「書き込みがやばすぎて狂気すら感じる…」文科省が無料配布している科学技術の学習資料『一家に1枚』シリーズのクオリティがすごい忠犬Dr＠ポイ活投資家 @chukenDr 最近知ったんだけど、文科省の「一家に1枚シリーズ」がやばい。これは地学、生物学、宇宙など多くのテーマが一枚ずつまとめられた科学ポスターなんだけど、科学に触れる機会を増やすために、実は無料で公開されています。このクオリティで誰でもダウンロードし放題なのは本当凄い。全家庭に届けぇ…。 pic.twitter.com/pfwOXBrjg3 2023-09-27 17:47:36
コンピュータ講座 応用編 第1回
第1回 CPUは数百本の足を持つトランジスタのかたまり 第一回目は、CPUを物理的・電気的な部品として解説します。パソコンに使用されるCPUの外観は、数百本の足（ソケットに挿すピン）を持ち、1億個を超えるトランジスタを集積したICで、VLSI（大規模集積回路）と呼ばれます。今回は、このCPUを外側から眺めて、物理的な仕組みや電気的な働きを説明します。 CPUの構造 CPUの解説の最初に、CPUの構造を概観します。そのために少し遠回りですが、ICの製造方法に触れておきます。 ICの製造方法 ICの材料にもっとも多く使われるのはシリコンです。土や砂の主成分であり入手しやすい事や、動作が安定していること、その絶縁膜が半導体に適しているという理由からです。 実際に材料として使われるのはシリコンが酸化物と結びついた珪石です。珪石をいくつかの工程を経て、高純度化（純度99.999999999、イレブン
学習データに最適化されすぎて本来の目的が達成できなくなる「過学習」と同様の現象はAIだけでなく社会全体で起こっているという主張
機械学習における過学習(過剰適合／オーバーフィッティング)とは、AIが学習データのみに最適化されてしまい、未知のデータに対する予測能力が低くなってしまうという現象です。そんな過学習と同様の現象が機械学習分野だけでなく社会全体のさまざまな場面でも発生していると、Google傘下の人工知能研究所・Google Brainの研究者であり近年の画像生成AIに広く用いられている「拡散モデル」の論文執筆者でもあるJascha Sohl-Dickstein氏が主張しています。 Too much efficiency makes everything worse: overfitting and the strong version of Goodhart’s law | Jascha’s blog https://sohl-dickstein.github.io/2022/11/06/strong-Go
東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
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データサイエンス教育用の講義資料1000ページ、教員向けに無償公開 NVIDIAと滋賀大が連携
NVIDIAと滋賀大学は9月8日、データサイエンス教育用の講義資料「DLI データサイエンス教育キット」の日本語版の無償提供を始めた。同資料はNVIDIAのデジタルスキル育成プログラム「Deep Learning Institute」（DLI）の講義資料で、滋賀大学が日本語に翻訳したもの。教育機関の教員向けに提供する。利用にはNVIDIAの開発者アカウントが必要。 講義資料では「データサイエンスとRAPIDSの入門」「データ収集と前処理（ETL）」「データセットにおけるデータ倫理とバイアス」「データ統合と分析」「データビジュアライゼーション」「Hadoop、Hive、SparkとHBaseによるスケールと分散コンピューティング」「機械学習（分類）」「機械学習（クラスタリング、次元削減）」「ニューラルネットワーク」などの分野を取り上げる。 資料の元になった「DLI データサイエンス教育キット
かなえ@Udemy講師 on Twitter: "「データサイエンスを勉強したいけど、何から手をつけて良いか分からない」という方、東京大学「数理・データサイエンス教育プログラム」のWebページが参考になるかもしれません！学習のロードマップや、各授業のシラバスが載っているので、何を… https://t.co/TFnT3XNl8E"
「データサイエンスを勉強したいけど、何から手をつけて良いか分からない」という方、東京大学「数理・データサイエンス教育プログラム」のWebページが参考になるかもしれません！学習のロードマップや、各授業のシラバスが載っているので、何を… https://t.co/TFnT3XNl8E
世界最高の翻訳サービスを個人で開発した話【meta翻訳】 - Qiita
はじめに この度は個人でmeta翻訳という翻訳サービスを開発しました。 現在Google翻訳を筆頭に、機械翻訳サービスは乱立していて、業界としてレッドオーシャンだと思いますが、meta翻訳は複数ある翻訳サービスの中でも日本語⇄英語の翻訳では最高精度だと自負しております。 なので、個人でも頑張ればレッドオーシャンに突っ込めるくらいの機械学習サービスを開発できるというお話しをしたいと思います。 ※個人開発とは思えないくらい高精度なので是非一度使ってみてください。 meta翻訳の精度 まず初めにmeta翻訳の精度を簡潔に紹介したいと思います。 専門的な文章を翻訳する場合 「storm surge」など、専門的な単語にきちんと対応できています。 また、「power」が「電力」と訳されているように、専門的な文脈も識別して翻訳します。 口語的な文章を翻訳する場合 実は専門的な文章よりも口語的な文章の方
shinshinohara on Twitter: "「勉強できる子」は一度説明しただけで理解し、覚えてしまう。「勉強の苦手な子」は一度説明しただけでは理解できず、覚えることもできない。なんなら同じ説明を何度もしても理解できない。この現象をもって「頭が悪い」と決めつけてしまう「勉強のできる人」は多い。しかし私は見解が異なる。"
「勉強できる子」は一度説明しただけで理解し、覚えてしまう。「勉強の苦手な子」は一度説明しただけでは理解できず、覚えることもできない。なんなら同じ説明を何度もしても理解できない。この現象をもって「頭が悪い」と決めつけてしまう「勉強のできる人」は多い。しかし私は見解が異なる。
引っ越しすることになったので機械学習を使って全力で自分の住む家を決めようとした話 - Qiita
みなさん、こんにちは!! こちらは「ABEJAアドベントカレンダー2020」の10日目の記事です。 2日目に続き２回目の登場ですが、また仕事関係ない話です。 11月中旬：遠方に引っ越すことが決まった ここから、このプロジェクトは始まりました。 年内目標での引越しです。 なかなかの短期プロジェクトです。 ※ちなみに転勤や転職ではなく家庭の事情です。ABEJAではフルリモートで働き続けます。 早急に物件を探さねければ 引越し目標まで１ヶ月半、時間がありません。 そして引越し先は実家のある名古屋とまでは決まっているのですが、あまり土地勘がありません。 そのため、どのあたりに住むのがいいのか？それもあまり分かりません。 まずは、賃貸検索サイトで探します。 。。。どの物件も今（横浜）よりは安いです。お得そうです。 でもどれが良いかなかなか絞り込めません。気軽に内覧行ける距離でもありません。 機械学習
ドリブルを分析しコーチがアプリで指導してくれるスマート・サッカー／バスケットボール
ドリブルを分析しコーチがアプリで指導してくれるスマート・サッカー／バスケットボール2020.07.10 07:00 岡本玄介 ゲーム感覚でドリブルが上達！ 公園の都合やコロナ禍のせいで、外でボール遊びや練習ができない！ という人たちに、スマート・サッカー／バスケットボール｢dribbleup｣が救世主になりそうです。 本番のために手技、足技の練習これはスマホやタブレット端末に専用ボールをスキャンし、サッカーおよびバスケのボールさばきを練習するというもの。画面のターゲットに合わせてドリブルをし、スコアを競い、毎日の生配信クラスでも練習します。 アプリとカメラの都合で2mという狭い範囲に限られますが、こうした練習がコートで実を結ぶわけですね。 Video: DribbleUp/YouTube続いてバスケットボール。上達すれば股くぐりだって意のままです。 Video: DribbleUp/You
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
休校に負けない 校長がオンライン授業、自習も遅刻厳禁 - 日本経済新聞
新型コロナウイルスの感染拡大で休校が長引く中、教育現場は子どもの学習リズムを維持しようと奔走している。一部の学校や予備校でオンライン学習の導入が進む一方で、不慣れなシステムを前に教員、生徒のみならず家族の多くが「緊急事態」に直面する。混乱の中で前へ進もうと奮闘する現場の声を聞いた。日比谷高 校長が20年ぶりに授業「サインインできてるか」「生徒側でマイクの設定を確認しないと……」4月中旬、休校中で
新型コロナで全て無料開放、学びとエンタメのサブスク必見まとめ
出版社や博物館などが様々なサービスを無料で提供している。 Twitter（@Eiichiro_Staff）/小学館/1101.com/kodomonokagaku 新型コロナウイルスの感染拡大による政府の休校要請を受けて、複数の出版社や研究機関などが小・中・高校生の自宅学習支援のため、様々な参考書や教材を無料で公開している。さらにはイベントの自粛、美術館や博物館休館などの影響で、家で過ごすことが多くなった人々に向けたコンテンツも開放されつつある。そのいくつかを紹介しよう。 1.参考書・教材 小学館・通信教育『まなびwith』 年少（3・4歳児）～年長（5・6歳児）コース3月号の教材を公開。 学研の家庭学習応援サイト（〜3月31日） 学習指導要領に対応したICT教材｢ニューコース学習システム｣や｢ニューワイド学習百科事典｣、学習教材｢ひとつひとつわかりやすく。｣シリーズの授業動画などを公開。
ゴリゴリの文系がＡＩをほぼ独学した半年 - Qiita
ゴリゴリの文系（偏差値４０前半）がAIを学んだ半年 どうも、ゴリゴリの文系です。 商業高校卒業したあと、文系学部にいったので、そこらへんの文系とは格が違います。 文系界のサラブレットです。 肝心な数学力ですが、高校で数学Aまで勉強して、大学で数学入門とっただけです。 つまり、戦闘力0.1ぐらいです。 これから勉強する人に向けてポエムをつらつらと書いていきます。 やってきたこと 実装から始めたい人はある程度参考になるかと。 理論から始めたい人は微積、線形代数、確率統計の基礎を習得してからcouseraに行くのが良いのではないでしょうか。（個人の感想です。） 独学はモチベドリブンでやんないとしんどいので自分でカスタマイズしていってください。 0ヶ月目 会社の研修でプログラミングの基礎を習得。 ここでJavaを勉強してそこそこ組めるようになりました。 研修が終わってから2日くらいかけて、pyth
文系大学生が機械学習を０から始めて９か月でKaggle銀メダルを獲得するまで - Qiita
今回自分は０から始めて９か月でコンペで銀メダル(6385分の249位,top4パーセント)を獲得できました。 自分の今までの流れをおさらいしていきます。 それまでの僕のスペック 数3と行列はほぼ何も分からない プログラムはrubyとjavaはそこそこに書ける、pythonは知らん 勉強の流れ １２月末 機械学習を始めると決心、とりあえず何をやればいいかよく分からないがpythonが必要らしいのでprogateでpythonをやってみる １月 数学が必要らしいので、行列と微分積分について１から学んでみる。今から考えると、行列の基礎をさらえたのは良かったですが、それ以外はこの時間は絶対いらなかったなと考えています。 微分積分 行列 ２月 Udemyで多くの講座を受ける、詳細は以下の記事にまとまっています https://qiita.com/HayatoYamaguchi/items/c8051
初心者が無料で勉強できる良教材いろいろまとめ - orangeitems’s diary
はじめに インターネット、Webの世界には大変有用な資料がたくさんあるのですが、情報がたくさんあってたどりつくのがいよいよ大変になってきた印象です。 読みごたえがあって、わかりやすく、一通りマスターすれば業務でも使えそうなのに、無料で読める。そんな良教材のリンクを集めてみました。 私も時間を見つけてトライする予定です。 ジャンルは様々ですので、ご興味に合わせてご利用ください。 教材集 色と配色 baigie.me このエントリーでは、デザイナー以外の方が読むことを想定し、最低限知っておくといい色と配色の基本をまとめました。基本なので、細かいことは端折って簡単にまとめています。しかし、駆け出しのデザイナーでも十分参考にできる骨太な内容ではないかとも思います。 プレゼンテーション liginc.co.jp ・なるべく時間をかけず、スライド作成よりも内容に時間を割きたい ・見栄えはできるだけ綺麗
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