本書はCC-BY-NC-NDライセンスによって許諾されています。ライセンスの内容を知りたい方はhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ja でご確認ください。
本書はCC-BY-NC-NDライセンスによって許諾されています。ライセンスの内容を知りたい方はhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ja でご確認ください。
米ハーバード大が無償公開しているプログラミング入門講座を日本語に訳したWebサイト「CS50.jp」が公開された。プログラミング教育ベンチャーのLABOTが、「コロナ禍などで大学のキャンパスの環境が不安定になる中、多くの学ぶ意欲がある学生に、良質な教材に母語でアクセスしてほしい」と翻訳作業を進めてきたという。 公開したのは、ハーバード大コンピューターサイエンス学部のデビッド・J・マラン教授が、無料オンライン教育サービス「edX」で公開している人気講座「CS50」のうち、コンピュータサイエンス入門と、Python・JavaScriptを使ったプログラミング講座を日本語訳したもの。YouTubeの英語教材とあわせ、日本語のテキストで学べる。 CS50は、非営利で再配布・改変可能なクリエイティブ・コモンズライセンス(CC BY-NC-SA 4.0)で公開されており、非営利なら改編や再配布が可能だ
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
米ハーバード大学がオンラインで無料公開している、PythonやJavaScriptのプログラミング学習とコンピューターサイエンスの入門講座の日本語訳ページ「CS50.jp」が無償公開されました。2022年8月31日に2022年度最新版の日本語化が完了しました。講義動画の日本語字幕の翻訳化を順次すすめています。学生向けですが、年代にかかわらず、コロナ禍で学習環境やキャリアに悩んでいる誰もが学ぶことができます。 ハーバード大学のCS50xとは ハーバード大学のCS50xとは、日本語翻訳ページ「CS50.jp」によると、コンピューターサイエンスとプログラミング技術を紹介するオンラインコースです。この講義がオンライン上で無償公開されており、世界で282万人が履修登録しています。 edX - CS50s Introduction to Computer Science 学べる内容はPythonのプロ
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
私 is 誰 今年の7月にドワンゴの教育事業部に異動し、N予備校でプログラミング講師をやることになりました。 現在は週2回ニコ生やN予備校上にてプログラミング入門コースの授業放送をしています。 ドワンゴ自体は7年目となり、ニコニコ動画の開発を4年、エンジニア教育やエンジニア採用を2年ほどやってきました。 この記事で書きたいこと 現部署に異動後、教材のインプットを兼ねて『N予備校プログラミング入門コース』を履修したのですが、明らかに難易度が僕の想像した "入門コース" から外れたガチ編成になっていて衝撃を受けたことが記事を書こうと思ったきっかけです。 中身としてはとても良い教材になっているので、僕のような勿体無い誤解が少しでも減れば幸いです。 入門コースはいわゆる入門コースではない 『プログラミング入門コース』のゴールは ドワンゴがエンジニアとして採用したいレベル や IT企業のエンジニアイ
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
4年前に会社の福利厚生を使ってスタンフォードの授業を取ってみたら面白く、 働きながらでも続けられそうだなという実感を得たので、 2年後、受験を経てジョージア工科大学にリモートで通い始めた。 そして先日、ジョージア工科大学からコンピュータサイエンス修士号をいただくことができた。 画像の学位記は卒業式イベント用の非公式のもので、1~2か月すると Masterとちゃんと書いてある本物が来るらしい *1 。 After 1 year and 9 months, I graduated from Georgia Tech and got a master's degree in computer science. It was intense to be a student while working full-time, but I learned a lot. pic.twitter.com/J
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
一般社団法人データサイエンティスト協会(所在地:東京都港区、代表理事:草野 隆史、以下データサイエンティスト協会)は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
Photo by Gratisography on Pexels.com ピックアップ:A digital jobs program to help America’s economic recovery ニュースサマリー:Googleは13日、デジタルスキルの習得をサポートする取り組み「Google Career Cerfiticates」へ、新たに3つのコースを追加したと発表した。コースはデータアナリティクス・プロジェクトマネジメント・UXデザイン講座で、Grow with Google上にて受講可能となる。 編集部による訂正:記事初出時、3講座が受講できる場所をGrow with Googleとしておりましたが、正しくはオンライン学習プラットフォーム「Coursera」上という話題があるものの、公式の発表では場所や時期は未定、というのが正しい情報でした。修正してお知らせさせていただき
画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ~ gacco:無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco(ガッコ)」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ~ gacco:無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ~ gacco:無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科
2022年3月にウェブサイトを全面的にリニューアルしました。新しいサイトのURLはこちらです。ブックマークなどされている方は、お手数おかけしますが、ぜひ再登録をお願いします。 👉 https://jacst.gitlab.io/kids/ 新サイトではページの上部にメニューバーを設置し、目的別にコンテンツにアクセスできるようにしてあります。 みなさんの興味のある動画が少しでも探しやすくなっていれば幸いです🌟
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos In this article, we are going to create an entire Computer Science curriculum using only YouTube videos. The Computer Science curriculum is going to cover every skill essential for a Computer Science Engineer that has expertise in Artificial Intelligence and its subfields, like: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision,
This repository contains the codes of the Backend Master Class course by TECH SCHOOL. You can also find it on Udemy at this link. And don't hesitate to join Tech School's Discord group to chat directly with me and other students. In this course, you will learn step-by-step how to design, develop and deploy a backend web service from scratch. I believe the best way to learn programming is to build
TOP > Article Theme > AI(人工知能)ニュース > 東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も 東京大学 松尾研究室は1月29日から、無料でディープラーニング(深層学習)や自然言語処理について学べる、短期間のオンライン講座の受講者を募集している。対象は学生(大学院、大学、高専、専門学校生、高校、中学など)。募集は2月8日(月)の10時00分まで。選考結果は2月15日(月)までに受講決定者にメールで連絡する。 今回、募集しているオンライン講座は「スプリングセミナー2021:深層強化学習」「プリングセミナー2021:深層生成モデル」「プリングセミナー2021:Deep Learning for NLP講座」の3つ。なお、人工知能(AI)研究の第一人者で、東京大学 松尾研究室を率いる松尾豊氏は企画・監修だけではなく、
GitHub、脆弱性のあるコードを実際にデバッグして学べる「Secure Code Game」シーズン2がスタート 「Secure Code Game」は、ゲームと名付けられていますが、実際のコードを月間60時間無料で提供されるGitHub Codespacesの機能を駆使して修正し、ユニットテストを通して完成させる手順となっており、実践に近い内容となっています。 昨年(2023年)3月に開始されたシーズン1は、PythonとC言語でのセキュアなコーディングを学べる内容でした。今回のシーズン2ではこれらに加えてJavaScript、Go、そしてGitHub ActionsのYamlファイルなどが含まれており、これらのコードのバグを修正することになります。 Secure Code Gameの始め方 「Secure Code Game」の始め方は次の通りです。 まず「Secure Code G
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です.今回は,統計学・機械学習周辺で,僕が良いと思ったチュートリアル/サーベイ論文と講義ノートを簡単なコメント付きで紹介したいと思います.チュートリアル論文やサーベイ論文は,そのトピックの解説や教育面にフォーカスしていて,何か勉強したり,網羅的に把握するときに非常に便利だと個人的に思います.また公開されている講義ノートの中には非常に勉強になるものが多くあります.内容は僕が興味があるトピックに偏っています.またすべて無料で読めます.(教科書等の海賊版みたいなのは載せていません) 10本の紹介 Nickl "STATISTICAL THEORY" Nicklの統計学の講義ノートです.いわゆるM推定量の漸近的性質に加え,バーンスタイン・フォンミーゼズ定理等も証明付きで解説されており,上級レベルの数理統計学を学ぶのに重宝すると思います. Doucet and
2019年頭より少しずつ書いていたTypeScriptの教育コンテンツをクリエイティブ・コモンズ4.0の表示 - 継承 (CC BY-SA 4.0)で公開します。といっても完成版ではなく、アーリーアクセス版のような品質であることをご了承ください。 仕事ですぐに使えるTypeScript Web版に加えてPDF版もダウンロード可能です。 そもそもこの資料を書き始めたきっかけですが、フューチャーのようなB2Bな会社であっても、最近はフロントエンドの比重が高まっているところから出発しています。僕もフューチャーに転職後からReactでがっつり1年以上の案件をやったり、半年ぐらいのAngular案件をやったりしています。会社としてはVue.jsを推しています。グループ会社の東京カレンダーはReactを使っていたりもします。要件に合わせていろいろですね。B2B2Cな案件も多いですし、お客様の求めるUX
今年春に出願、夏に合格して秋学期からオンラインのコンピュータサイエンス修士コースで勉強している。ちょうど秋学期が終わって成績が返ってきたので、どういう感じだったか書いておく。 I've been officially admitted to Georgia Tech's OMSCS (Online Master of Computer Science). I'm excited for being a student again. I chose the online course to take it without quitting my job, but due to COVID-19 it's probably not that different from other people's experience.— k0kubun (@k0kubun) July 31, 2020 ど
めちゃくちゃ分かりやすい機械学習の講義で有名なAndrew NgさんとOpenAIのIsa Fulfordさんが無料で提供しているChatGPT Prompt Engineering for Developersというコンテンツが面白かったので、内容をまとめてみました。 (注)大規模言語モデル(LLM)を利用したアプリケーションを開発する開発者向けのコンテンツなので、ChatGPTのUIで扱うようなゴールシークプロンプトといったようなプロンプトテクニックを扱うものではないことをご承知置きください。 最も重要なポイント自身の開発するアプリケーションに適したプロンプトを開発するためのプロセスを持つこと。 インターネット上にあるような「完璧なプロンプト30選」のようなコンテンツをアテにして、1回で成功させようなんて思わないこと。もし1回目でうまくいかなくても、例えば指示が十分に明確でなかった、あ
2017年にも同じタイトルの記事を書いたのだけど、その後無事にスタンフォード大学院のコンピュータサイエンス学部を卒業することができたので、前回の記事以降に取った授業について、僕なりの感想をちょっとまとめたい。 CS255 暗号入門 (2018Q1)文字通り暗号についての授業。対称鍵暗号、公開鍵暗号、メッセージ認証、一方向ハッシュ関数などのトピックについて学ぶ。プログラミングではなく理論中心の授業。 宿題では、例えばこういう手順で暗号化される通信が安全であることを証明せよ、みたいな問題が出た。こういう問題は、もし安全ではないとしたらそれを利用して安全とされている暗号(AESとか)を破れてしまう、みたいな背理法で証明を行う。そういう巧妙な証明を考えるのは結構面白かった。あるいは逆に、このように暗号化された通信方式の穴を見つけよ、みたいな問題も出た。 AESやSHA256そのものがなぜ安全と思わ
■ 本講座の位置づけ 何らかの事業を起こすにしろ、会社に入るにしろここから先の時代においてデータドリブンな分析力、問題解決力、データ利活用に対する皮膚感覚的な理解は不可欠である。 本講座は、高校1-2年程度の数学の知識、スキル、Excelで基本的なことができる程度の素養はあるが、データ分析、データの利活用についてさして経験のあるわけではない人に対して、データの大切さと力、分析の楽しさを実感してもらうことを通じ、現代社会を生き抜くため最低限、基礎となるデータリテラシー、データで考える力を身につけてもらうことを目指す。 ■ 身につけてもらうことを目指す技能 - データ社会に対するパースペクティブ - 各種関連バズワードの適切な理解 - データの意味合いを理解するための基礎となる力 - データに騙されないようになるための基礎となる力 - 数字のハンドリング力、数量的分析力 - 基本的な問題解決能
This learning path provides an overview of generative AI concepts, from the fundamentals of large language models to responsible AI principles.
講座内容 人工知能、AI、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング…これらの言葉が世間ではよく聞かれるようになっています。 よく聞く言葉だけれども、よくわからない、自分の身近なものではなさそうと思っている方も多いのではないでしょうか。 本講座では、AI に関わる基本知識だけでなく、事例や具体的にそれがどのような仕組みで動いているかも紹介します。 AI の基礎を理解し、AI をどう活用できるかのヒントがつかめるように、本講座で学びます。 第 1 章 はじめに 1-1:ケーススタディ 1 生活の中での AI 1-2:ケーススタディ 2 AI の活用事例を知る 1-3:本講座のゴール 機械学習について知る 第 2 章 機械学習でできること 2-1:レッスン 1 普通の IT と機械学習の違い 2-2:レッスン 2 画像認識の例 2-3:レッスン 3 音声認識と文章理解の例 第 3 章
Description This course concerns the latest techniques in deep learning and representation learning, focusing on supervised and unsupervised deep learning, embedding methods, metric learning, convolutional and recurrent nets, with applications to computer vision, natural language understanding, and speech recognition. The prerequisites include: DS-GA 1001 Intro to Data Science or a graduate-level
This is an introductory course in Distributed Systems. Distributed systems is the study of how to build a computer system where the state of the program is divided over more than one machine (or "node"). This course is in active development. At the moment, it consists of a series of short videos. The intention is to create a complete set of video lectures and then add additional content (such as m
CDS is excited to announce the release of all materials for Yann LeCun’s Deep Learning, DS-GA 1008, co-taught in Spring 2020 with Alfredo Canziani. This unique course material consists of a mix of close captioned lecture videos, detailed written overviews, and executable Jupyter Notebooks with PyTorch implementations. The course covers the latest techniques in both deep learning and representation
こんにちは、リンクアンドモチベーション開発組織 広報担当の有田です。 8月に「ハッカソン」を開催しました!本日はその様子をレポートします。 ハッカソンの概要 今回のハッカソンはリンクアンドモチベーションにとって初開催となりました!(念願でした…!!) 概要はこちら! ハッカソン開催概要 開催に込めた思い 2018年から開発組織の内製化をスタートし、エンジニア1名だったところから、約4年で60名規模まで拡大。開発組織として「できること」が着実に増えていくことを実感する一方、お客様や会社の期待、何より自分たちが挑戦したいことに向けては、エンジニアリング力をまだまだ磨く必要があります。 普段はできない開発にチャレンジしてみることで学びを深めたい テクノロジーを駆使した提案で今後の事業の種を生み出したい 全員で思いっきりプロダクト創りを楽しみたい そんな思いから、ハッカソンの企画はスタートしました
Logistics Lectures: are on Tuesday/Thursday 4:30 PM - 5:50 PM Pacific Time in NVIDIA Auditorium. In-person lectures will start with the first lecture. The Zoom link is posted on Canvas. Lecture videos for enrolled students: are posted on Canvas (requires login) shortly after each lecture ends. Unfortunately, it is not possible to make these videos viewable by non-enrolled students. Publicly availa
【無料動画大公開】ニッポンのオンライン授業カンファレンス2020、オンライン授業のノウハウ動画を無料でどなたでもご覧いただけます! 本日、Yahooアカデミアさんより、「ニッポンのオンライン授業カンファレンス2020」の動画アーカイブ(ログ付き)が公開になりました!(スタッフのみなさま、本当にお疲れ様でした!心より感謝です!) オンライン授業のノウハウを集めた動画を、どなたでもご覧いただけます! より多くの方々にご覧いただけますことを願っております! 【ニッポンのオンライン授業カンファレンス2020の動画アーカイブ、無料でご覧いただけます!】 https://paper.dropbox.com/published/2020–Axz1szMfrgJZDDjqQUd0hNC3Bg-4Mnqd5dACJCJQlFDOrWS8Gk ・ ・ ・ 思い起こせば、その企画が立ち上がったのは、10日ほど前
Learn methods like sentence-window retrieval and auto-merging retrieval, improving your RAG pipeline's performance beyond the baseline.Learn evaluation best practices to streamline your process, and iteratively build a robust system.Dive into the RAG triad for evaluating the relevance and truthfulness of an LLM's response:Context Relevance, Groundedness, and Answer Relevance. Retrieval Augmented G
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く