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部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI
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交渉力について
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If文から機械学習への道
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組織横断型研究室構想
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2017首都大学東京情報通信特別講義
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強化学習その5
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良いアイデアを出すための方法
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強化学習その4
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強化学習その3
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強化学習その2
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線形?非線形?
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機械学習キャンバス0.1
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首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分
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勾配降下法の最適化アルゴリズム
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Wifiで位置推定
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ESP8266EXで位置推定
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Raspberry PiでWifiルータを作る
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何をどう学ぶか?
1.
何をどう学ぶか? 2013-04-09 (04-25改訂) 西尾泰和
2.
世の中には大量の 学ぶべきことがある
3.
全部学ぶには 時間が足りない
4.
何から学べば いいんだ?
5.
限られた時間を 何に投資するのか?
6.
何に投資したら いいんだ?
7.
何に投資したら いいんだ?
8.
「いい」の定義 世の中には色々な「いい」の定義がある • 「この知識は役には立たないが、 知っていることで人生が豊かになる」 • 「この知識を知っていると、儲かる」 •
「これを知っているといいコードが書ける」 ↑いいコードの定義って?
9.
プラグマティズム哲学の立場 野中郁次郎「知識創造の方法論」P45より抜粋 知識は本来、人々の役に 立つものでなくてはならず 有用性という目的を超えて 真理はありえない
10.
ベンジャミン・フランクリンの言葉 An investment in
knowledge always pays the best interest. Benjamin Franklin 知識への投資が もっとも利息が多い
11.
有用性って 例えば何?
12.
知識と時間コスト • まったく同じ頭脳を持った双子X, Y •
Xは3年間のプログラマ経験 Yは3年間の法務・知財経験 • 二人に同じプログラミング課題をさせた 場合、かかる時間はどれくらい違うか? • 二人に同じ特許調査をさせたら? 思考実験
13.
知識は時間を 節約する
14.
時間をたくさん 節約できるのが いい知識
15.
具体的な知識 v.s. 抽象的な知識 具体的な知識 v.s. 抽象的な知識
16.
具体的な知識: ツールの使い方 特定言語の文法 具体的な知識 v.s. 抽象的な知識
17.
具体的な知識は 問題解決に 即効性 具体的な知識 v.s. 抽象的な知識
18.
しかし 他の対象に 応用ができない 具体的な知識 v.s. 抽象的な知識
19.
陳腐化が速い 具体的な知識 v.s. 抽象的な知識
20.
抽象的な知識: 概念・理論 哲学・思想 具体的な知識 v.s. 抽象的な知識
21.
抽象的な知識には 即効性がない 具体的な知識 v.s. 抽象的な知識
22.
しかし 長期的に 学習コストを 削減する 具体的な知識 v.s. 抽象的な知識
23.
作業時間の短縮 v.s. 学習時間の短縮 具体的な知識 v.s. 抽象的な知識
24.
抽象的な知識による 学習時間の短縮が 長期的には有利だが 具体的な知識 v.s. 抽象的な知識
25.
抽象的な知識の学習 における問題点 抽象的な知識の学習
26.
抽象的な知識だけ 学ぶことはできない 抽象的な知識の学習
27.
なぜ? 抽象的な知識の学習
28.
知識の根 • 知識はつながることで効果を発揮する • 「抽象的な知識」をただ学んでも 「具体的な経験」とつながらない •
これは根のない切り花のようなもの 新しい花を咲かせることなく散るだけ 抽象的な知識の学習
29.
机上の空論 教科書まる覚え 応用できない知識 抽象的な知識の学習 ありがちなバッドパターン…
30.
根のある知識は どうすれば 身につくのか? 抽象的な知識の学習
31.
具体的な知識から 育てるしかない 抽象的な知識の学習
32.
比較して学ぶ 歴史から学ぶ 作って学ぶ 抽象的な知識の学習
33.
具体的な事実を 集め、比較する 抽象的な知識の学習:比較して学ぶ
34.
同じ点は? 似ている点は? 異なる点は? 抽象的な知識の学習:比較して学ぶ
35.
具体的な対象の 歴史を調べる 抽象的な知識の学習:歴史から学ぶ
36.
なぜ、 どういう状況で 生まれたのか? 抽象的な知識の学習:歴史から学ぶ
37.
なにが変化した? なにが変わらない? 抽象的な知識の学習:歴史から学ぶ
38.
具体的な対象を 自分で作る 抽象的な知識の学習:作って学ぶ
39.
自分に足りていない 知識は何か? 抽象的な知識の学習:作って学ぶ
40.
作ることができた という安心と自信 抽象的な知識の学習:作って学ぶ 「勉強したけど不安」という人は「これを作った」を目指すとよい
41.
比較して学ぶ 歴史から学ぶ 作って学ぶ 抽象的な知識の学習 大事なことなので再掲
42.
ということを 考えながら 書いた本 宣伝 Amazon 「プログラミング」カテゴリー ベストセラー1位 http://bit.ly/langbook
43.
この本が オススメの人 オススメの人
44.
プログラミングを 学び始めてなぜ? がいっぱいの方 オススメの人:その1
45.
答えが載ってなかったらぜひ質問してください! なぜfor文があるの? クラスって必要なの? グローバル変数はなぜダメ? →ズバリ答えます! オススメの人:その1
46.
独学で学んだが 知識が断片的で 不安な方 オススメの人:その2 「体系的に学びたいから大学行こうかな…」とか、よく聞く話ですね
47.
知識を結合させる 「ストーリー」 があります 大学の授業ほどではないかもしれませんが… オススメの人:その2
48.
大学でCS専攻で とっても詳しい方 オススメの人:その3 オススメというわけではありませんが
49.
著者にマサカリを 投げることが できます ブログや改訂版で反映させていただきますm(_ _)m オススメの人:その3
50.
どうぞよろしく おねがいいたします! • 技術評論社の公式ページ: http://wdpress.gihyo.jp/plus/978-4-7741-5654-5 • 著者管理の公式ページ: http://nhiro.org/langbook/ •
Amazon: http://bit.ly/langbook
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