15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー Googleが提供する無料の機械学習の集中講座はご存知でしょうか? 機械学習に関する幅広いテーマを座学・動画・実験・コーディングといった様々なアプローチで15時間で学べます。しかも無料です。 このコンテンツはもともとは2018年に公開されたものであり、多くのエンジニアに活用されました。 とはいえ、2017年のTransformerの論文、大規模言語モデルの発展、2022年のChatGPTリリースなど、AIは急速に発展し、より広い職種に身近なものになっています。 この流れを受けて、入門講座は2024年8月に大幅に刷新されました。 ※冒頭で登場するResearch DirectorのPeter NorvigはAIの世界的な教科書"Artificial Intelligence: A Mode
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
独学を始めてみたが、勉強が続かない。ひとりで勉強する習慣を身につけるのが難しく感じる。やっぱり、自分はスクールのようなところに通って強制的にやらないとダメな人間なのか……。 独学を始めてはみたものの、継続するのが難しいと悩んでいませんか？ でも大丈夫です。いくつかのコツを押さえれば、ひとりでも勉強を続けられるようになりますよ。 今回は独学を継続するコツを3つ紹介し、筆者も実践してみます。ぜひ、一緒に成功させましょう。 独学継続のコツ1：目標を「数値化」しよう 独学継続のコツ2：教材は 「7割知っている」ものを選ぼう 独学継続のコツ3：「1日1分」でも積み重ねよう 独学の継続にチャレンジしてみた 「簡単そう」と感じる教材がベスト！ 独学継続のコツ1：目標を「数値化」しよう 独学を試みた経験のある方は、勉強の目標を立てたことがあるでしょう。その際、「毎日たくさん勉強する」「一日中勉強する」とい
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
メインページ / 更新履歴 数学：物理を学び楽しむために 更新日 2024 年 3 月 18 日 （半永久的に）執筆中の数学の教科書の草稿を公開しています。どうぞご活用ください。著作権等についてはこのページの一番下をご覧ください。 これは、主として物理学（とそれに関連する分野）を学ぶ方を対象にした、大学レベルの数学の入門的な教科書である。 高校数学の知識を前提にして、大学生が学ぶべき数学をじっくりと解説する。 最終的には、大学で物理を学ぶために必須の基本的な数学すべてを一冊で完全にカバーする教科書をつくることを夢見ているが、その目標が果たして達成されるのかはわからない。 今は、書き上げた範囲をこうやって公開している。 詳しい内容については目次をご覧いただきたいが、現段階では ■ 論理、集合、そして関数や収束についての基本（2 章） ■ 一変数関数の微分とその応用（3 章） ■ 一変数関数の
皆さんこんにちは、しんざきです。最近はアーマードコア6にハマってまして、バルテウスに勝てる気配がまるでありません。楽しいですよねAC6。 さて、ちょっと面白いなーと思ったことがあったので記事にしてみます。 8月半ば、夏休みもぼちぼち中盤を過ぎた頃のことです。 リモートワークを終えて階下に降りてみますと、リビングの床をごろんごろんと、かなりの距離にわたって勢いよく転がりながら、次女が何やら悩んでいました。 困った時に周囲に分かりやすく発信してくれるのはしんざき家の子どもたちに共通の美点でして、親としては問題解決の為の声掛けがしやすくって助かっております。 いつも通り「何か困ってるの？」と聞いてみたら、「かせつ」という三文字が返ってきました。 ビルの足場でも作るのかなと思ったところ、よく聞いてみると「自由研究で、ちゃんとした仮説の作り方が分からない」というのです。 私「自由研究で仮説立てるの？
コンサルタントをやっていた時、「この人、コンサルタント向いてないよなあ」という人が何人も中途で転職してきた記憶がある。 例えば「本を1か月に10冊読む」という課題をやらない人。 いつも時間ギリギリにしか行動せず、重要な会合に遅刻する人。 自社の「目標」の達成度合いを気にせず、お客さんの成果にも無関心な人。 別の仕事や、前の会社では許されたかもしれないが、たいてい「コンサルタント」としてはうまくいかない。 私が在籍していたコンサルティング会社は、上のような「問題行動」には非常に厳しく、該当者には「コンサルタントとしての活躍は難しい」と、はっきりと告げていた。 「勤勉さ」は身につかない こうした事例を何度も見るにつけ、私は 「勤勉さ」 「時間を守る」 「目標遵守」 などの行動特性は、たとえ厳しく注意をしても、ほとんど身につかないか、改善したとしても、結局一時的なものにとどまる、という事を知った
connpassで開催した勉強会『ベイズ統計学入門 〜頻度主義からベイズ主義へ〜』の内容スライドです。 統計学は、「データに潜む規則や構造を抽出し、現象の理解や未知の現象に対する予測を…
わたしがこれまでに書籍でなにか新しいことを学ぼうと思ったときにどういう手段で目的を達成してきたかについて書きます。生業にしているIT系のこともそうですが、それ以外も同じ方法を使っています。 はじめに書いておくと、これまでの自分自身の体験や優秀な人の観察などから、学習の原則コツコツと反復練習を続けることであり、近道は無いと思っています。原則を守るための典型的な方法の一つが「網羅的に書かれた決定版と呼ばれる本を何度も精読する」です。これができる人はこうしたほうがいいと思いますし、ここから先を読む必要はないです。しかしながら、わたしはこの方法がうまくいったためしがないので、自分なりに工夫して、金銭的コストがやや高いながらそこそこうまくいく方法にたどり着きました。本記事ではこの方法を紹介します。 わたしは何かを理解しようとするときには、まずは初心者向きのページ数が少なくて読みやすそうな本をたくさん
(original article: Dr Piotr Wozniak's "Effective learning: Twenty rules of formulating knowledge") 理解していないものを 暗記してはいけない 記憶する前に 全体を学習せよ 基本の上に積み重ねよ 最小情報原則を守るべし 穴埋め問題は簡単・効果的 画像を使え 記憶術を使え 画像の穴埋め問題は、文章の穴埋め問題と同じくらい効果的 集合を避けよ 列挙を避けよ 干渉を防げ 言葉を最適化せよ 他の記憶を参照せよ 自分の経験に関連付け、例を挙げよ 感情の状態を利用せよ 文脈の手がかりで問題文を簡略化 冗長性は最小情報原則と矛盾しない ソースを示せ 日付を記録せよ 優先順位をつけよ まとめ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに エンジニアには、アウトプットの文化があります。 僕自身、社外でLTメインの勉強会を２年近く運営していました。 みなさんも日頃から大小さまざまな形でアウトプットをされていると思います。 ですがそのアウトプット、「エンジニアだから」「みんながやっているから」「なんか良さそうだから」といった、なんとなくの理由でやってはいませんか？ どんなことにも言えることですが、目的意識があるかないかで得られる成果は大きく変わってきます。 アウトプットの目的、つまりはメリットを理解することで、アウトプットから得られる成果はより大きくなります。 今回
Crew blog：このところフランス語学習に取り組んでいる私ですが、母国語である英語を覚えたときとは比べものにならないほど苦労しています。これだけやっても上達しないなんて、何か大切なことを見逃してしまっているのではないか。そう考えているうちに、大人になった今、言語を習得するには特別な技が必要であることに気がつきました。 私たちはどうやって言語を習得するのか 言語の習得は人が生まれ持った本能です。ある研究論文に、これは観察だけでも証明できると書かれていました。 家で飼っている犬や猫は言語を習得しないのに、子どもにはそれができることから、特殊な生物学的適応が必要であると考えられます。 子どもたちは、母国語で考えることを学び、コミュニケーションを学び、直感的に文法を理解していきます。それ以降、私たちが新しい言語を学ぶときには、身の回りの世界を初めて理解するときに使っていた母国語との関係の中で学
By Hartwig HKD 1つの物事を学習・習得するには、一心に同じ内容を反復することでしっかりと覚えられると考えられていますが、同じことを1万時間勉強するような一点集中型の学習方法よりも、さらに短時間でしっかりと覚えられる効果的な学習方法が、研究によって明らかになりました。 Ditch the 10,000 hour rule! Why Malcolm Gladwell’s famous advice falls short - Salon.com http://www.salon.com/2014/04/20/ditch_the_10000_hour_rule_why_malcolm_gladwells_famous_advice_falls_short/ ◆集中型学習 By Svein Halvor Halvorsen ほとんどの人は反復に次ぐ反復が有効な学習手段であると信頼を置
日本の（というかはてな界隈）ハッカーはほぼ「遅延評価勉強法」をしている気がします。 僕はまだまだ世界のハッカーについて詳しくもないし、日本のハッカーですら、はてな界隈で有名な人を知っているくらいです。それでも、上記のような確信を持ちました。 遅延評価勉強法とは 遅延評価勉強法とは、僕が知る限りでは、id:amachangさんのブログで作られた造語です。元はプログラム用語の「遅延評価」から来ています。 「遅延評価」という言葉を調べてみると、「ある式を、その結果が本当に必要になる時点までは評価しないでおくテクニック」とあります。そのメリットは、「条件次第で捨ててしまうような値を事前に準備することは非効率的である。このような場合遅延評価を行うと必要なときだけ値が計算されるので計算量を低減できる」とありました。 ここから遅延評価勉強法とは、「その知識が必要になった時に初めて勉強する方法」です。もっ
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