「Immersive Math」は、数学のうちベクトルや行列などの計算を研究する分野である「線形代数」についてインタラクティブな図を用意することでわかりやすさを向上させた無料の教科書サイトです。 Immersive Math https://immersivemath.com/ila/index.html サイトのトップページはこんな感じ。「完全にインタラクティブな図を備えた世界で最初の線形代数本」と述べられています。 中央に表示されている三角形の図はインタラクティブで、左上をクリックすることで回転・停止を切り替えられるほか、各頂点をクリックしてドラッグ＆ドロップすることで位置を調整可能。自由に図を編集できるため理解しやすいというわけです。 ページをスクロールすると目次が現れました。まずは「Preface(序文)」をクリック。 「『百聞は一見に如かず』という言葉の通り、たくさんの言葉を重ね
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
「線形代数で何を学ぶのか、何に役立つのか」大学や高専で線形代数を学び始めた人へ送るポスト→「学生時代に読んでみたかった」「意味や繋がりが理解できて初めて面白い」
三谷 純 Jun MITANI @jmitani 筑波大学 システム情報系 教授（'75生）CG/折紙/幾何/プログラミング，一風変わった折り紙の設計，制作をしてます．令和元年度文化庁文化交流使としてアジア諸国をまわってきました．主に数学と折紙と日常のことについてツイートします．折紙作品の写真をこちらで公開しています instagram.com/mitani.jun/ mitani.cs.tsukuba.ac.jp/ja/ 三谷 純 Jun MITANI @jmitani 理工系の大学生1年生の多くは まずはじめの数学で「線形代数」を学ぶことになると思います。 僕が学生だった頃、 「結局これって何を勉強しているの？」 という疑問がずっと拭えなかった記憶があります。 同じような疑問を持っている学生向けに、線形代数で何を学ぶのか説明する文章を作ってみました pic.twitter.com/1j
エンジニアに読んで欲しい技術書90選 - Qiita
はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア と分けてまとめたので、参考にしてみてください。 技術書のススメ 技術書の紹介の前に、技術書で得られるものについて説明したいと思います。全然読み飛ばしてもらって大丈夫です。この章から本の紹介を行なっていきます。 技術書は体系的な構成となっているため、技術書を読むことで、 ・論理的な思考力が身に付く ・技術の歴史・背景を知れる ・技術の知識、手法を学べる これらを学ぶことができます。論理的な思考力、知識はわかるけど、技術の歴史・背景を知ってどうするんだと思う方もいるかもしれません。しかし、歴
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
ARMはx86より効率がいいというのは過去の神話
従来から、「ARMはx86より（電力的に）効率的だ」という言説があります。これは単純に「ARMは省電力なスマホ向けで、x86は電力を食うPC向け」程度のアバウトなイメージのこともありますし、前世紀のRISC vs CISC論争のころからある「ARMはx86 (x64を含む)に比べ命令セットがシンプルなので、命令デコードにかかる電力が少なくて済んで効率的」という議論の形をとることもあります。 この議論については、半導体エンジニアの多くは「ARMがx86 より効率が良いというのは、もはや過去の神話」(in today’s age it is a very dead argument)という認識を共有していると言っていいでしょう。有名なところではApple CPU (ARM)とZen (x86)の両方を開発したジム・ケラー氏のインタビューでも言われていますし、Chips and Cheeseとい
2023年11月19日に統計検定1級を受験し，統計数理，統計応用(社会科学)にダブル合格。 勉強期間半年(半分ダラダラ)で一発合格できた経験をもとに主観込み込みで綴っていきたいと思う。 結論 結論からいいます。統計検定1級に受かりたければやることはただひとつ。 現代数理統計学の基礎を完璧にする。 これだけです。現代数理統計学？統計検定準1級ワークブック？過去問？いりません。 現代数理統計学の基礎，この本を仕上げ切るまでは手をつけなくていいです。 なぜ僕がこう言い切れるのか軽く説明していきたいと思います。 簡単な自己紹介 某都内私立大学3年生。大学の授業で線形代数，微積，確率統計の基礎を履修。受験期は理系で数3も勉強していたためそこまで数学に対する抵抗はない。というか数学に抵抗のある方は統計検定1級に向いてないと思う。 なぜ現代数理統計学の基礎だけでいいのか 統計応用の勉強はどうするの？そう
Udemyで夏のビッグセール開催！ 話題の生成系AIからプロダクトマネジメントまで、新たな得意分野を見つけよう - はてなニュース
※夏のビッグセール、およびキャンペーンは終了しました。ご応募ありがとうございました。なお、Udemyの講座修了者を対象とした「学習応援キャンペーン」は9月30日まで実施中です。 オンライン学習プラットフォーム「Udemy」では、2023年8月22日（火）から夏のビッグセールを開催します。対象の講座が1,200円から購入可能と、なかなかチャレンジできなかった新しい領域を学習するにはとってもお得なチャンス。 今回のセール対象講座から、ChatGPTやMidjourneyといった話題の生成系AI、その基礎となる大規模言語モデル（LLM）の入門や実装を扱う講座といった人気のトピックに加えて、アプリケーション開発やプロジェクトマネジメント、さらには英語学習など、ステップアップを目指すITエンジニアにオススメの中級から上級の講座もピックアップして紹介します。 Udemyで勉強を始めたいけれど、いろいろ
2023年の話題＆ベストセラーをまとめて紹介！ Udemyで今年最大級のセール開催、生成AIなど対象講座が1,200円より - はてなニュース
世界中を席巻した生成AIは、ブームに終わることなく着実に社会のさまざまな場面で利用が進んでいます。特にChatGPTを始めとするテキスト生成はビジネスシーンですぐに適用可能なケースも多く、使いこなす人とそうでない人には大きな差が生じつつあります。 使いこなすノウハウにも一定の知見が貯まっており、定番となるセオリーが整理されています。正しく学ぶことができれば一気にキャッチアップできるでしょう。Udemyの講座でも、ChatGPTを使いこなすプロンプトの作法や、アプリケーションにLLM（大規模言語モデル）を組み込むノウハウ、AIをより深く知る数学知識などに人気があります。 この記事では、2023年11月17日（金）に始まるブラックフライデーセール（24日まで）、そして26日（日）から2日間のサイバーセールの対象になる人気講座から、エンジニアリングやビジネスシーンにおいて読者の成長を助けてくれる
微分方程式をしっかりと学んだことが無く、何か手ごろな入門書はないかと本屋さんに出向いたあなたは、きっと驚くはずだ。 微分方程式の入門書はとても多いからだ。さらに、ぱらぱらとめくってみたり、目次を見てみても、中身はほとんど同じだったりする。 これは例え話ではなく、本当に驚くほど同じような書籍が連立している。 線形代数ともなると、さらに多い。 そこで、この記事では、似たような専門書・入門書の中からあなたが欲しいと思う一冊を見つけ出すための３つのコツを紹介する。 これは勉強マニアの私が常に実践しているコツで、この方法を使い始めてからほとんど本の購入に失敗したことが無い。（多くの失敗を重ねてできたノウハウだともいえる） もちろん、数学でなくても物理学の専門書・入門書を選ぶときでも使える。 【目次】 「はじめに」に注目 あなたが得たい知識は「練習問題」にある 最初の1割を理解できるか 最後に 「はじ
最近の話ですが、以下のようなニュースが話題になっているのを見かけました。 データサイエンス系の学部は文理融合の学びを掲げ、文系の受験生も集めるため、受験科目に「数学」を含まない入試方式を設ける大学も少なくない。河合塾によると、私立大のデータサイエンス系学部・学科における昨春の一般選抜のうち、数学を選ばずに受験できる大学は約半数もあった。 要は「数学不要」のデータサイエンス学部が出てくるようになったというお話で、各種SNSでは論議を呼んでいるようです。界隈によってはほとんど「嘲笑」に近い評が流布していることもあり、少なくともデータサイエンス業界におけるこのニュースの受け止められ方としてはかなり冷ややかだという印象があります。 とは言え、冗談でも何でもなく「全国津々浦々どこに行っても大学の新設データサイエンス学部の広告を見かける」*1というのが既に常態化している昨今では、これに類する話題は今後
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま
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
Immersive Math
immersive linear algebra by J. Ström, K. Åström, and T. Akenine-Möller v1.1. ISBN: 978-91-637-9354-7 The world's first linear algebra book with fully interactive figures. Learn More Check us out on Twitter and Facebook Preface A few words about this book. Chapter 1: Introduction How to navigate, notation, and a recap of some math that we think you already know. Chapter 2: Vectors The concept of a
NumPy 2.0.0の主要な変更点 皆さんもお世話になっているであろう科学計算ライブラリNumPyが、2006年以降初めてのメジャーアップデートを発表しました。そこで、変更点をざっくりとまとめてみました。以下は変更点の一部であり、それ以外については実際のドキュメントを参照してください。 免責事項：この記事は、NumPy 2.0.0の変更点について個人的な見解を述べたものであり、NumPyの開発チームや関係者の公式な見解を代表するものではありません。変更点の影響や対応方法については、必ず公式のリリースノートと移行ガイドを参照してください。また、この記事には不正確な情報が含まれている可能性があります。記事の内容を実際のプロジェクトに適用する前に、必ず公式ドキュメントで情報を確認してください。 概要 2006年以来の最初のメジャーリリース 破壊的な変更あり 多くの新機能とPython/C AP
PDFを見返すと独習を始めた頃の線形代数のノートはほとんど殴り書きで、単に計算用紙としてノートを使っています。微分積分に入ると少しはましになってきますが、頭に入れたい概念の定義や定理の証明を何度も書き直したりしています。また独習ですから間違った理解を正しいと思い込んだまま証明を書いて、分かったつもりになっている箇所も少なからずありそうです。とまれ上記の表に挙げた各書籍に曲がりなりにも取り組んだことを示す、書証のつもりでノートを晒しました。 余談ですが、使用したノートは、PLUS の品番 NO-204GS (A4 G罫 5mm方眼 40枚) という方眼ノートです。また筆記用具は当初シャープペンシルを使っていましたが、「オイラーの贈物」からは万年筆に替えました。プラチナ#3776センチュリーUEF(超極細字)を使っています。 1.3 私について 本記事の作者であり学び直しをした本人である私は、
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
頭の中に数学の地図を作ろう
頭の中に数学の地図を作ろう Make a mathematical map in your head 2023.07.03 Updated by Atsushi SHIBATA on July 3, 2023, 10:16 am JST 今回紹介する書籍：『数学と文化』赤 攝也（ちくま学芸文庫、2020） 抽象化の重要性 小学生の長男の勉強を見てやっていると、算数の教材に「□×4－3－5＝8」のような問題が出てきます。「穴あき算」「虫食い算」と呼ばれる計算です。この種の課題は、大人が見ると四角をｘ（エックス）に見立てた方程式に見えるので、数を移項して「ｘ＝」の式にすることで答えを出そうとします。 この「移項をすると符号が反転する」というのを、小学生くらいの子供に教えるのはとても大変なのですが、子供に理解してもらうには、計算を手順に分解して教えます。「最後に5を引いて8になったのだから、その
データサイエンスエキスパート ゲームクリア 攻略チートシート配布 攻略指針 図書館を巡ってアイテム収集 図書館の初見殺しトラップ攻略 参考書籍 統計基礎 統計学（初歩） 統計学（高度） ベイズ統計 分散分析 数学基礎 線形代数 微積分 計算基礎 情報全般 データベース アルゴリズム モデリング・AIと評価 歴史・応用分野・AIなど 多変量解析 時系列解析 グラフィカルモデル テキスト分析 因果推論 機械学習・モデル評価・ニューラルネットワーク データサイエンスエキスパート ゲームクリア 日本統計学会が主催するデータサイエンスエキスパート試験に合格した。 www.toukei-kentei.jp データサイエンスエキスパートは、統計検定より実践寄りであるデータサイエンスシリーズの最上位資格という位置付け。下位資格には「データサイエンス基礎」や「データサイエンス発展」があるが簡単そうだったので
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わかりにくい線形代数を操作可能な図で表現することで簡単に理解できる無料の教科書「Immersive Math」
大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
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「入試に数学を課さないデータサイエンス学部」は是か非か - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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法律に詳しくない人と司法のズレがよく見える例なのでまとめたよ
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50代になってから始めた数学の学び直しを振り返り、独習ノートを晒します。
23/7/5 データサイエンスエキスパート合格 チートシートと攻略ガイド - LWのサイゼリヤ