高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog
去年の12月頃から数学の学び直しを始めた。 職業柄少し専門的な、特に機械学習の方面の書籍などに手を出し始めると数式からは逃れられなかったりする。とはいえ元々自分は高校時代は文系で数学1A2Bまでしか履修していない。そのせいか少し数学へ苦手意識があり「図でわかるOO」とか「数学無しでもわかるOO」のような直感的に理解出来る解説に逃げることが多かった。実務上はそれで問題ないにしてもこのまま厳密な理解から逃げているのも良くないなと感じたのでもう少し先の数学に取り掛かることにした。 巷には数学の学び直しについての記事が既にたくさんある。それに自分の場合は何かの受験に成功した！とか難関の資格を取得した！というような華々しい結末を迎えている状態ではない。そんな中で自分が何か書いて誰の役にたつかもわからないが、少なくとも自分と似たようなバックグランドを持つ人には意味のある内容になるかもしれないので、どの
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
文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ
※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス（以下CS）を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰？ 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何？ 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか（※当時は）よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途（単位累積加算制度）とは 学位取得までの流れ そして単位集
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」
Computer Scienceの学位を取るために学費無料のオンライン大学UoPeopleに入ってもうすぐ1年 - えんぴつぶろぐ
この記事は社会人学生 Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 米国のオンライン大学University of the People（以下、UoPeople）に入って約1年経った振り返り記事となります。 これまでのUoPeople関連の記事はこちら 自分について University of the Peopleとは 動機 入学するには 授業について 卒業までの所要期間 Computer Science専攻はどんなコースが受けられるのか これまでの進捗 これまでにかかった金額 課題がめっちゃ出る どうやって勉強時間を確保しているか よかったところ 学習内容への満足度は高い 英語のライティングスキルは多分あがった 日英両方でインプットするメリット 毎日強制的にアウトプットできる。 GPAのためなら頑張れる よくなかったところ National Accreditationなの
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
なんかマナブやばいな、ついでに色々見てたんですが、最近技術ではない方向で前に出てきてるエンジニアが増えてるようですね。 技術ブログは一般の人は見ないからわからないかもですが、技術ブログ系はエンジニアが見るだけで、基本的にそこで収益を得てるものも少ない印象があります。技術者の業界というのは業界の発展のために、無償で貢献(楽しみとしての人が多い)する人がすごく多く、それによってライブラリの充実の恩恵として再利用性や車輪の再発明を避けたりできてたりします。なので、この人達は金儲け系のブロガー界隈では話題にならないですね。 一般向けに言葉を発信する人が少なめだったというのもあるのかも知れませんが。というか、よく見たら取り上げようと思った人全員文系エンジニアですか…。文系エンジニアは技術よりお金に向かい、理系はお金より技術に向かう傾向でもあるんですかね。 今回はやまもとりゅうけん、マナブ、勝又健太さ
数学系YouTubeコンテンツ
最近数学系の動画コンテンツについて調べてみたところ、意外にも既に多くのYouTuberが存在するということが判明した。我々もYouTubeのチャンネルは作ったところで、今後足りないジャンルのコンテンツは強化していきたいと考えているが、既に教育的な活動をなさっている方々のコンテンツを有効活用するのは先決だろう。全部調べきれたわけではないが、ここではシェアもかねて紹介したい。 ●龍孫江の数学日誌 in YouTube チャンネル https://www.youtube.com/channel/UCO34XpHxdG8P2n5aTPXSaZQ まずは、私が久々に数学を見るきっかけになった龍孫江さんのチャンネルである。主に群・環・体といった代数学について丁寧な解説がされており、「数学用語くらいはわかるが、実際の数学の証明や計算に慣れていない」人を対象にした内容だと思われる。一つ一つの動画は10～3
アメリカの授業料無料のオンライン大学 University of the People って実際どうなの！？1年間学んで感じたこと・学習内容・魅力などまとめ - 別にしんどくないブログ
この記事は社会人学生 Advent Calendar 2021 - Adventarの 16 日目の記事です。投稿が遅くなってしまい申し訳ありません。なんせこれから話す大学の課題に追われていてなかなか執筆の時間が取れませんでした（言い訳）。 私は、Web エンジニアとして働きながら昨年の 9 月からオンライン大学でコンピューターサイエンスを学んでいる 30 代男性です。また、未就学の子どもの育児もしています。 今回は、私が登録している University of the People というアメリカのオンライン大学について、入学してみて感じたこと・学習内容・魅力などを紹介します。同じようにコンピューターサイエンスの学部へ進学したい方やアメリカの大学に興味がある方、働きながら大学で学ぼうと考えている方の参考になれば幸いです。 目次 目次 アメリカのオンライン大学へ行くきっかけ Univers
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100％受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト（@ビジネスサイド）になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。
卒業しました 2021年3月で自然と環境コースを卒業しました。6年間在学しました。 どなたかのお役に立てばと思い、記録を残します。 動機の部分はただの長い自分語りなので、情報だけ得たい方は適当に飛ばして先に進んでください。 卒業しました 高卒からのスタート ドラマ視聴時間とWikipediaサーフ時間の置き換え 自然科学の勉強ができる通信制は少ない 単位取得の流れ 勉強の進め方 勉強した科目 使える学割 学生の交流 放送大学エキスパート（科目群履修認証制度） 卒業式 卒業して 高卒からのスタート まず私について簡単にお話しします。 現在アラフォーで、放送大学には30代半ばで入学しました。 高校は普通科ではなかったので進路は推薦枠の大学か専門学校に進学する気でいたのですが、興味の方向が複数あり選びきれないでいるうちに、学費の桁と待ち受ける更なる貧乏生活に怖気づいて、進学をやめ目の前のお賃金に
暗号研究者。既存暗号の安全性解析や共通鍵暗号の利用モード開発などに携わる。2018年に国際標準にもなっていた認証暗号技術の一つである「OCB2」について、暗号が提案されてから14年間気づかれていなかった安全性の欠陥があることを発見した。暗号研究を始めたきっかけは、興味のあった代数学を使い実社会に応用できる分野だったから。（撮影：日経クロステック） 数多くのデバイスがインターネットにつながるIoT（インターネット・オブ・シングズ）時代に、必要不可欠な技術がある。暗号技術だ。パソコンやスマートフォン、クレジットカード決済端末、生産設備に取り付けられたセンサーをはじめ、さまざまな端末の通信で暗号技術が使われている。暗号技術のおかげで、第三者に見られたり意図しない内容に改ざんされたりせずに、データを安全にやりとりできる。 暗号技術を支える研究者の一人が、NEC セキュアシステム研究所の井上明子だ。
トロピカル半環と呼ばれる代数構造上のトロピカル行列を利用すると動的計画法を使ってグラフの最短経路の距離を計算するという問題が単純な行列積で解けてしまうらしい。そんな噂12を聞きつけて我々はその謎を解き明かすべく南国（トロピカル）の奥地へと向かった。 トロピカルな世界に行くためにはまずは代数を知る必要がある。要するに群・環・体の話だ。しかしこの記事の目的は代数学入門ではないので詳しい話は他の記事3に譲るとし、さっそく半環という概念を導入する。それは 半環は以下の性質を満たす二つの二項演算、即ち加法（和）"$+$" と乗法（積）"$\cdot$" とを備えた集合$R$を言う $(R, +)$ は単位元 $0$ を持つ可換モノイドを成す: $(a + b) + c = a + (b + c)$ $0 + a = a + 0 = a$ $a + b = b + a$ $(R, \cdot)$ は単
35歳から Python で競プロを始めて2年が経ちましたが、やっと AtCoder で橙になることができました！ ふぁぼ、コメントもたくさん頂きありがとうございました。 競プロを始めて2年、なんとか橙になることができました。 pic.twitter.com/r0GwrNogHi — きり (@kiri8128) October 31, 2020 RTA 途中経過 最初のRatedから青まで：3か月（Rated 7回） 青から黄色まで：7か月（Rated 17回） 黄色から橙まで：1年3か月（Rated 24回） －－－－－ 橙はだいぶ遠い存在という印象だったので、達成できて嬉しいです。 まだまだ上を目指していきたいと思いますが、ひとまずの区切りとしてこれまでにやったことなどを書いておきます。 スペック 某京都大学というところで9年ほど *1 数学（代数学・代数幾何学）などをやっていた *
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
競技プログラミングに関係する数学の整理 ～文系出身や数学苦手erが、もっと競プロを楽しむために～ - テルの競プロメモ
まえがき この記事の目的 意図する対象読者 今回の整理の仕方（記事の見方） 注意 競プロに関係する数学（本題） 言葉（文系でも多分聞いたことはある）編 言葉（文系だと聞いたことないかも）編 言葉（離散数学）編 「式変形」編 「図形っぽいやつ」編 筆者のバックグラウンド 経歴、仕事など まえがき この記事では、競技プログラミングに関係する数学用語・概念と、それがどんな単元（分野）に属するものかを整理（一覧化）します。 競技プログラミングの問題に出てくる用語・概念をはじめ、競技プログラミングの解説記事などに出てくる用語・概念も、思いつく限り挙げています。 「この記事の数学的な部分、どのぐらい信用できるの？」とか、「数学苦手と言ってもどのくらい苦手なの？」といった疑問への参考としては、筆者のバックグラウンドを記事の最後で紹介したので、気になる方は先にそちらを読んでください。 この記事の目的 文系
雑文：放送大学（情報コース）をなんとか4年で卒業確定できたという話 - φ(・・*)ゞ ｳｰﾝ カーネルとか弄ったりのメモ
tl;tr 2023/02/17に放送大学の2023年2学期の成績発表もされ、卒業要件の124単位も一通り取りきったのでなんとか4年で卒業できる感じになりました😊 放送大学に入ったときのblogエントリはこちら。 kernhack.hatenablog.com 学位の情報も登録されているし、4年間の区切りがついたなあと🌝 まあ、学位の情報は成績発表の3日位前にシステム上で登録されてるのを確認できてたので正式な成績発表前に履修した科目の単位を取れてたことは知ってたんですけどね🥲 履修した科目 取得した単位は124単位で、そのうち放送授業が104単位、面接・オンライン授業が20単位でした。 以下が自分が履修した科目です。所属コースは情報コースなので当然情報コースからの履修が多く、社会と産業からは仕事で役に立つこともあるだろう経営学系、経済関係の知識も欲しいよねというところで経済系などを取
nix in desertis:2022受験世界史悪問・難問・奇問集 その１（慶應大・早稲田大途中まで）
今年も無事に公開に至ることができた。協力してくれる方々に感謝を申し上げたい。自分自身も例年より忙しさがやわらいだ２月で，少し書きやすかった。なお，３巻が発売しているので，2020年以前をまとめて読みたい方はこちらをお読みください。 ＜収録の基準と分類＞ 基準は例年とほぼ同じである。 出題ミス：どこをどうあがいても言い訳できない問題。解答不能，もしくは複数正解が認められるもの。 悪問：厳格に言えば出題ミスとみなしうる，国語的にしか解答が出せない問題。 → 歴史的知識及び一般常識から「明確に」判断を下せず，作問者の心情を読み取らせるものは，世界史の問題ではない上に現代文の試験としても悪問である。 奇問：出題の意図が見えない，ないし意図は見えるが空回りしている問題。主に，歴史的知識及び一般常識から解答が導き出せないもの。 難問：一応歴史の問題ではあるが，受験世界史の範囲を大きく逸脱し，一般の受験
世界史の教科書を書き直そう
西欧人の書く歴史では、ギリシャ・ローマの古典文化が栄えた古代、暗黒の中世、光の再生としてのルネサンスに始まる輝かしい近代という具合に、過去を三分割して描くことが一般的である。しかし、ここで疑問が生じる。ギリシャ、ローマは確かに今日ヨーロッパと称する半島にある。しかし、近代ヨーロッパの中心地である英独仏といった地域は、古代ギリシャ人が「バルバロイ（蛮人）」と呼んだ異民族の住む土地であり、そこに住む西欧人はその子孫であるはずである。そして、ローマを中心とするイタリアはともかくとして、ギリシャはその後、西欧とは別のビザンツ世界に属し、ついで久しくオスマン・トルコの支配下にあった。そのため、「中世」になると、西欧人の書く歴史にギリシャが登場することはほとんどない。ギリシャが久しぶりに歴史に顔を出すのは、ようやく19世紀になってトルコからの独立戦争が起こり、イギリスの詩人バイロンが義勇兵としてそれに
きっかけは、骨しゃぶりさんの「人付き合いって大事かなと思ったら読みたい3冊」。 確かに人付き合いは大事やなと思い立ち、骨しゃぶりさんとサシオフ（差しでオフ会）してきたらめちゃくちゃ楽しかった。 重要なのは、「リアルで会って話する」こと。表情や相槌を見ながら言葉や事例を選ぶことができるし、こちらのレスポンスの影響も即座に分かる。「読むことは人を豊かにし、話すことは人を機敏にし、書くことは人を確かにする」というけれど、読み書きが達者なブロガー同士が「話す」となると、面白い化学反応が起こる。 ChatGPTとスタニスワフ・レム 興味深い話になったのは、流行りの生成AI（Generative AI）ネタ。 文章で指定して画像を生成するのだが、私がやってもイマイチなやつしか出てこない（私の呪文がイケていない自覚はある）。 骨しゃぶりさんも、似たような悩みを抱えていたみたいだ。まず、別ソフトで3Dでポ
はじめにこの記事は、文系出身の若手SIer社員が放送大学で情報学を勉強した記録です。主に似たような境遇の方への情報共有を目的に執筆しました。こんなやり方もある、という参考になれば嬉しいです。 簡単に自己紹介通信会社の名前が頭につくシステムインテグレータ（SIer）で、フロントエンドエンジニア兼UIUXデザイナーとして働いています。私立大学の文系学部を卒業後、研究留学を経て東京大学の学際情報学府という大学院で修士を取得し、2018卒として新卒入社して現在3年目ですそうこうしてるうちに5年目になりました。 大学院は広い意味での情報系ではあったものの、「社会情報学」と呼ばれる分野で、いわゆるコンピュータサイエンスではありませんでした（ICT4Dと呼ばれる国際開発学と情報学の合いの子のような分野の研究をしていました）。入社前には応用情報技術者試験にも合格し、何とかついていけるかなと思っていました。
anond:20240520211053 https://b.hatena.ne.jp/entry/4753738212916529184/comment/preciar ＞名誉毀損裁判、裁判官の価値観出過ぎて一貫性が保ててなくね？ これ見て書きました 日本歴史学協会の声明歴史研究者による深刻なハラスメント行為を憂慮し、再発防止に向けて取り組みます（声明） http://www.nichirekikyo.com/statement/statement20210402.html 呉座の主張https://ygoza.hatenablog.com/entry/2022/04/07/102424 日本歴史学協会の「今般、日本中世史を専攻する男性研究者による、ソーシャルメディア（SNS）を通じた、女性をはじめ、あらゆる社会的弱者に対する、長年の性差別・ハラスメント行為が広く知られることとなりました
旧知の仲である数学者 齋藤 耕太 氏（筑波大学、学振PD）が、昨日数学の未解決問題を解決したとするプレプリントをプリプリントサーバーarXivに投稿されました： arxiv.org 論文自体は「現状分かるところまで研究しつくす」という素晴らしい態度で執筆されているので主定理の記述は十行ありますが、その特別な場合をとり出した ミルズの定数は無理数である という定理（これは論文のタイトルにもなっています）が、ある程度長い期間未解決であったと思われる数学上の問題の解決を意味しています。 無理数性の証明はかっこいい 実数という数学的対象は有理数と無理数に分けられます。有理数は などのように という表示を持つ実数であり（ここでは自然数は正の整数を意味するものとします）、有理数ではない実数のことを無理数といいます。 高校数学でも証明込みで学ぶことと思いますが、無理数の典型例としては があげられます。こ
文字数が超えるため、本の画像をて削除しました。興味がある方は、元記事をご覧ください。 2019年データサイエンスにオススメの本80冊！ ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ #Part I: データサイエンス概論 1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイ
行列入門
行 列 入 門 i 本教材について 本教材は，行列の基本的な性質を学ぶために作成したものです。 行列については，平成 21 年告示の学習指導要領における新設科目「数学活用」の「社会 生活における数理的な考察」の「数学的な表現の工夫」の内容となりました。行列は現代数 学の基礎的な内容として様々な場面で活用されているにもかかわらず，繁雑な計算の意味 やどのような場面で活用されるのかがわかりにくかったことから， 「数学活用」の内容とし たものです。ただし， 「数学活用」の内容としたことから内容は大綱的に示すことになりま した。そこで，専門教科理数科の「理数数学特論」の内容としてはそれ以前のもの（平成 11 年告示の学習指導要領における数学 C の内容）をそのまま残すとともに，高等学校数学を 超える内容に興味をもつ生徒には「数学活用」の内容を踏まえ「線型代数学入門」のような 学校設定科目を設けて指
（ながの・ひろゆき）。永野数学塾塾長。1974年東京生まれ。父は元東京大学教養学部教授の永野三郎（知能情報学）。東京大学理学部地球惑星物理学科卒。同大学院宇宙科学研究所（現JAXA）中退後、ウィーン国立音大へ留学。副指揮を務めた二期会公演モーツァルト「コジ・ファン・トゥッテ」（演出：宮本亞門、指揮：パスカル・ヴェロ）が文化庁芸術祭大賞を受賞。主な著書に『大人のための数学勉強法』（ダイヤモンド社）、『東大→JAXA→人気数学塾塾長が書いた数に強くなる本』（PHP研究所）など。これまでに1000人以上の生徒を数学指導してきた実績を持ち、永野数学塾は、常に予約キャンセル待ちの人気となっている。NHK（Eテレ）「テストの花道」出演。朝日中高生新聞で『マスマスわかる数楽塾』連載（2016ー2018年）。朝日小学生新聞で『マスマス好きになる算数』連載（2019ー2020年）。『とてつもない数学』（ダイ
社内勉強会で 機械学習で使う数学入門 の話をしました。 話した内容をブログにします。 目次 AI/ML/DL 人工知能(AI) 機械学習(ML) 深層学習(DL) 機械学習(モデル) MLの問題例 どう機械学習の問題を解くか 機械学習(目的関数) どのようにモデルの良し悪しを測るか 目的関数 目的関数の具体例1 目的関数の具体例2 微分 そもそも微分とは 微分でできること 勾配降下法 微分 まとめ 線形代数 線形代数とは 線形代数でできること 線形代数 まとめ 確率・統計 確率変数・確率分布 条件付き確率 ベイズの定理 混同行列(Confusion Martix) 確率・統計 まとめ 数学をどれくらい学ぶか とりあえず読もう 数式 微分 線形代数 確率・統計 自分の数学の勉強方法 Chainerチュートリアル Project Euler(プロジェクトオイラー) おわりに 参考 AI/ML/
数学の勉強のやり方
はじめにお前は誰やねん解析学を研究している博士課程の2年生。 この記事の目的もし大学1年生の自分に会えたら数学の勉強についてアドバイスしたいことがいくつかあるので、それを簡単にまとめたい。現在進行形で学部生をやっている人の参考になれば嬉しい。ただし、あくまで個人的な考えであり、視点が偏っているので、鵜呑みにはしない方が良い。 最初にやるべきことできる限り早い段階で集合と写像の言葉を覚えよう。微分積分や線形代数より先にこちらをやった方が良い。そもそも集合と写像の言葉は大学数学をやっていくうえで必要不可欠であり、微分積分や線形代数さえこれらの知識がなければ十分には理解できない。それから、定義に従って厳密に議論できるようにならなければ、そもそも大学数学のスタートラインにさえ立てない。集合と写像の勉強はその習得に適していると思う。 ちなみに、僕がこの「スタートライン」に立てたのは学部1年後期だった
高等学校数学科教材（行列入門）：文部科学省
本教材は，行列の基本的な性質を学ぶために作成したものです。 行列については，平成21年告示の学習指導要領における新設科目「数学活用」の「社会生活における数理的な考察」の「数学的な表現の工夫」の内容となりました。行列は現代数学の基礎的な内容として様々な場面で活用されているにもかかわらず，繁雑な計算の意味やどのような場面で活用されるのかがわかりにくかったことから，「数学活用」の内容としたものです。ただし，「数学活用」の内容としたことから内容は大綱的に示すことになりました。そこで，専門教科理数科の「理数数学特論」の内容としてはそれ以前のもの（平成11年告示の学習指導要領における数学Cの内容）をそのまま残すとともに，高等学校数学を超える内容に興味をもつ生徒には「数学活用」の内容を踏まえ「線型代数学入門」のような学校設定科目を設けて指導することを推奨してきました。 平成30年告示の学習指導要領では数
全体の165科目 履修・修了証申請のための要件 [対象] 学部後期課程の学生(3~4年生)が対象ですが、大学院学生も各研究科の規則の範囲で履修できます。 [履修] 合計で12単位以上を取得した学生に修了証を交付します。個別の科目のみを履修することも歓迎します。 [分野と志向] 多くの科目の中から履修科目を適切に選択するための2つの指標が示してあります。 分野区分 : A＝数理科目、B＝統計・データサイエンス科目、C＝情報・プログラミング科目 志向区分 : I＝一般科目、II＝アドバンスト科目、III＝目的志向科目（専門性が高い科目） 注意事項： （１）本プログラムは学部後期課程科目にのみ適用されます。教養学部前期課程における科目は対象とはなりません。 （２）2019年から本プログラムに多くの科目が加わりました。それらのいくつかは、2018年にも開設されていますが、本教育プログラムの対象科目
一人の天才プログラマーがほとんど一人でシステムを作ったがドキュメントはなくて誰もメンテできないときってどうするの？って話
やまぶん @yamabunmath 富山在住 / 数学(特に代数学) / パズルみたいな問題を解くのが好き / 謎屋珈琲店名探偵No.19 / 謎検準1級 / ボードゲーム / ぷよぷよ / ゆるゆり / ポケモンGO / 料理 / 金沢大学→数学の先生→プログラマー / 東大ナゾトレNEW GAME第4巻に謎が掲載されました https://t.co/jj804coAX2 やまぶん @yamabunmath 1人の天才プログラマーがシステムをほとんど1人で作ったんだが、ドキュメントが残っておらず、他に誰もメンテできる人がいない。 みたいな状況って、みんなどう対応してるの？ 2020-06-25 23:58:39
競プロerのための群論 (swapと順列と対称群) - little star's memory
お知らせ Zennに移植しました。今後こちらの記事は更新されず、Zennの方のみ更新します。 zenn.dev この記事では競技プログラミングと群論に関する解説をします。競技プログラミングの問題を群論という立場から見ることで、新たな視点を得ることができるようになると思います。また、群論の入門にもなればいいなと思っています。 swapと順列 競技プログラミングの問題に、swapと順列は多く登場します。swapとは、2つの要素を入れ替える操作のことです。例えば、次のような問題があります。 第二回全国統一プログラミング王決定戦予選 C - Swaps (問題ページ) $ N $ 要素からなる2つの整数列 $ A_1,\ldots,A_N $ および $ B_1,\ldots,B_N $ が与えられます。以下の操作を $ N-2 $ 回まで(0回でもよい)行うことで、1以上 $ N $ 以下のすべ
はじめに 下記には、typewriterまたはcomputerのkeyboardで全文写経した本は数冊（すべて英語）あります。 輪講で全部読んだ本、日本語と英語でも読んだ本などもそれぞれ１０冊以上あります。 100回以上読んだ本が10冊以上あるような気がします。 影響を受けた本というよりは、愛読書かもしれません。 引用は、 https://bookmeter.com/users/121023 https://booklog.jp/users/kaizen https://www.amazon.co.jp/gp/profile/amzn1.account.AEZYBP27E36GZCMSST2PPBAVS3LQ/ref=cm_cr_dp_d_gw_tr に掲載している自分で書いたreviewです。 最初にあるところに記録し、それからamazonに転載し、10,000冊になった頃にNo.1 R
独学についての走り書き｜燕禅
はじめに私にとって7月～11月というのは，本業の傍らで何かを独学する時期となっています．これは一種の趣味のようなもので，気づけば今年で7年目になります． そしておのずと，この記事を書いている6月末は，自分の深層意識を掘り当てて，自分は真に何がしたいのかと計画を練り始める時期になるものです． さて，現在せっかく独学のスタート地点に立っているわけですから，今回の記事では私が今までの失敗・成功で得た独学に関する月並みなあれこれを雑に振り返り，インターネットの海に放流してみたいと思います． なお，これから書くことは私の管見によるものであり，心理学や教育工学などによる裏付けはまったく行われていないことをご容赦ください．この記事は，私のやり方に倣うよりも，ヒントにするために使うほうがずっといいことだと感じています． また，私はこれからも絶えず学びを続けたい一方で，自分の学びのあり方を更新し続けたいと思
物理を学びたい人文学徒のための読書案内
人文系の学科に籍を置く大学生・大学院生や，現在大学に所属してない方など，物理のフォーマルな教育を受ける機会がない（あるいはなかった）方で，大学レベルの物理を学びたいと思っている方は多いと思う．しかし，カリキュラムを組んでくれる先生や，どのように学習を進めればいいのかについて情報交換してくれる友人・先輩がいない環境で，ゼロから物理を学ぶのは非常に難しい．知識がない状態では，あるトピックについて学ぶ上でどのような予備知識が要求されるのか分からないし，選んだ教科書が自分の知識レベルに合っているかどうかを判別することも難しいからだ．その結果，自分の知識レベルでは太刀打ちできない本を読もうとして，結局挫折することになる（私もそのような経験を何度かした）． この読書案内は，物理をこれから学ぼうと思う人が直面するこの最初の大きなハードルを乗り越える一助になればと思って書いた．もちろん人文系の学生に限らず
ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう コンピュータやネットワークの技術進化により，これまでにないほどの多種多様なデータを取り扱う環境が整ってきました．中でも統計学や機械学習は，限られたデータから将来を予測することや，データに潜む特徴的なパターンを抽出する技術として注目されています．これらのデータ解析を行うためのツールはオープンソースとして配布されていることが多いため，初学者でも手軽に手を出せるようになってきています． しかし，データ解析を目的に合わせて適切に使いこなすことは依然としてハードルが高いようです．この原因の一つが，統計学や機械学習が多種多様な設計思想から作られたアルゴリズムの集合体であることが挙げられます．毎年のように国際学会や産業界で新たな手法が考案・開発されており，一人のエンジニアがそれらの新技術を１つ１つキャッチアップしていくのは非常に困難になってきています． １つの解決策
『代数的整数論』目次
『代數的整數論』高木 貞治 著の現代仮名遣い版高木貞治さんの『代數的整數論』初版を現代語訳しました。 高木さんの出版された書籍は2010年末に著作権が消失しているため、現代語訳は法律的に問題ないと考えています。 著作権について、ブログ：高木貞治プロジェクトを顧みる。 二（三）次利用について、現代語訳の権利について。 推奨環境：PC。（スマホ：Chrome、Firefox。） JavaScript有効。 現在も岩波書店から第2版が出版されています。 底本：『代数的整数論』高(たか)木(ぎ)貞(てい)治(じ)著、岩波書店、1959年刊 $\blacktriangleright$ 評判 代数的整数論 概説および類体論序 前編 概説 第一章 代数的整数 $1.1$ 代数的な数 $1.2$ 有限代数体 $1.3$ 代数的整数 $1.4$ 整除 $1.5$ 単数 第二章 代数体の整数 イデアル $2
ブログを書くために「概念A」を理解しようと頑張る。アジマティクス・鯵坂もっちょさんが数学ブログを書く理由 - 週刊はてなブログ
はてなブログのユーザーに、自身とブログについて語っていただく【「ブログを書く」ってどんなこと？】シリーズ。今回は、2016年からはてなブログ「アジマティクス」で数学に関する解説記事を書いている鯵坂もっちょ（id:motcho／@motcho_tw）さんに登場いただきました。 鯵坂もっちょさんはブログの記事ごとに1つ、わかりやすい図やGIFアニメを使って数学のさまざまな概念を解説しています。それらの記事ははてなブックマークでも人気を集め、「内容がわからなくても面白い」というコメントも。 鯵坂もっちょさんが「数学ブログ」を続けるモチベーションはどのようなものか、そして書き始めた理由について、寄稿していただきました。 鯵坂もっちょです。「ブログを書くこと」について何か書いてください、とのことです。 ではここでそれを完全に無視して素因数分解の一意性について説明しましょう。とかやったら怒られるかな。
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