シリコンバレーから失意の帰国をした十年選手のITエンジニア、生き残るため大学院で情報科学を学ぶ - Findy Engineer Lab - ファインディエンジニアラボ
はじめまして、白山文彦（@fushiroyama）と申します。 インフラエンジニアとして5年、ソフトウェアエンジニアとして7年ほど働いて、現在は多国籍企業でクラウド関連の仕事に従事しています。 今年に入ってから、会社員としてフルタイムで勤務しながら、大学院の博士前期課程（修士課程）で情報科学を学んでいます。 この記事では、ITエンジニアとして10年以上もご飯を食べていながら、どうして今になって大学院生という道を選んだのか。業務で身についたものと、大学でしか学べないものとの違いは何なのか。そして最後に、それをどのように今後のキャリアにつなげていこうと考えているのか。そのあたりの葛藤や心の動きをシェアできたらなと考えています。 社会人大学院について 理系技術者は米国で圧倒的に尊敬されている 米国のエンジニアと日本のエンジニアの違い 学位と職業に強い関連がある米国 年齢に関係なく学位を目指すのが
急速なIT化の進行によってエンジニアが不足しており、情報系の学位を取得せずに独学やプログラミングスクールを通してエンジニアになる人も増えています。そうした人たちがコンピュータサイエンスを学ぼうとしたときにおすすめの分野や本・オンライン講義などが「teachyourselfcs.com」というサイトにまとめられています。 Teach Yourself Computer Science https://teachyourselfcs.com/ ◆コンピュータ・アーキテクチャ コンピュータが実際にどのように機能しているのかをしっかりとイメージできなければ、安定した抽象化を行うことはできません。この分野を学ぶのにおすすめなのは「コンピュータ・システム ～プログラマの視点から～」という本で、タイトルに「プログラマの視点から」とついている通り、高速で効率的で信頼性の高いソフトウェアを作成するという目的
DuckDuckGo（https://duckduckgo.com）はプライバシーの保護に重きを置いている検索エンジンのひとつである。 特筆すべきは、Bangという機能があって、探しものがとてもはかどる。 たとえば「!a 図書館」（ビックリマーク＋アルファベットのa＋スペース＋検索語）と入力するとAmazonを検索してくれる。 こんな風に「!＋何か」 で特定のサイトのみの検索ができる機能がBangである。 検索エンジンが使えなくなった（クズみたいなサイトが上位に来て、欲しい情報が見つからない等）と言われて久しいが、探すべきサイトにダイレクトで検索することで、この問題のかなりの部分が解決する。 よく使いそうなのは ! （キーワード） 最初の検索結果へ直接ジャンプ !i イメージ検索 !m 地図検索 !n ニュース検索 !v 動画検索 !w ウィキペディア検索 !pdf PDFファイルだけを検
最近「下手な大卒より高卒のほうが雇用市場で人気がある」という記事が出ていた1。この現象について、ある𝕏erは「日本は高卒で得られる程度の知識で足りるような産業しかなくなったということなんでしょうね。日本、終わっている」と日本特有の現象としている。 「大卒＝負け組」の時代到来!? 超売り手市場で「高卒就職者」の需要が急増！ https://t.co/qYzQoPqi5k 「下手に知恵を付けている大卒者より、高卒者の方が伸びしろが期待できる」もはや日本は高卒で得られる程度の知識で足りるような産業しかなくなったということなんでしょうね。日本、終わっている — 田口善弘 (@Yh_Taguchi) July 23, 2023 しかしながら、「下手な大卒より高卒のほうが所得が高くなる」という話は、実はアメリカでも同じような現象が見られ、日本に限った話ではない。むしろ、アメリカでずっと言われていた現
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
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
バンダイの「動くザク」を取材しに行ったら完全に「分かってる人」が出てきて最終的に「分かってますねえ……」と意気投合しました
PR バーチャルYouTuber、マシーナリーとも子による不定期コラム特別編。今回はバンダイが開発中のSTEM学習教材「ZEONIC TECHNICS」を、発売に先駆けて取材してきてもらいました。 実際に動くザクを組み立てることで、楽しみながらロボティクスやプログラミングを学べる、と話題になっているこの商品。「ジオニック社公式教材」をうたっていることからも想像できますが、かなりのガンダム好きが世界観にこだわって開発を進めていました。とも子との濃厚なガンダムトーク（とそれに置いてきぼりにされるねとらぼ編集部）も合わせてお楽しみください。 ライター：マシーナリーとも子 徳で動くバーチャルYouTuber（サイボーグ）。「アイドルマスター シンデレラガールズ」の池袋晶葉ちゃんのファンやプロデューサーを増やして投票してもらうために2018年4月に活動開始。前世はプラモ雑誌の編集をしていたとも言われ
私はUdmeyに年間50万??ぐらい教材に投資して常に、Udemyに貼り付いて良い講座ができるのを監視しています。その中で、最後まで講座を受講してその講座の感想を書きたいと思います。私は、優良だと思わない講座は即返金処理を行うので、ここに紹介される講座は、とてもわかりやすいものしか基本的に載せてありません。この記事は更新されていきますので、ご興味ある方はいいねとストックをお願いします。(よかったやつ証明書とかコピペしてここに貼るの正直まじでめんどくさいので、更新するモチベーションに繋がります)。下記に書いてあるものは全部、優良のものだが、中でも個人的に良いなと思ったやつは、右バーのindexと題名に「👍」をつけておいた。下までスクロールするのがめんどくさい人は「👍」まで。 どうやら、この記事がUdemy Advent Calender 2023に参考記事になったようです。 ちょくちょく
手強いイヤイヤ期、日々の疲れで限界の体……。子育てに悩む私を救ってくれた5冊【1〜3歳を育児中の方へ】 #ソレドコ - ソレドコ
東大卒ママの会／小学館、青月社／斎藤充博 ヨシタケシンスケ／赤ちゃんとママ社 かこさとし／偕成社、大竹文雄／岩波書店 はじめまして、おたまと申します。 普段は2人の男の子を育てながらフルタイムで働いており、育児を通して考えたことなどをブログやTwitterで発信しています。 現在、うちの子は3歳と2歳。もちろん楽しいこともたくさんありますが、息子たちのイヤイヤ期にともなう自己主張やこだわりに振り回されることも多く、仕事や家事に追われながらの育児は、それはもう、悩みが尽きません……。 「はい、歯磨きするよー」「しない！」 「はい、保育園行くよー」「だっこじゃないといかない！」 「はい、お風呂入るよー」「はいらない！」 「はい、お風呂出るよー」「まだでない！」 「はい、寝るよー」「ねむくない！」 これが我が家の日常です。 もちろん0歳児のころもたくさん悩みはありましたが、子どもが「自分の意思」
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
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos
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,
これまでも「なぜ低学力のフィンランドが１位になったのか？」や「まだまだ続くフィンランドの学校教育崩壊」「教育大国フィンランドで若者の学校襲撃が止まらない」等々のブログ記事で、フィンランドの子供達の学力の低さ、うまくいっていない教育の現実などについて書いてきましたが、ここ数年、フィンランド国内でも自国の教育に関して肯定的な報道はほぼ消滅し、否定的なレポートや記事ばかりになっています。 そしてとうとうフィンランド教育文化省が、過去２０年の学校教育を否定するレポートを発表しました。今回はそれを紹介します。 フィンランド教育文化省のショッキングなレポート今年（２０２３年）１月、フィンランド教育文化省は、過去数十年に亘る教育・文化分野での進展を概観する Bildung Reviewというレポートを発表しました。以下は同レポートの英語版サマリーです。 このレポートがカバーする分野は、フィンランドの教育
さ @sachiko_KuKaKo mathematics/U+U+U+(-E8)+(-E8)/lattice-polarized K3 surface/mixed hypersurface singularity さ @sachiko_KuKaKo 先日、某所で、「数学(もっと広く自然科学)の事実は人間がいなかったときから存在するし、人間が死滅しても残る」と言ったら、 文系の人たちに、「人間が存在してこそ認識できる」と反論された。 2021-12-07 20:15:44 さ @sachiko_KuKaKo で、例えば、わかりやすい例として、元素の周期表とか、人間が死滅しても、別の知的生物が発見すれば、 同等の結果が得られると思うし、 発見されなかったとしても、 存在し続けるとわたしは思うのですが、 どうなんでしょう？ 2021-12-07 20:19:02
島田光一郎(Dr. Koichiro Shimada) @Account_KS_1 博士(理学)/2点テイラー展開(Two point Taylor expansion)/数学/mathematics/Mapleのツイート(@tweet_Maple)/日常のこと、思ったこと、数学のことなどツイートします💡 島田光一郎(Dr. Koichiro Shimada) @Account_KS_1 小学生の素朴な疑問 児童A「さっき実験で水100gに食塩1gを溶かしたじゃないですか？これって再現性はありますか？」 先生B「もう一回やってみようか？」 A「溶けると思います。でも、明日同じことをやって溶けることまで言いたいです。」 B「日付に依存しないってこと？」 A「はい。」 B「...」 2023-08-14 00:39:10 島田光一郎(Dr. Koichiro Shimada) @Accoun
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
【悲報】青識亜論さん＆白饅頭さん、トランプのtwitterアカウント停止でリベラル派にいちゃもんつけるも、エンジニアから技術知識と資本主義の論理で殴られ逃走中
青識亜論（せいしき・あろん） @BlauerSeelowe ネット論客。表現の自由戦士。フェミニストにしてアンチフェミ。寛容と対話の力が、私たちの社会に残る分断と断絶を乗り越えられると信じて、今日も論じます。「私は君の言うことに反対だ。しかし君がそれを言う権利は命をかけても守ろう」アイコンはマスコットキャラの「ヴォル子さん」（※呟きは個人の見解です。所属組織とは一切無関係です） note.com/dokuninjin7 cyberfreedom @cyberfreedom3 Cyberspace is a tangible free mind of mathematics. Technology is a child of natural science & a free market. Every Cyborg is equal under bytecodes. (they/them)
お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑
115人の参加者を対象に、1～9までの数字を使って300桁のランダムな数列を2回生成してもらう実験を行った。参加者には、数字の出現頻度ができるだけ均等になるよう意識しながら、なるべく予測不能な数列を生成するよう求めた。 そして、2つの数列の類似度を定量化する独自の手法を用いて分析したところ、わずか300桁の数列だけでも、同一人物が生成した数列と、別人が生成した数列を、96.5％の高い精度で見分けられることが分かった。 この現象は、個人によって好む数字の並びや、避ける数字の並びが異なることに起因しており、1週間後に再度実験を行っても、その傾向は変わらなかった。つまり、数列に現れる規則性は、その人固有の認知的な「指紋」のようなものだといえる。 また、この個人差が、単なる認知能力の違いでは説明できないこと、また、個人になじみ深い数字の並び（電話番号や郵便番号、生年月日など）が影響しているわけでも
（第三者）検証可能な形で情報の非改ざんを保証することブロックチェーン技術の登場により、「情報が改ざんされずに検証できる形で残る」という機能が注目を集めている。しかし、ブロックチェーン技術の文脈でこの機能との関係を考える時に、多くの議論において技術史を踏まえない曖昧な議論が散見され、これが様々な場面で無用なディベートを生み出しているように見られる。そこで、この機能についての歴史を紐解きながら、「いわゆるブロックチェーン」をどう理解したらいいのかを述べたい。 この節のタイトルのように、第三者検証可能な形で情報の非改ざんを保証すること、という要請はもちろん古くから存在する。その多くは、信頼される第三者機関が、ある時点で文書が存在したことを証明するというもので、日本では法務省が所轄する公証制度が存在する[1]。[1]では、公証制度のことを以下のように書いている。 公証制度とは，国民の私的な法律紛争
機械学習アルゴリズムの学習法
TL;DR 機械学習のアルゴリズムには詳しくなりたいけど実装はしない、という立場の人向けの学習資料まとめ 知人向けで、具体的には同僚医師がターゲット読者（めちゃ狭い！）だが、一定度他の人にも役に立つかも 改めて色々眺めてみてやっぱり大学の講義は質の高いものが多いと思った 知人が機械学習のアルゴリズムを学びたいと言っているので、オススメの資料などを見繕ってみるブログエントリ。 機械学習への関わり方を雑にアルゴリズムと実装で分けた場合に、アルゴリズムには詳しくなりたいけど実装をするわけではない、という立場の人向けである。 このようなタイプの人はそんなにいないと思うけど、具体的にはドメインエキスパートとして機械学習エンジニアと一緒にアルゴリズム・データ改善に取り組んでいて、アルゴリズムでどんなことをやっているかをちゃんと理解したい、みたいなのが一例となる。 なんとなくのイメージ的な理解だけだと、
This is a book list for non-STEM students. This list contains introductory textbooks of mathematics and physics, mostly written in Japanese. このリストは文系の人が数学や物理学を勉強するための本の案内です．あくまで，個人的に勉強になったものを並べているだけで，もちろん網羅的ではありません．やたらと並んでいることからわかるように，いろんな本を読んでは挫折して，凹んだりしていました．優秀ならこんなにいっぱい挙げなくていいのだろうと思います．ここから下は，挫折と失敗の個人的な記録です． 何かコメントやアドバイスがある方は，こちらのブログのエントリ（http://hand4.blog2.fc2.com/blog-entry-43.html）にコメントをつけてく
2019-nCoVについてのメモとリンク
リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学／ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 ワクチン関係 変異株関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス（2020年1月6日，11日） インペリグループによる患者数推定（2020年1月18日） 患者数急増，西浦さんたちの論文（2020年1月20日，23日） WHOはPHEIC宣言せず（2020年1月23-24日） 絶対リスクと相対リスク（2020年1月26日） 研究ラッシュが起こるかも（2020年1月27日） なぜ新感染症でなく指定感染症なのか？ なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか？（2020年1月27日） コロナウイルスに対する個人防御（2020年1月27日） 国内ヒト＝ヒト感染発生（2020年1月28日） フォローアップセンター設置，緊急避難等（2020年1月29日） PHEICの宣言（2020年1月3
新鉱物「北海道石」、石油生成の謎を解くカギに？
石油や石炭などの有機化合物は、地下深部や海底にある古生物の遺骸が圧力や温度によって変質して生じるものと考えられている。北海道石も同様で、火山活動の熱や熱水によって地下深部の古生物遺骸が変質した鉱物であると研究者らは推測している。このため、北海道石を調べることは、石油生成のメカニズム解明にもつながるという。 鉱石の保護のため詳細な産地は非公開だが、とかち鹿追ジオパークビジターセンターや北海道大学総合博物館などの一部博物館で標本の展示などを行う予定。 この研究の成果は、5月26日に開催した「日本地球惑星科学連合2023年」で口頭講演とポスターで発表された。 関連記事 プラチナ主成分の新鉱物「苫前鉱」 東大の研究チームが北海道で発見 東京大学物性研究所は、北海道苫前町で採集した白金族元素の粒子である「砂白金」からプラチナを主成分とする新種の鉱物を発見した。この鉱物を「苫前鉱」と命名。この成果はプ
【詳細版】 1+1=2 笑えない数学 ～笑わない数学の笑えない間違いの話～ - Sokratesさんの備忘録ないし雑記帳
NHK で放映された『笑わない数学』という番組の次の回が話題になっていた． www.nhk.jp 企画意図としては「\(1+1=2\) という式を通して数学基礎論という分野を紹介する」というものだったのだが，怪しい説明や誤解を招く説明，端的に誤っている説明があった．というか，全体を通してそういうものがとても多かった．どう少なく見積もっても番組の内容の半分以上がそういうものになっている．正直，全然笑えない．笑わないのではなく笑えない． そういった説明に注意喚起を促し，簡単にだが訂正をするための記事を以前書いた．その記事は速報性を重視して書いており，「ここが怪しい」「ここが間違っている」ということだけを伝えることを目的としていたため，詳細や「具体的にどう直すべきだったのか」という点の記述が不十分であった．というか，一部わたしも素でまちがったこといくつか書いちゃった（訂正・取り消し線による削除済
「女性が入ると会議が長くなる」などと発言して東京オリンピック・パラリンピック組織委員会会長を辞任した森喜朗会長。この女性蔑視発言は国際的にも問題視され、日本のジェンダーギャップがいまだに大きいことが改めて白日の下にさらされた。世界経済フォーラムのジェンダーギャップ指数2020 で、日本は121位であるという事実も再認識された。こうした社会風土が、女性の理系進学に影響をしている可能性を示唆したグループがある。 横山教授が取り組んだのは、なぜ日本では数学や物理学の女子が少ないのかという問題だ。日本では理学部や工学部、中でも数学や物理学といった分野の女性比率が極めて低い。女子学生の理系進学の障害になっているものは何なのか。 ジェンダー研究をスタートさせた理由 科学技術社会論の研究者である横山教授は、学生時代はスーパーカミオカンデを使ったニュートリノ実験のメンバーだった。もともと科学ジャーナリスト
はじめに Unity でリップシンクを行う手段としては、事前にデータを作るものからリアルタイムに解析するものまで色々あります。本ブログでも以前、自分で作ったり Oculus 製のものを解説したりしました。 tips.hecomi.com tips.hecomi.com 前者の記事で自分が 7 年程前に作ったものは様々な依存（外部ライブラリやツールなど）が多く扱いづらいものでした。そこで今回これらの依存を廃してリップシンク単機能に絞り、またもう少しナウい実装にして uLipSync という名前で作り直してみました。 Job と Burst コンパイラを利用して処理を裏に回しつつ高速化 Unity のパッケージ以外の依存を排除 本エントリでは使い方をちょっとした解説を交えて紹介したいと思います。 追記（2021/02/27） 新しいバージョンの説明を書きました。 tips.hecomi.com
なかなか上手い表題を考えるのが難しかったのと， 置かれた状況によって「役立つ」の尺度が変わる． また技術文書に限るものでもないように思ったので， 単に文書とした． なんとも正確ではないが， 何も知らずに数式を書き連ねていくよりはよいだろうということで， この表題で本稿を書くことにした． ご容赦願いたい． はじめに 今やテクノロジーは高度に進化して， 様々な分野で数式を用いたコミュニケーションが必須となっている． しかし一方で数式と聞いて，その「書き方」に関して注意が払われることは意外に少ない． 清書する！ 普段，数式に馴染みのある人でも，以下の時間が大部分を占めるのではなかろうか． 計算用紙に式を書く (宿題などの)レポートを書く 板書する これらはそれこそ学生や教員の垣根なく，日々体験していることだろう． だが次の機会がそうそうない． 清書する これは「不特定多数の人に向けて投稿する」と
アマチュアの方などが、第一級の数学者が長年取り組んでも解決できない問題（フェルマーの大定理*1の初等証明、コラッツ予想、リーマン予想、ふたご素数予想、P=NP問題、etc.）を解いたと主張して論文や本として発表されることは、ありふれたことのように思います。 あなたがプロの数学研究者だとしましょう。 あなたはそれらの原稿を読みますか？ 普通は読まないと思います。なぜなら、 「読まない段階では、その原稿が正しい可能性がある」 ということは、それはそうなのですが、 「その原稿が間違っている可能性の方が圧倒的に大きい」 ということの方が、読むかどうかを検討する側には重大だからです。 定理証明支援系などが更に発展して、近い将来には数学の正しさを効率よく客観的に判定できるようになるかもしれません。 ですが、今のところは、数学の原稿を査読するにはそれなりの時間がかかります。 時間をかけて読んでも間違って
「大学で数学は哲学になる」と主張する人がいる*1．特におもしろくもないし，適切な比喩とも思えないんだが，一部の頭がフワフワしている層や視野の狭い人々，数学を神聖なものに祭りあげたい何とかコミュニケーターなどには受けるらしく，ごくまれに信じている人がいる*2． ただ，実際問題，違いを説明しろと言われるとワリと困る．「リンゴとゾウの違いは何ですか」と聞かれているようなものなので，当然なのだが，「いや，見た目も大きさも全然違うじゃん」と言いたくなる．問題は「リンゴとゾウ」なら一目瞭然なのだが，「学問」は目に見えないので，どちらもわかっていない人には誰かが説明しないと違いがはっきりわからない点にある*3．「リンゴの触り心地はツルツルだし，ゾウも（牙が）ツルツルだから，きっと似たようなものだろう」と言う盲人のようなものである*4． この記事の目的は「数学と哲学の違い」という直観的には明らかだが，ちゃ
量子重力には対称性はない ― 大栗機構長らが証明
2019年6月19日 東京大学国際高等研究所カブリ数物連携宇宙研究機構（Kavli IPMU） 1. 発表概要 東京大学国際高等研究所カブリ数物連携宇宙研究機構（Kavli IPMU) の大栗博司 (おおぐりひろし) 機構長は、マサチューセッツ工科大学物理学教室の Daniel Harlow 助教と共同で、重力と量子力学を統一する理論では、素粒子論の重要な原理であった対称性がすべて破れてしまうことを、ホログラフィー原理を用いて証明しました。この証明にあたっては、量子コンピューターで失われた情報を回復する鍵とされる「量子誤り訂正符号」とホログラフィー原理との間に近年発見された関係性を用いるという新たな手法が用いられました。本研究成果は、素粒子の究極の統一理論の構築に大きく貢献するものであるとともに、近年注目される量子コンピューターの発展にも寄与すると期待され、アメリカ物理学会の発行するフィジ
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
85 , 85 99 2010 2010 4 30 2010 10 20 On Candidate Eclipses of a Supposed Eclipse in Myth ‘Amano-Iwato’ Kiyotaka TANIKAWA and Mitsuru SôMA Abstract The authors interpret that the event ‘Amano-Iwato’ in the mythological period of Japanese ancient chronologies “Kojiki” and “Nihongi” is a description of the experience of watching a total eclipse. We first introduce discussions and results of foregoing
はじめに Computer Scienceなど情報関連の学位が取れる海外のオンライン大学・大学院を調べたので費用や入学要件などをまとめました。 大学院というとComputer Scienceまたは関連する分野の学士号を持っていることが前提のところが多いですが、筆者は現在文系（Art)の学士号しか持っていないため、入学要件としてCSの学士が必須ではないところを選んでいます。 なお、国内の大学院についてはこちらの方がまとめてくださっている記事がとてもおすすめです。 条件 情報関連の学位（学士号または修士号）が取れる できればComputer Science 授業は完全オンライン part-timeで履修できるなど、社会人学生向け 大学院はできれば情報系のbackgroundがなくても入学できるところ tl;dr CSのbackgroundがないがCSの修士号を取りたい →ヨーク大学 CSの学士
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 カナダの研究所Perimeter Institute for Theoretical Physicsとエジンバラ大学に所属する研究者らが発表した論文「The Penrose Tiling is a Quantum Error-Correcting Code」は、繰り返さないパターンである「ペンローズ・タイリング」が、量子コンピュータの誤り訂正に応用できることを提案した研究報告である。 量子コンピュータは量子力学の原理を利用することで、従来のコンピュータでは解くことが難しい問題を高速に解くことができる。しかし、量子情報は環境ノイズからの影響に
ロシア国内ではコンピューターサイエンスや数学、物理といった学問の教育に非常に力を入れており、トップクラスのハッカーはロシア出身者が多いという実績もあります。中でも数学や物理の教科書は、旧ソビエト連邦時代から難解なものでした。「なぜソビエト連邦の教科書は他国と比べて難しいのか？」という疑問が、Q＆AサイトのQuoraで議論されています。 Why are Soviet mathematics/physics textbooks so insanely hardcore in comparison to US textbooks? - Quora https://www.quora.com/Why-are-Soviet-mathematics-physics-textbooks-so-insanely-hardcore-in-comparison-to-US-textbooks 1992年頃、ロ
コンピュータ以前の数値計算(1) 三角関数表小史 -
現代の三角関数計算 三角関数の値を計算する方法として、現代人が素朴に思いつくのは (1)いくつかの角度に於ける値を事前に計算しておき、一般の場合は、それを補間した値を使う (2)Taylor展開の有限項近似 の二つの方法だと思う。Taylor展開を使う場合、角度をラジアン単位に変換する必要があるので、円周率を、ある程度の精度で知っていないといけない。 コンピュータ用に、もう少し凝ったアルゴリズムが使われることもある/あったらしいけど、今のコンピュータでは、(2)の方法が使われることが多い。例えば、Android(で採用されているBionic libc)では、アーキテクチャ独立な実装は、単純なTaylor展開を利用するものになっている。 https://android.googlesource.com/platform/bionic/+/refs/heads/master/libm/upst
著者はサンフランシスコにある大学に通うデザイン科の学生だ。 現在Senior Projectと呼ばれる、いわゆる卒業制作の授業を取っているのだが、そこで初心に戻ってデザインの定義について考え直すレクチャーを受けた。今回は、その授業での学びをまとめてみたい。 アメリカの学士号システムについてまず、アメリカの大学の学士号 (Bachelor’s Degree) は、日本と同様に理系と文系に分けられる。 理系は Bachelor of Science (B.S.) で、文系はBachelor of Arts (B.A.)だ。 文系と理系に分ける日本教育の限界とそのリスク Bachelor of Scienceの専攻は、Biology (生物学)、Chemistry (化学)、Mathematics (数学)、Computer Science (計算機科学)、Neuroscience (神経科学)
EdTech（エドテック）とは、Education（教育）とTechnology（テクノロジー）を組み合わせた造語です。テクノロジーの力で教育環境が変わっていく動き・トレンドを指します。 この記事では、EdTechに特化したニュースSNS『EdTech Media』、教育業界専門の転職サイト『Education Career』を運営している弊社が、EdTech（エドテック）の内容を解説しています。 最後まで読んで頂くと、EdTechとは何なのか、eラーニングとの違い、注目される背景やどんな企業・サービスがあるのかを理解できるでしょう。 IT技術がまだ浸透していない領域で、ITやテクノロジーの活用を進めていくことの総称として「X-Tech」という言葉があります。 Technologyの導入によって市場環境が大きく変化し、様々なチャンスが生まれるため、「X-Tech」は、ビジネスにおいて大きな
- はじめに - 近年、IT業界のダジャレは熾烈の一途を辿っている(ITだけに) 。 類義語を巧みに取り入れたダジャレ、難読化されたダジャレなどが増加し、一体どれで「初笑い」すれば良いのか悩む若者も少なくない。 そのような背景があり、ダジャレを判定するアルゴリズムの開発も盛んである。 ルールベースによる判定では、@kurehajimeが提案、開発したdajarep *1 や、@fujit33によるShareka *2が存在する。特にSharekaは、ルールベースのロジックにも関わらず、反復型とされる種類のダジャレに対して高い精度での判定を可能にしている。また、機械学習モデルを用いた判定手法として、谷津(@tuu_yaa)らが開発したDajaRecognizer *3がある。DajaRecognizerは、多くのルールベースによって子音音韻類似度をPMIとして定義、Bag-of-Words、
息抜きを兼ねてQiitaで開催されている以下のイベントに参加してみました。 ※個人の好みが強い点、将来気が変わって別のことを学んだりといったことも結構起こると思いますがその辺はご容赦ください。また、仕事のものは別途学んだりはしますがその辺はあまり含みません（プライベートで興味を惹かれているものを中心に触れていきます）。 ※執筆者はゲーム業界に在籍しており、現在データエンジニアをしているためその辺の色が強くなっています。 数学関係の強化 以前も何冊か数学関係の本を消化したり、コンピューターサイエンスの基礎本なども消化したりしてきましたが、機械学習含めたデータサイエンス周りを強化するにしろゲーム関係にしろ数学は強化して損はない・・・ですし学んだことは長持ちしそうなため復習や新しいことの勉強も含め数学方面を強化したい・・・という感じがあります。 最近は朝は仕事関係のクラウドやらの勉強・夜はOSS
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