過去に、脳科学、神経科学の発見に対して、ノーベル医学生理学賞がそれなりに与えられているのに対し、もっとも基礎的かつ重要な発見と私には思われるヘッブ則を提唱したヘッブにノーベル賞が与えられていないことは意外に思う。恥を偲んで告白すると、私自身もつい先ほど、仕事の合間にネット検索で逃避していた際に知ったばかりで、このように増田に書いているのである。

例えば、ゴルジとカハール(1906)から始まり、「ニューロンから脳へ」の確か最初の章で紹介されてたイカの軸索の研究によるホジキンとハクスレー(1963)、分離脳のロジャー・スペリー(1981)、エリック・カンデル(2000)あたりが貰ってる。今調べながら知ったが、パブロフも貰ってるし、ヒューベルとウィーゼルも貰ってる。Wikipediaで見てると、神経科学系でほかに私の知らん人もそれなりに貰ってる。医学生理学賞ではないが確かヘルムホルツも貰ってる。だが、ヘッブは貰ってない。

ヘッブが受賞できなかった理由は素人の私には分からないのだが、近年のディープラーニングでのイントロダクションで「まくら」としてヘビアンラーニングが引用される割には、神経科学そのものの領域では評価が高くないのかもしれない。そんなことありえるのかな。

1904年生まれ 1985年没のヘッブが、時代に対して「早すぎた」ということはあるのかもしれない。それにしても、晩年にはパーセプトロンとかニューラルネットワークとかそういうので、AIいけるやん！って当時の人々は盛り上がってた筈なので、やっぱりなんでだろうという気はする。

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2022-04-21

■

「paizaラーニング」では、未経験者でもブラウザさえあれば、今すぐプログラミングの基礎が動画で学べるレッスンを多数公開しております。

いしだのはなしの石田さんを思い出した。

動画でいろんなことが学べるサイトって今でこそ当たり前だから、先見の明はあったとおもうし、

実力さえあれば、あるいは、実力ある人とタッグを組めたら今頃成功者だったのではないか。

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2022-01-19

■

２０２１年、オリンピックのボランティアをした。

応募した理由は、テレビとかでインタビューされた人が語るような、キラキラした理由とかではなく

ただなんとなく、やったらなんか楽しいかな、面白いかなと思っただけ。

ほんとにこれだけ。だから受かるなんてこれっっっっぽっちも思っていなかった。

オリエンテーリングのときに軽い面接があったが、同じグループの人がキラキラしながら志望理由を言っていて、ああ落ちたなと思っていた。

だからその後の連絡は全く期待していなかった。

研修の知らせが来たときはマジでびっくりした。まじかーーーーーーーーーーだった。

そのあと研修に行き、Ｅ－ラーニングをやり、会場と役割が決まったあとに、延期が決まった。

延期が決まった後は連絡がくるまで何も気にしなかった。

２０２１年の年明けくらいからzoomでオンライン講習が始まった。

希望制だったが、せっかく参加するならと色々受けてみた。

ＬＧＢＴやオリンピックの歴史、障がい者スポーツ、英語など、受けてみては、ほーーーーーんと思った、

役に立つか立たないかは別として、視野は広がったと思う。

そうして４月にようやくシフトがきた。

思ったよりもハードではなく、これなら全部いけるなという感じだった。

よくよく考えてみたら、この会場の競技日全部にシフトが入っているだけだった。

同時にe-ラーニングという形で役割の研修も始まった。

もともと接客をやっていたし簡単そうだと思った。

そして簡単だった。

５月に会場の近くでユニフォームを受け取った。

初めて会場まで行った。

意外に行けるなぁと思った。

話はそれるが、私は数年前に仕事を辞めている。

理由はいろいろあるが、人間関係がすごく合わなかったのだ。

知人は「運が悪かったんだよ」や「あなたの入った部署はおかしい」などとフォローしてくれたが、

私はそうは思えなかった。

最も、辞めた直後は、かなり精神的にやられていて、無意識に家から飛び出してしまい、同居人に探されることもあったくらいだが。

今はだいぶ落ち着いて、慣れたところでアルバイトができるくらいまでになった。

でも人が多いとこは怖いのだ。

また、そうなったらどうしよーーーーなんて思っていた。

７月になり会場での研修があった、

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2022-01-07

■未経験 から1ヶ月！Pythonで観る将ライフを向上させた話（プログラム編）

まとめ

プログラミング未経験から1ヶ月ほどで、将棋の評価値の新たな方法でのグラフ化を行うPythonツールを作った。

https://github.com/k-the-p/notherscore

この記事は2本立てです。プログラミングより結果のグラフや将棋に興味がある方はもう一方の将棋編から読むことをおすすめします。

未経験から1ヶ月！Pythonで観る将ライフを向上させた話（将棋編）

目標

評価値以外の観る将の楽しみとして、手の広さの可視化を提案する

AIはわれわれアマチュアの将棋への親しみを大幅に向上させてくれた一方で、棋士が悩みに悩んだ結果として評価値が下がる手を指してしまったときに、「悪手きたwwww」と騒ぐ主にABEMAのコメント欄には忸怩たる思いがあった。

とはいえ、もう評価値を知らなかった時代に後戻りするなんてことは誰にもできないだろう。そして、電王戦から将棋にハマった自分自身としても、AIを否定はしたくない。

であるなら、AIを用いた新しくよりよい将棋の楽しみ方を探っていくしかないのではないか。

以前から私は、「AIの手を指せるなら人間も苦労しないんだよなあ」と思っていた。あるとき藤森哲也先生がYoutube チャンネルで言っていたことを聞いて得心がいった。「AIの一手は最強の一手なんです。確かにプラス 1000点になるけど一手間違えた瞬間にマイナス何百点になるような綱渡りの手。それよりもアマチュアの皆さんにはプラス数百点で得は少ないけど安全な道、最善の一手を学んで欲しい」（大意）と。

ここで言う「最強の一手」に人間にして最も近いのは紛れもなく藤井聡太四冠であろう。藤森先生はアマチュアに向けて喋っていたが、その葛藤は間違いなくプロの中でもあるはずである。渡辺明三冠が言うように「藤井くんと全く同じスタイルを今から目指しても絶対藤井くんより強くなれない」のは自明であるからして。

私はここにドラマがあると思う。また、最強の一手と最善の一手が等しく「いい手」に見えてしまうわれわれアマチュアとしては、そこを機械に教えてもらえるのであれば、棋力向上にも繋がりそうである。

具体的目標

第1候補手と第2候補手の評価値の差を取ってグラフ化すればよさそう？

（差が小さければ手が広い、差が大きければ絶対手に近い、綱渡り）

目指すのはあくまで便利な将棋ツール。将棋 AIを作りたいわけではないので、将棋 AI 自体は局面を入れたら評価値を吐く謎の箱という扱いでよい。

手法

Python 一択

グラフ化や数値の扱いだけでなく、将棋 AIとのやりとりをやってくれるあれこれもあるようなので。

あと習得が楽だと聞いた。その話を教えてくれた人はもう10年間英語学習法をブクマし続けてるけど。

あと「読みやすいコードじゃないと動かない」って設計思想がかっこいい。ついでに言うといわゆる「おまじない」が少なそうなのも魅力。（CのHello worldで挫折した経験あり。studio.hって何……）

何をしたか

詳しい人に聞く

プログラム講師をやっている？方が音楽制作を初歩からやってみる、という（残念ながら）リアルタイム視聴者が俺だけしかいないような配信があったので、音楽の基礎（についての知識は持っていた）を教えてあげたお返しのような形で、「pythonでこういうことがしたくてこういうライブラリがあるのはわかった。経験はHTML+CSS（変数導入前、Bootstrapなんてなかった）のみ。どうしたらよいか」という質問をしたら、「progateは簡単すぎると思うのでPaizaが丁度いいのではないか」というアドバイスを頂き、比較もせずに即登録したのだが結果的にはこれがドンピシャだった。

Paizaラーニング

最近流行りの、環境構築不要で講座の内容を書いて覚えるタイプのサイト。

無料で入門講座の序盤を受けていたらふと目に入ったのが、「対象者：これからプログラミングを学びたい方。HTMLがどのようなものかを知っている方。」でYoutuber先生のオススメ完璧か？と思った。そして実際に完璧だった。

基本的に1講座3分+演習1～2問＋やりたければ問題集たくさんという形式なのだが、これが簡単すぎることなく難しすぎることもなく、俺の知識レベルにベストマッチだった。基本的に毎回何か書くことになるので、変数とは～みたいな解説だけで終わる回がほぼ無いのも飽きなくてよい。

Python入門（と言ってはいるがまだこれだけで発展編はない）の見出しは「プログラミングとは」「条件分岐・比較演算子」「ループ処理」「リスト」「辞書」「多次元リスト」「関数」「クラス」「クラス発展」「例外処理」に各5～8講座*3分+演習、という感じ。クラス発展の途中で行けそうだと思ったのでドロップアウトして実製作に移った。実際関数まで理解していれば、この程度の小さなツールには十分だった（もしかしたらクラスを使えば多少楽になった場面はあったかもしれないけど）。

また、これは書いてる今気づいたことだが、上のコースで学んだことで、実際に役立たなかったものはほとんどなかった（強いて挙げれば辞書くらい？使えてないだけかも）。このこともコース構成の優秀さを示している。

ここまででだいたい2週間くらい。

Google colab

もともとこのサービスは知っていたのと、谷合先生が実際に使っていたように、便利そうなライブラリのcshogiが主にcolab(jupyter)上で動かすことを意図しているようだったので、まずここから入った。最初はcshogiが列挙してくれる特定局面での合法手をリストに入れて、そのリストの項目数＝その局面での合法手の数を出力することから始めた。これは本当に簡単にできて興奮した。

学習と好きなことが直結してると、こんなサンプルコードみたいな簡単なことで喜べるのでコストパフォーマンスがよい。

cshogiとやねうら王をusiで連携する

cshogiのチュートリアルで紹介されているレサ改というAIがどうもmultipv（有望な候補手を2手以上挙げる）に対応してないらしく、強さ的な問題でいずれ手を出すつもりだった予定を繰り上げてやねうら王との連携を試みる。

makeって何？あー、もりかしてMakefileが無いと動かない？（これを書いている今もこんな理解である）みたいな人間でもなんとかやねうら王をビルド？することはできた。レサ改をcshogiに読ませる数行のサンプルコードがとても役に立った。今でもあの完成品らしき拡張子が無いファイルがなんなのか分かってない。（なお、評価関数nn.binが無いと怒られたのでどこのご家庭にもある水匠4のそれをぶち込んだら動いた。評価関数とやねうら王の分担は今もって理解があやふや）（また、途中でAyane[やねうらお氏謹製ライブラリ]も使おうとしたがcolab上では上手く動かす方法が分からなかった）

一応これでcshogiで局面の最善手と次善手およびそれらの評価値を呼び出せるようになったのだが、単にdebugでずらずらと余計なものまで出力するのではなく、重要な指し手周りのinfoだけ出力するようにしようとしたが、上手いやり方がわからず、結局こうなった。

sys.stdout = open('out.txt', 'a')
engine.go(listener=print)

ここは絶対もっとマシなやり方があるはずなので、識者の教えを請いたい。

ようやくWindowsにPythonとVSCodeを入れる

Colab上でまあまあ目処がついたので、この辺りでPythonの環境を作った。ここまでそれをやっていなかった理由は、「おま環」トラブルの可能性をなるだけ遠ざけておきたかったからである。環境が悪いのか俺が悪いのか分からない、というのは初心者にとって限りなきストレスである。あーネットが繋がらなくてルーターの設定や接続とか支払いとか文字通り部屋をひっくり返しながら調べてたら実はフレッツ自体が落ちてた件を思い出してイライラしてきた。cshogiはJupyter上で動かすことを意図しているようなので、それで動かなければ自分の書き方が間違っているのだとほぼ確実にわかる。

まあこの辺りはいろんなサイト見ながら仮想化などしつつ普通に。仮想化が何か分かってないんですけど。

Jupyter notebook

これまでColab上で書いてきたものは多少の書き換えで動いたので、ローカルにJupyter notebookをインストールして、数字の計算とグラフ化を試みる。

ちなみにこの時点で得られているデータはこんな感じ。

go
info depth 1 seldepth 1 score cp -47 multipv 1 nodes 483 nps 241500 time 2 pv 3c3d
info depth 1 seldepth 1 score cp -86 multipv 2 nodes 483 nps 241500 time 2 pv 4a3b
info depth 2 seldepth 2 score cp -53 multipv 1 nodes 847 nps 423500 time 2 pv 3c3d 9g9f
info depth 2 seldepth 2 score cp -68 multipv 2 nodes 847 nps 423500 time 2 pv 8c8d 7g7f
info depth 10 seldepth 17 score cp -78 multipv 1 nodes 100163 nps 1963980 time 51 pv 8c8d 2f2e 4a3b 7g7f 3c3d 2e2d 2c2d 2h2d 8d8e 6i7h 8e8f 8g8f
info depth 10 seldepth 17 score cp -111 multipv 2 nodes 100163 nps 1963980 time 51 pv 3c3d 7g7f
bestmove 8c8d ponder 2f2e
go
info depth 1 seldepth 1 score cp 117 multipv 1 nodes 206 nps 206000 time 1 pv 2f2e
info depth 1 seldepth 1 score cp 78 multipv 2 nodes 206 nps 206000 time 1 pv 7g7f
...

今回の小目標は、goで区切られた中から下から2行目と3行目のcp ほにゃららを取得していい感じのリストにする、というものだ。この辺りは正規表現でなんとかなるだろうと見通しを立てたが、実際そうなった。

ただ、後手が見たときの評価値が後手目線なので、それだけにマイナスをかけるのはどうするか（そうしなければ、先手+3000点の次が「後手から見て」-2900点だったりして綺麗にグラフにならないのだ）を調べるのに結構時間が掛かった。

また、詰み周りでまたプラスマイナスやカンストの絡む計算をしたくないのもあり、数値にNaNを入れてグラフ表記を省略することにしたのだが、そうするとnumpyの関係で整数(とNaN)しか扱わないのに浮動小数点で計算しなければいけなくなって若干気持ち悪かったり。まあ動くのでヨシ！

中間報告

この時点で、ローカルにKIFファイルを保存し、pyファイルでcshogiと水匠を動かし、Jupiter notebookを開き評価値グラフと手の広さのグラフを重ねて表示する、というそれなりのものは出来上がった。

簡単に言えばpyファイルで1手10万局面（森内チャンネルに出てたHEROZの方が使ってた数字をそのまま使っているので特に意味は無い）探索させ、最善手と次善手についての生の評価データを吐き出させ、ipynbでそれを整形し、グラフ化している。

基本的に全部VSCode上でできるので、慣れれば計算時間も含めて10数秒で結果が出るのだが、このワークフローはいかにも美しくない。

なので、Flaskという簡単らしいフレームワークを使ってローカルでWeb アプリとして使えるようにしようと思った。inputとoutputをどうにかするだけだから余裕やろ。

Google colabを触り始めてからここまで1日。圧倒的成長！

ローカル Web アプリを作る

Flaskを学ぶ

Paizaラーニング再び。後半ではデータベースとか本格的な話もあるようなのだが、txtに書き込む一行掲示板を作るまでの前半部を高速で履修（演習は全部飛ばした）。なるほどー、こうやってやりとりするのね、と最低限は完全に理解した。

モジュール化

Jupyter向けのコードを普通のPythonに直してあっちで数字を出してこっちでそれを受けて元に戻して……とかやってると循環参照か何かで怒られることに。その対策に細かく部分を分けて関数にしたのだが、その場合ってもしかして defの内部しか読まれない？（共通部分も読まれると思ってた）（いや、共通部分は読まれるけど他のdef内が見えないのか？何も分からん）なるほど。こうなると関数の内部から上に戻るためにクラスとか欲しくなるのかなーという感想。

最終的にWebに公開しようとこの時点では思ってたので、txtに一旦出力するのが安全性的にどうかとか考えてたのだが、テキストの読み取り周りでハマる。結局抜け出せず諦めた。

以降は、HTMLにダブルクオートが抜けてるのに一時間気づかないとか、FlaskのXSS 対策の対策をするとか、ファイルの書き込み設定をミスって2万手くらい蓄積されて評価値グラフが大変なことになったが、原因に気づかずひたすらグラフ生成部を調べ続けるなど、非本質的な問題にかかずらっていたので書くことは特にない。

GithubとVSCodeとなら連携がらくらく

なので、最初にgitignoreしてなかったせいで1万ファイルくらい上げそうになったけど、それ以外は特に問題も無く。中間報告からここまで2日ほど。結局1ヶ月かけずにプログラミングをそれなりに身につけることが出来た。「プログラムを覚えたければ作りたいものを見つければいい」というのは本当だな、と改めて思った。

で、どうなったの？

については将棋編の方で詳しく書いています。

https://anond.hatelabo.jp/20220107060727

どれくらい書けるようになったのか、を見たい方は主にvalue_output.py（将棋 AIに思考させてデータを取り出す）とgraph.py（データを整形してグラフを書き出す）を見ていただければいいかと思います。

謝辞

最初にPaizaを教えてくださったYoutuberの方、cshogiを初心者でも使いやすいように作って展示してくださったTadaoYamaoka様、水匠開発者のたややん様、水匠含めこんにちの将棋 AIの基盤を作ってくださったやねうらお様、cshogiを通して利用したpython-shogiのKIFパーサーを書いてくださったTasuku SUENAGA様に、厚く御礼申し上げます。

最後に

私は現在、仕事とTwitterのフォロワーを募集しています。

30歳無職。よろしくお願いいたします。

https://twitter.com/k_the_p

Permalink | 記事への反応(2) | 06:09

2021-11-29

■アイの歌声を聴かせて等最近のアニメ 漫画等におけるAIの描かれ方

巷のごく一部で話題の「アイの歌声を聴かせて」を見たので、表題の件について、私の狭い観測範囲(vivyとか見れていません)の中で例を挙げて書いてみる。ネタバレアリなので注意をお願いします。

他にもこういうのは良かった悪かったというものがあれば教えてもらえるとありがたいです。

アイの歌声を聴かせて

テクノロジー描写についてはよく出来てたと思うが終盤は感動で押し切っちゃえ！感がどうにも否めない。2回目見ると1回目感動したところでこれいいのか…？となる描写がちらほら。

良かった点

AIの受け答えがちゃんと機械。いかにも機械な返答をしてイラっとくる感を出してる。
AIというよりIoTが生活に入り込んだモデルとして序盤のパートは非常によくできていたと思う。
ロボティクスとAIをきっちり分けていたのは評価できる。
バス運転手ロボについては微妙な気もしたが既存の車両を有効活用するという面ではあり。
センサーにガムテープ貼っていきってるクソガキはいかにもいそうでチェーンソーとか機関銃でも出して血祭りにあげろと思った。

微妙な点

田植えロボの意味のなさについては親しみを持ってもらうためというエクスキューズがあったらしいがやっぱりピンとこない
アンテナにUSB ケーブルぶっさして衛星をAIが乗っ取るのはさすがにぶっ飛びすぎじゃないか？
アイのAIが自己進化という設定と周囲の機械をハッキングし放題、そもそも母ちゃんの作ったAIを乗っ取ってるのはもう完全にシンギュラリティを突破して人類の脅威じゃないのこれという点はぶん投げて終わってる（母ちゃんがちょっとだけ触れてたが）。

仮面ライダー ゼロワン

　アイが最終的に衛星からネットワークにつながったありとあらゆる機械を操作し放題オチとシンギュラリティ疑惑でこれを思い出した。

　ぶっちゃけコロナの影響という言い訳をしたところで話そのものが途中からガッタガタなのであまり良い例とも言えない気もするが見た人も多いと思うので書く。

　とにかくAIがやる必要のない仕事ばかりやっている点が目に付く。

良かった点

お子様にAIとか技術のトレンドと未来の展望（ディストピアもいいところだが）を示してあげたとかでどう？ゼロワンをきっかけにAI 研究の道に進みましたみたいな子が出てくるといいね（投げやり）

微妙な点

ロボティクスとAIの話が完全にごちゃごちゃになっている。そのくせプログライズキーにデータが入っていて素体にかざせば元のロボになるとかいう話が途中で出てくる。
学習描写が「貴様の技は既に学習した（ﾄﾞﾔｧ」みたいなレベルの使い方しかできてない。
途中から悪意をラーニングさせた云々の話になって、主人公が機械悪くない！悪いの人間！というスタンスに偏っていく
尺の都合だろうけどサブキャラの悩みが片っ端からおしゃべりAIとの会話で解決していく。デウスエクスマキナ的な使い方しちゃってる
アイの田植えロボなんて比較にならないくらいAIの仕事進出の描写が適当かつ無駄。現状で過当競争で人間が食えない仕事ばかりやっている。警備員と漫画家のアシスタントくらいしか歓迎されそうなものがない。
- 声優、お笑い芸人、ラッパー、花屋、弁護士 etc

境界戦記

　AIがトレンドだし出してみるかみたいなノリ以上のものではない。AIはマスコットキャラクターになっているのも正直センスが古い

良かった点

機械学習によりロボットの操縦のサポートといった経験値が積まれていく描写がある。

微妙な点

全体的にAIが魔法のアイテムというか機械生命体みたいな扱いと変わらん
サンライズの過去作だと「サイバーフォーミュラ」のアスラーダの方がちゃんとAIっぽかった。これも元ネタのナイトライダーありきだろうけど

昔から AIと人間の交流でドラマを作るといった話はよく出ているが、昔と今とで違うのは「ラーニング」といった要素が取り込まれている点だと思います。

ロボティクスとAIをごっちゃにしがちなのは今も変わりませんね。ここをきちんと分けるにはネットワークのお勉強も必要だし何より直感的にわかりにくい、人を選ぶ内容になるので仕方ないところもあると思いますが。

Permalink | 記事への反応(1) | 17:19

2021-11-19

■anond:20210922130624

目的によるんじゃないの？

壊れた自動車を直したり、新しい自動車を作ったりするには自動車の仕組みを理解しないといけないけれど、ただ乗るだけなら別に中の仕組みなんて知らないでも乗れるでしょ？

ツールを単に使うだけなら、別にツールの中身なんて知る必要はない。便利な使い方さえ知っておけばいい。

ツールを直したり、新しいツールを作ったりしたいと思ったら、どうやってツールが作られているか理解しないといけないから、コンピュータサイエンスが必要になってくる。

まあ、コンピュータサイエンスとざっくり言ってもいろいろ含まれるよね。

自分が学生時代に習ったもので記憶に残っているのだと、アルゴリズムとデータ構造、プログラミング言語処理系、オペレーティングシステム、コンピュータアーキテクチャ、ネットワーク、分散システム、符号理論...くらいかなぁ。

今時はマシンラーニングやソフトウェア開発手法なんかも学ぶのかもしれない。

それぞれどの辺を作ったり直したりしたいかで重点的に学ぶところが変わるかもしれないけれど。

Permalink | 記事への反応(0) | 22:43

2021-10-27

■anond:20211027184728

こういうのホントいっつも思うんだけどさ

なんで2chだのまとめサイトだのいちいち見ちゃうんだろう

自分の属性や自分の好きなものが叩かれてばかりと十分すぎるほどわかっているのに、どうしてわざわざ見に行って悲しんだり怒ったりしちゃうの？

知ってる奴で、まとめサイトの見すぎでついには猛虎弁ラーニングしちゃった変なツイ腐ェミまでいるんだけどさ、どうしてそうなるまで入り浸っちゃうもんなのかなあ？

いやまあ大体わかってるんだけどさ

はっきり言うけどね

お前らどうせな

逆に「自分らが叩かれてなきゃ安心できねえ」んだろ？

まず男やオタクに対する侮蔑や反感こそが先にあって、それを正当化するための大義名分を必死で探し回っちゃってるだけ

もっと言えばそれだってどうせ親や周りの人間から受けた何かを、今の世の中の叩きやすい対象に向かって八つ当たりしてるだけでしかないの

まあ別に叩きたいなら叩いてくれて結構だけどさ、そのたびに「傷ついたー」だの「攻撃されたー」だの、いちいちソシャゲの捨て身バフみたいなクソしょうもない真似すんのやめねえ？ってそういう話よ

バーチャルリストカットじゃないですかもう

ここら辺はまあ個人差あると思うんだけど

俺はオタクが雑に叩かれてるとわかっていながら、『実話BUNKAタブー』なんていちいち読んだりしねえよ？

だって無駄だから

Permalink | 記事への反応(0) | 19:14

2021-10-23

■初心者向けPython教材・資料のおすすめ度

※随時更新、本記事は、親記事「 anond:20211018163759 」も合わせて読むことを推奨しております。

色々なぶくまで紹介される Python 等の資料について、一応初心者は脱している身として、私見を元に初心者に向けたおすすめ度を紹介していく。

★～★★★★★ で個人的なおすすめ度も示している。

ゼロ からのPython入門講座：★★★★

URL： https://www.python.jp/train/index.html

Python 情報サイトの老舗である Python Japanの初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折が心配になる分量ではあるが、普通の初心者を意識した内容であり、初学者にもおすすめできる範囲の内容と考える。

勿論、有償の書籍のほうが充実したものも多いだろうが、無償の中では比較的初心者向け。

paiza ラーニング：★★★★

URL： https://paiza.jp/works/python3/primer

動画で学べるのとそこそこの範囲を網羅しているのと、環境はサービスが提供しているのでインストール周りを気にしなくていいのがメリットとなる。

逆にいうと説明が音声のみなので自分のペースで進めたい人には少しもどかしいかも知れない。

有料サービスに申し込むとエンジニアに質問ができるということなので詰まった時にいいのかも知れない

（とはいえ初心者の質問であれば、teratail 等で訊けばいいと思う。世話になった分のチップ的な課金ならアリかも知れない）

@IT Python入門：★★★★

URL： https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/subtop/features/di/pybasic_index.html

他の言語をかじったことがある人が詳細を知りたい時には便利だが、初心者にはちょいちょい分かりづらいところがある。

特に第一回目はわからないところは無視してスルーしないと、難しそうな資料だと勘違いされそうなので、構成もう少し考えればいいのにと思う。

このレベルの情報が無料公開されているのは純粋に素晴らしいと思える。

Python ゼロ からはじめるプログラミング サポート：★★★

URL： https://mitani.cs.tsukuba.ac.jp/book_support/python/

「Python ゼロからはじめるプログラミング」の著者が、著書の副読本的にまとめたPDF（スライド）が公開されたページ。網羅性も高く、図解もありそれなりにわかりやすい。

ただし、著書を教科書として授業する際に便利な資料として想定したものと思われ、詳細な解説は著書を参照という内容になっているため、初心者向けかと言われると少し悩んでしまう。

プログラムに関する知識がまったくない人であれば、先に紹介しているゼロからのPython入門講座、paiza ラーニング、 @IT 等のコンテンツで基本を押さえて、その後で振り返りとしてスライドを参照するのが良いかと思う。

あるいは、著書を買うかどうか参考にするためのサマリーとして割り切って読み進めるのが良いかも知れない。

高等学校における「情報II」のためのデータ サイエンス・データ解析入門：★★★

URL： https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-04.html

VIA：b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/tankazunori0914/status/1451365384238428161

これは Python というよりAI関連の話が中心となった資料で、7章におまけ程度にPythonの基礎も扱われている。

機械学習をやりたくて Pythonを始めようという方も一定数居るだろうから、Pythonをある程度押さえた上であれば有意義なコンテンツと思われる。

コメント時は軽く眺めた程度だが、後でちゃんと精読しようと思える程度にはまとまっている。

Python プログラミング入門＠東京大学：★★

URL： https://utokyo-ipp.github.io/

既に元増田に書いた通りだが、東京大学の学生向けの資料であり、遊びがなく、万人向けとは言い難い人を選ぶ資料である。

よって、最初の講座としてこの資料を選ぶのは、学校の教科書・学業が大好きで、読むのが苦にならないという人だけが推奨で、それ以外の人は避けよう。

とはいえ、よくまとまっているいい資料なので、ステップアップの際に復習を兼ねて目を通す分には悪くない。

プログラミング演習 Python 2021＠京都大学：★★

URL： https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/265459/1/Version2021_10_08_01.pdf

例の3000ブクマは2019年の資料だったが2021年の資料が掲載されているので、掲示はこちらを採用した。

イラスト等も交えて丁寧に解説しているが、本題の前にコンピュータ史のようなコンテンツがあったりするのがアカデミックな資料だけあるなという印象。

あと例えば以下のようなコードがある。（資料 92ページより引用）

# x の平方根を求める
x = 2
#
rnew = x
#
diff = rnew - x / rnew
if (diff ＜ 0):
　　diff = -diff
while (diff ＞ 1.0E-6):
　　r1 = rnew
　　r2 = x/r1
　　rnew = (r1 + r2)/2
　　print(r1, rnew, r2)
　　diff = r1 - r2
　　if (diff ＜ 0):
　　　　diff = -diff

※コードのインデントがうまく働いてくれなかったので仕方がなく全角スペースで表現している。不等号も全角に変えている。コピペなどの際には注意されたし。増田記法よくわからん。Markdownで書かせて！

Python の初学者に平方根の計算という問題を与えてもなぁと。元々は現役の大学生に渡す資料なので普通に解けるでしょうけども。人を選ぶというのはこういうところを加味しての発言である。

Python早見帳 + 機械学習帳@東京工業大学：★★

URL： https://chokkan.github.io/python/index.html

　　　chokkan.github.io/mlnote/index.html

Python 早見帳も必要なものを一通りまとめたコンテンツになっていて東大のコンテンツに近い。既に東大のコンテンツを試した人であれば新しく試す必要性は薄いと感じる。

機械学習のコンテンツはそれなりにボリュームがあるが、やはリファレンス的な使い方がおすすめで、別の資料で基礎を学んだ後に、知識の定着度を確認するために使うと良いだろうと思う。

Think Python コンピューターサイエンティストのように考えてみよう第二版：★★

URL： https://cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/thinkpython/ThinkPython2.pdf

VIA： togetter.com/li/1949514

Pythonそのものを掘り下げた書籍。オライリーの同書籍の日本語訳版である。

端的に述べれば中級者向け教材。簡単にPythonを修めた人が更に知識を深めるために利用すると良い。

解説画像などが一切なくてもコードを読めばわかるというレベルの人におすすめ。

オライリーと聞いて内容の想像がつくような人であればまず間違いないだろう。

他言語を学んだ人がPythonを新たに学ぶ際には申し分ないと思う。一方で初心者が最初に手をだすべきとは思えない。

データ 分析のための統計学入門：★

URL： www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf

VIA： b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/tankazunori0914/status/1451365384238428161

自分は公開されたという話があった時に読んだが速攻で挫折した。Python 初学者には必要のない資料と考えてOK。

分析をやっていきたいという人も取り敢えず P14 の練習問題を読んでみて、こういう資料で学んで行きたいと思えなかったら素直に積読しておけばいいと思うの。

ある程度分析問題をこなしたあとのステップアップに使用するのが良いかなと思える資料である。

※URLの登録数に制限があるので、一部は意図的にリンクを切っています

終わりに

ひやかし程度にぶくましてるだけなら別にいいのだけども、本当に Python を習得したいのであれば、ある程度「初学者」のためのコンテンツをあたって挫折しないように学習するべきだと思っている。

Python 自体は習得しやすさとかライブラリの充実度とか結構バランスがいい言語だと思ってるので、沢山の人に普及するといいなという思いから、このようなコンテンツをまとめてみた。

誰かの役に立てばいいなぁ。

Permalink | 記事への反応(1) | 22:12

2021-10-02

■anond:20211002225747

18年入社だから今と少し違うかも。化学メーカー中堅。

ビジネスマナーや、自己分析的な通信教育を月1で提出してたし。e_ラーニング的なのもやらされた。

内定者懇親会として事業所見学、グループワーク、飲み会があったよ。

大半はな1日から2日で終わるもので研究室活動に大きな支障はなかったよ。

入社までにバイトとして働け！みたいな会社もあるらしいがそこはやばいと思う

Permalink | 記事への反応(0) | 23:13

■anond:20211002225747

18年入社だから今と少し違うかも。化学メーカー中堅。

ビジネスマナーや、自己分析的な通信教育を月1で提出してたし。e_ラーニング的なのもやらされた。

内定者懇親会として事業所見学、グループワーク、飲み会があったよ。

大半はな1日から2日で終わるもので研究室活動に大きな支障はなかったよ。

入社までにバイトとして働け！みたいな会社もあるらしいがそこはやばいと思う

Permalink | 記事への反応(0) | 23:13

「ラーニング」を含む日記

■今ChatGPTにネームド増田をラーニングさせてる

■最近の絵描きAIがついていけない

■聞き流すだけで英語が喋れるようになる教材があるらしいっすよ

■ネタツイート供養

■すずめの戸締まり６週目感想

■いつまでも2ちゃんねる2ちゃんねる言ってる人って

■未だにネトゲで絶対有線って言っている人たち何なの

■AIと人間が対立する世界

■仕事で100校近くの中高一貫を回った私が学校選びについて伝えたいこと

■ドナルド・ヘッブにノーベル賞が与えられていない件に関して

■未経験から1ヶ月！Pythonで観る将ライフを向上させた話（プログラム編）

まとめ

評価値以外の観る将の楽しみとして、手の広さの可視化を提案する

具体的目標

何をしたか

詳しい人に聞く

Paizaラーニング

Google colab

cshogiとやねうら王をusiで連携する

ようやくWindowsにPythonとVSCodeを入れる

Jupyter notebook

中間報告

ローカルWebアプリを作る

Flaskを学ぶ

モジュール化

GithubとVSCodeとなら連携がらくらく

で、どうなったの？

謝辞

最後に

■アイの歌声を聴かせて等最近のアニメ漫画等におけるAIの描かれ方

アイの歌声を聴かせて

良かった点

微妙な点

良かった点

微妙な点

境界戦記

良かった点

微妙な点

■初心者向けPython教材・資料のおすすめ度

※随時更新、本記事は、親記事「 anond:20211018163759 」も合わせて読むことを推奨しております。

ゼロからのPython入門講座：★★★★

paiza ラーニング：★★★★

@IT Python入門：★★★★

Python ゼロからはじめるプログラミング サポート：★★★

高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門：★★★

Pythonプログラミング入門＠東京大学：★★

プログラミング演習 Python 2021＠京都大学：★★

Python早見帳 + 機械学習帳@東京工業大学：★★

Think Python コンピューターサイエンティストのように考えてみよう 第二版：★★

データ分析のための統計学入門：★

終わりに

■最近の絵描き AIがついていけない

■いつまでも 2ちゃんねる 2ちゃんねる言ってる人って

ローカル Web アプリを作る

Python ゼロからはじめるプログラミングサポート：★★★

Python プログラミング入門＠東京大学：★★

Think Python コンピューターサイエンティストのように考えてみよう第二版：★★