-03-05 15:32:14 ⅃ЯAƎ⊿せかんどらいふすたあと @DrMagicianEARL 何よりこの問題のやらしいところは選択肢でa〜cが感染症になってて，実際の国家試験では選択肢が縦に並ぶため，「生牡蠣→ノロ」のパターンで飛びついた薬学生は一番下にある正解選択肢eを見てすらいないかもしれないw 2016-03-05 15:52:34
このブログをはじめてから2年8か月と少し（ちょうど1000日くらい）が経った。 これまでに公開したエントリの数は299。 つまり、このエントリは記念すべき第300号！というわけ。 ブログとしてある程度の存在を認められるには300記事が1つの目安であるという説があるので[要出典]、 この300回目のエントリは当ブログにとって大きな節目と言える。 前回299号のエントリでは「なぜWikioediaはわかりにくいのか（数学とか）」という内容を書いた。 そこで言いたかったことを3行でまとめると次の通り。 ■ Wikipediaの説明は理工系の初学者にはわかりにくいね。 ■ そもそも説明のアプローチ（思想とも言う）が違うので、わかりにくくて当然だね。 ■ もっとわかりやすい説明の仕方がありそうだね。特に図を使った説明は直観的な理解を助ける力があるね。 まぁ、だいたいこんな感じ。 そして、その記事につ
先日の記事 誰もがどこかでつまずいた→小学校の算数から大学数学まで126の難所を16種類に分類した 読書猿Classic: between / beyond readers を読んだ人から「やりなおし魂に火をつけるだけつけて放置するのは無責任だ、何をやればいいのか教えろ」という問い合わせがあった。 小学校の算数レベルから微積分など高校＋αまで、ついている予備テストをやれば、どの章は飛ばしていいか、どこの章のどの問題を勉強すればよいかを教えてくれる往年の名著（が復刻してた） を紹介しようと思ったが（科学を志さない人にも勧められる）、買い損なった場合と人のために、web上の教材をリストにして、先の記事の補いとする。 （2017.9.6 リンク切れ等、訂正しました） 小学校〜高校 小学校の算数 中学校の数学 高校数学 大学数学基礎 小学校〜高校 小学校「算数科」，中学校・高等学校「数学科」の内容
遺伝的アルゴリズムを使ってスーパーマリオブラザーズをコンピュータに学習させて見ました。研究室の夏休みの自由研究で作ったものです。グラディウス編:sm19443458
今回はソーシャルラーニングについて、まとめてみました。 それと同時に、2011年に見かけた要チェックなソーシャルラーニングのサービス7つと今後の動向をまとめてみました。 注目のソーシャルラーニングサービス7選 1.動画で学べる、初心者向けプログラミング学習サイトドットインストール CSS、HTMLやJavaScript、PHPなどのプログラミングが動画で学習できるソーシャルラーニングサイトです。CSSの基礎、HTMLの基礎、JavaScriptの基礎など基礎コースからPHPで作る「簡単掲示板」、JavaScriptで作る「あなたの誕生日診断」など基礎〜中級のレベルのものが多く、演習形式の動画もかなり多くあります。 プログラミングの学べるレベル的にはそんなに高くはないですが、無料でこれだけのコンテンツを配信しているのは面白いなと思います。今まで全くプログラミングを勉強してこなかった人でも、か
DimensionsとはフランスのJos Leys, Etienne Ghys, Aurelien Alvarezさん達が作成された数学教育用の動画です。全9章で、1章あたり14分ほどあります。射影幾何、多胞体、複素数、トポロジーがCGで分かりやすく解説されています(といっても、最後の方になると難しくなってきますが、特にファイブレーションなんて聞いたこともない単語です。)。 第1章 2次元 第2章 3次元 第3章 第4次元 第4章 第4次元 第5章 複素数 第6章 複素数 第7章 ファイブレーション 第8章 ファイブレーション 第9章 証明 動画のライセンスがCreative Commons(BY-NC-ND)になっていましたので、ニコニコ動画にアップロードしてみました。日本語版に字幕をつけています。字幕の翻訳とナレーションを担当されているのは、東京大学の坪井俊先生です。お疲れ様でした。
オンラインで授業を公開している大学とその講義の一覧のまとめです。 もし他にもご存知の方がいらっしゃれば、コメントやトラックバックなどで教えていただけるとうれしいです。 まとめ 英語ができるならば MIT 最強。国内は東大が比較的がんばっています。 （追記）国内ではWIDEのSOIががんばっているとのご指摘をいただきました。確かに素晴らしい講義がたくさんです。（表に追加しました） 講義はすぐそこに開かれているので、あとは「勉強方法」に従い講義を受けるだけだと思いました。 大学名のリンク先が講義公開 URL になっています。（[高等教育シリーズ] 大学で勉強する方法） 大学名 公開形式 講義の例 備考 MIT 動画、講義資料 East Asia in the World、Japan in the Age of the Samurai 1800以上の講義が公開。中国語やポルトガル語に翻訳されてい
「データベースはブラックボックス。どんなSQL文を投げたらどんな結果が返ってくるかさえ知っていればよい」---そう思っている人も多いかもしれません。 しかし，本物のソフトウエア・エンジニアを目指すのであれば，データベースが動く仕組みを学ぶことは避けて通れません。パフォーマンスなどに問題が生じたときどこから手を付けていいのか皆目見当がつかない，といった事態に陥りかねません。 市販のRDBMSの内部はかなり複雑ですが，基本的な部分を理解するのはそれほど難しくありません。この特集でデータベースの動く仕組みを理解してください。 イントロ ●ブラックボックスのままでいいの？ 基礎から理解するデータベースのしくみ（1） Ｐａｒｔ１ ●SQL文はどのように実行されるのか 基礎から理解するデータベースのしくみ（2） 基礎から理解するデータベースのしくみ（3） 基礎から理解するデータベースのしくみ（4） 基
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