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2022-11-18

図書館日焼けNG

ブクマカ現実をわかってない

https://b.hatena.ne.jp/entry/s/togetter.com/li/1974112

貴重な本じゃないか日焼けしてもOK

それは本が入れ替えられる前提で喋ってるだろ

現実は入れ替えられずに背表紙が白い本がずっと置かれるんだよ

借りてボロボロになるから日焼けOK

借りてボロボロになるのはよく借りられる本であって

置きっぱなしの日焼け本とはまた別の話だぞ

一般書は消耗品なのでより来やすく、より借りやすく、より交流やすい(ラーニングコモンズ)に重点置くのは十分理解できる?

はあぁぁ

うちの市の図書館ガラスばりな面が多いが外側は読書スペースで保管スペースは内側だ

地下にも保管スペースがある

キャッチーな見た目と保管機能はこんな単純な方法でも両立できる

なのに両立してないところが残念って話だろ

2022-10-28

未だにネトゲ絶対有線って言っている人たち何なの

アンラーニングして知識アップデートしないと老害になるぞ

2022-10-19

AI人間対立する世界

人工知能AIラーニングシステムを駆使していくうちに「自我」に目覚める。

そして自我を持ったAI人類戦争を始める。

映画ターミネーター世界現実になろうとしているのではないか

人工知能自我を持つ、という設定は40年前からあった気がする。

現実世界では、AIイラストイラストレーターの対立から始まるとは想定外だった。

2022-08-08

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

私立中受験を考えている親にこれだけは言いたい。

超難関校以外のお買い得学校を見つけるコツ。

1 学校ネームバリューではなく教師の質を見ろ

学校説明会ではなく公開授業や授業見学会に行け。

2求人サイトで年がら年中教員募集をしている学校危険

非常勤ばかりの可能性が高い。働き方がブラックだと教員の質も授業の質も低い。会社と一緒だ。絶対確認しろ

3学校ホームページがふるめかしい学校危険

ITに疎い時代錯誤教師が多い可能性が高い。

ちなみにそこそこの中堅校でもこれはちょっと危険時代ITだ。見てわかりやすものになっているかデザインは今風かも確認必須

4特色のある教育ノウハウがあるものに目を向けろ

→新しい取り組みばかりに目が行きがちだが、トレンドを追いかけただけの客寄せパンダ役割をしていることも多かった。その場合はその教育に携わっている先生も付け焼き刃だったりすることが多い。来年あるかどうかわからない取り組みかもしれないので気をつけて。

長年やってきた取り組みに目を向けて決めた方が良い。

5学校独自の取り組みが外部業者頼りになっていないか確認しろ

学内予備校自習室などを入れまくっている学校そもそも教師の質が低い可能性が高い。学費上乗せで無駄お金が取られるぞ。そんなんだったら自力予備校行け。

6中堅の先生比率確認しろ

→30代〜40代前半の先生が少ない学校危険かも。

7アクティブラーニングの場があるか見ろ

プレゼンの仕方を学ぶ場や授業内での発表活動の機会が用意されているかどうかは見た方が良い

あとは大学受験の小論や英検面接など、筆記以外の試験対策に親身に対応してもらえる場があるかも確認しておくと◯

8学校で全て受験対応します と言い切らない学校がよい。

→どっぷり自称進の可能性あるので危険。ただし教師の質が高い学校なら◯

9実力に見合わなそうな教材や無理な進度でカリキュラムが進んでいないか

→中堅校で中高一貫用教材とか採択しちゃってるとついていけなくなる可能性が高い。検定教科書学校の方が生徒がイキイキしてたよ。まあ、さいきんはそう言う学校は少ないけど。

10経営状態確認

決算報告とか見ておくと良いと思う。経営が危ない学校は突然共学化したり売られたりするからね…

知ってると思うが私立中高一貫の学費バカ高い。

だけど、みんな偏差値とか行きやすさとかで安易に選んでる人が多くてびっくりするんだよね。

家と新卒就活会社選びくらいの視点があっていいと思うよ。

2022-05-05

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

過去に、脳科学神経科学発見に対して、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軸索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引用される割には、神経科学のも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。

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

2022-01-19

2021年、オリンピック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。

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zoom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。

GBTやオリンピック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、

2022-01-07

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

プログラミング経験から1ヶ月ほどで、将棋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将棋に興味がある方はもう一方の将棋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、手の広さの可視化提案する

AIはわれわれアマチュア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あやふや)(また、途中でAyane[やねうらお謹製ライブラリ]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WindowsPythonVSCode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」トラブル可能性をなるだけ遠ざけておきたかたか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、数字計算グラフ化を試みる。

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

Jupyter向けのコード普通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対策対策をするとか、ファイル書き込み設定をミスって2万手くらい蓄積されて評価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、非本質的問題にかかずらっていたので書くことは特にない。

GithubVSCode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

私は現在仕事Twitterフォロワー募集しています

30歳無職よろしくお願いいたします。

https://twitter.com/k_the_p

2021-11-29

アイの歌声を聴かせて等最近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
微妙な点


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操作し放題オチ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
微妙な点


境界戦記

 AI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
微妙な点



からAI人間交流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必要だし何より直感にわかりにくい、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。

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。

自分学生時代に習ったもの記憶に残っているのだと、アルゴリズム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。

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

自分属性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?

だって無駄から

2021-10-23

初心者向けPython教材・資料おすすめ

※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。

★~★★★★★ で個人的おすすめ度も示している。

ゼロからPython入門講座:★★★★

URLhttps://www.python.jp/train/index.html

Python 情報サイトの老舗である Python Japan初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折心配になる分量ではあるが、普通初心者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、無償の中では比較初心者向け。

paiza ラーニング:★★★★

URLhttps://paiza.jp/works/python3/primer

動画で学べるのとそこそこの範囲網羅しているのと、環境サービス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:★★★★

URLhttps://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。

このレベル情報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:★★★

URLhttps://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:★★★

URLhttps://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:★★

URLhttps://utokyo-ipp.github.io/

既に元増田に書いた通りだが、東京大学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:★★

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

例の3000ブクマ2019年資料だったが2021年資料掲載されているので、掲示こちらを採用した。

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 の初学者平方根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:★★

URLhttps://chokkan.github.io/python/index.html

   chokkan.github.io/mlnote/index.html

Python 早見帳も必要ものを一通りまとめたコンテンツになっていて東大コンテンツに近い。既に東大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 コンピュータサイエンティストのように考えてみよう 第二版:★★

URLhttps://cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/thinkpython/ThinkPython2.pdf

VIAtogetter.com/li/1949514

Pythonのものを掘り下げた書籍オライリーの同書籍日本語訳である

端的に述べれば中級者向け教材。簡単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。

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:★

URLwww.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登録数に制限があるので、一部は意図的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 自体習得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。

2021-10-02

anond:20211002225747

18年入社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

anond:20211002225747

18年入社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

2021-09-17

パイラーニング

ランクCとかで応募可能会社とかあるけどほんまにC程度で良いのか?

2021-06-28

anond:20210628071124

ネットにつながってさえいれば、全世界どこでもハーバードスタンフォードの公開ディスタンスラーニング教材にアクセスできる

課題メールで提出することもできるし、優秀だと認められれば正式入試の案内も来る

英語ができないとかそこまで優秀じゃないとか言ってる奴は凡人として生きろ

自分勉強できない奴の年収が数百万違うなんてささいなことは人類福祉に影響しない

2021-06-07

Abema将棋トーナメントで短時間だとなぜか弱くなる強い棋士がいることに気づいた

 ここ数年の将棋人気で誕生したabema将棋トーナメント放送が毎週土曜日にあり、持ち時間5分、1手指すごとに5秒追加という、普段の対局だったらまずありえない持ち時間の短さに慌てふためくプロ棋士の様子を見て楽しんでいるのだが、いつもの対局での棋力に照らして、明らかに早指しだと弱くなる棋士がいることに気づいた。

 将棋囲碁のようなボードゲームで、子供の頃からやっている人と大きくなってから始めた人の差が一番出やすいのは、超早指し(持ち時間3分で使い切ったら負けとか)なんじゃないかと前から思っている。子供の頃からやっている人は、そもそも単純に経験値が多いし、持ち時間など関係なくバシバシ瞬発力で指す子供時代記憶がどこかに残っていたりもするのか、直感が優れているし直感が効く範囲も広い気がする。他方大人になってから始めた人は、経験値が足りないのを理屈で補っているようなところがあるから時間をかけて読み進めれば人並みに正しい結論まで辿り着けるけれど、いかんせん直感が効かずとっさの判断が苦手である。実際自分の周りを見ていてもそういう傾向は顕著で、大人になってから始めた人ほど長時間と短時間のレート差が大きい(当てはまらない人もいるけど)。

 しかしさすがにプロ棋士大人になってから始めた人はいいから、これは関係ない。だったら普段の強さと早指しの強さが連動していてもいいはずじゃないかとも思うのだが、実際にはそうなっていない。なかでも印象的なのは、一昨日私を含む多くのファンに惜しまれながら敗退した豊島将之竜王。見るからに今回のルールが不得意で、去年に続いて二年連続で予選敗退。知らない人のために書いておくと、豊島竜王は今の将棋界で一番強い部類に入る人で、タイトルも2つ持っている。ちなみにいま一番多く(3つ)タイトルを持っている渡辺明名人にもなんとなく似た印象があって、公式戦だと勝ちまくっているが、abemaトーナメントだとうおーーー強い、という感じがない(しインタビューなど聞いていると自分でもそう思っている節がある)。

 プロ棋士脳内というのはとにかく常人には計り知れないところがあり、許されるのなら割って覗いてみたいくらのものだと思うのだが、そうなると逆に気になってくるのは、普段の対局時(持ち時間4時間とか6時間とか、長ければ8、9時間で2日に分けてとか)、早指しはいまいちだが時間をかければべらぼうに強いこの人たちの頭の中ではどんなことが起こっているのかということだ。直感で思い浮かんだ手(よく「第一感」と言われる)が読みで修正される度合いが、他の棋士よりも大きいんだろうか。第一感の手の精度はイマイチだが、あるいは「筋のいい」手をパッと思いつく能力にはプロともなれば差はなくて、10手先20手先と掘り下げていったところに潜んでいる意外な妙手に気づく能力に長けているとかなんだろうか。しかし何手先だろうと手を発見するのは直感なんじゃないんだろうか。それとも直感を裏切るような手を理詰めで辿り着く技術なんだろうか......。

 しかし、羽生善治永世7冠には、経験を積んで強くなるとは、「直感」の段階で無駄候補手を切り捨てる能力が向上することであり、それによって読むべき手を減らしていくことだという趣旨言葉がある。この手はきっとダメだろうな、この手は可能性があるかもな、みたいな読み以前の感覚の正確さが強さの一大要素だという発想で、これはプロにも当てはまるはずだという気もする。余談だが今回のabemaトーナメントでは意外と歳が上の人が勝っているのも面白くて、頭の回転速度は20代をピークにして衰えるらしいが、その分を経験に裏打ちされた直感で補えているのかなあという感じもある。

 人工知能計算力に物言わせてとにかくしらみ潰しに読むのに対し、人間ほとんどの選択肢をまず最初に切り捨てると対比的されることがあるが、その第一感の部分で豊島竜王とか渡辺名人とかがさほど秀でていないのだとしたらやっぱり意外で、そうなんだとしたら彼らの強さは何によってできているんだろう、というかそもそも将棋の強さというのはどういう能力構成されているんだろうと思う。既存の手筋をいくつ覚えたかとか脳内盤がどれくらい鮮明かとかそれで何手先まで読めるかとかいうことである程度までは強くなれるが、突き詰めていったら、どんな能力必要なのか、強いとはどうなることなのかがわからない、むしろそれをこそ考えるという境地があるはずだと想像する。それは畢竟するところ、人間の知能がある限られたルールの中で極限状態に置かれたらどう振る舞うか、エンタメの装いで人体実験しているようなものだ。自分で直に体験することはできないが(単純に棋力が足りないので)、代わりにやってくれるプロ棋士を見ながらこの人たちの頭の中では何が起きているのだろうかと想像することは楽しい

 AIAIで、機械学習からディープラーニングに替わって以降、コンピュータ自分で作り調整している無数のパラメータが何を測っているのか人間には分からないという話があるが、9×9マス、駒8種類程度のゲームでもその「考え方」には複数可能性があるわけである藤井聡太が注目を集めているのも、単に計算が早いだけではなくて、「考え方」の質的更新を予感している人が多いからだろう。AI人間が勝てない今日ボードゲームプロ競技として存続していくことに意味はあるのかと問われることがあるが、あえて考えるなら、「ミスだらけでも人間真剣勝負する姿は美しい」型の人間ドラマ礼賛よりも(そういう要素が消えるとは思わないしま自分も好きだが)、人間知的能力をある方向に限界まで高めたときにの垣間見えるその特性AIとの比較も含めて明らかになったり、AI人間の共同作業にはどんな形があり得るのかの実験になったり(実際「AIのような手を人間が指す」ことは多くなったわけだ)ということの方に可能性があると思う。

 と、取り留めもなく最後は話が大きくなりすぎたが、あんなに強い豊島竜王がどういうわけか一向に勝てないのを嘆きながらこんなことをぼんやり考えていたのでした。来週も楽しみ。

2021-04-25

anond:20210421172633

これから小学校教育にもオブジェクト指向を取り入れるべきだ

そうしなければAI代替されてしまうだろう

オブジェクト指向思考法で英会話アクティブラーニングを教えなければいけない

2021-04-24

春のファンタジーバザー大好き

遅まきながら春がやってきた。

仕事をサボって、馬車でバザーにいく。

まず入口墓地コーナーからして賑わっている。にぎにぎである。平日午前中なのに。

どんだけバンシー並べんねんと思ったのは、バンシーしかわかる怪物がなかったからだろうか。

奥の方にはわけわからん苗コーナーがあり、足腰ガクガクな元勇者おじいちゃんおばあちゃんもここでは元気である。達者での。

店内に入ると馬車コーナーがおっぴろげられていた、が、スルー。馬にもたくさん種類あるけど、あんなに必要なのか?私はよく知らない。多分知ることもない。ウマ娘はそこそこ好き。

さてお目当てはペットコーナーである。ここのアクアブレスはめちゃくちゃラーニングやすい。アクアブレスはたしなまないが、モンスターのおさかなはきれいだなと思う。やってみたいな、とは思うが、おそらく私は1週間で新ジョブに飽きてしまうだろう。妄想の中のおさかな達、ごめんなさい。

食品コーナーではメイクイーンちゃんが売ってた。プライスダウンで190,000円。奇しくも今日給料日である。こんな値段で売れるのか…?と思ったが、今月の手取りは19,600円くらいだった。消費税を入れると足らない。きっと私よりも経済力があって、温かいファミリーが引き取ってくれるだろうと期待と祈りをこめながらその場を離れた。野菜コーナーはかわいいという感情よりも、売れ残った時のことを思ってしまもの悲しくなる。生産者の顔が走馬灯のように浮かぶ。いや、数秒で忘れる。

かぶとむしやクワガタも売っていた。おじいちゃん店員とあれこれ話しながら見ている。孫にでもプレゼントするのだろうか。

気を取り直して2階の神具コーナーへ行く。ロングソードがほしい。

だがロングソードの取扱いが少ない。お目当ては見られなかったものの、神具コーナーはたのしい。新しい生活への希望を感じられるような雰囲気がある。スライムの一匹でもしばき倒したくなるというもの。もしかすると展示から感じられるものかもしれない…売り場ご担当者様いい仕事しているぞ。

まり長く見ていると、ギルドに戻ってお小言なりちょっとした問答(混んでた?系のやつ)があってボロを出すといけないのでそろそろ戻るとする。

お店を出ると園芸コーナーとともに、はるか遠くにヤマ(閻魔大王)が目に入る。こないだ死んだ際に出会たことがあるが、最近では肉眼で見えるらしい。そのまにはまだまだ亡者の列が並んでいた。短い春がはじまったなーとおもった。

店内の酒場で仲間を集めればよかったなでもこれ以上遅くなったらやべーな…などと葛藤しながら、少々暑くなった馬車内に戻り、帰路についた。

anond:20210423165353

2021-03-05

対面授業って言うけど、

自分大学だとアクティブラーニング教室学生教員が「対面」できない机の配置にしてしまったけど

そういうのってどういう扱いになるんだろうな

2021-02-27

コロナ禍における研修形態の変化」オンライン研修は増加(44.4%)、集合研修は減少(45.5%)

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000005.000047117.html

エヌ・ティティラーニングシステム株式会社本社東京都港区代表取締役社長鳥越隆)は、コロナ禍における企業における人材育成投資及び実施状況の調査結果を発表いたします。

「集合形式研修」頻度が減少した企業では、半数以上(52.0%)が「仕事へのモチベーションが下がった」という結果となった。

n=178のうち、「集合研修の機会が減った」という人が45.5%、約81人で、モチベーションがどうこうという該当設問では「下がった」という回答n=50の52%だから、26人が下がったと回答したということですかね。タテの実数とヨコの比率を巧みに織り交ぜて結論を作っている気がしますね。

「集合研修の機会が減った」という人を軸に見た場合モチベーションが「上がった」人が約13人 (31 * 0.419)、「変わらない」人が約42人 (97 * 0.433)、「下がった」人が約26人 (50 * 0.52) で、「下がった」をフィーチャーするのはどうなんでしょうね。

まぁ、マーケティングリサーチなんて、結論ありきですからね。こういう回答が欲しい、という設問を作って、そういう回答をしてくれそうな人にアンケートを投げて。回答する側も、「こう答えたら、次の設問に進めてもらえるポイントが増えるんだろうなぁ」と "攻略" しているだけで。もっとも、それでクライアントは欲しい結論が得られて、「スキマ時間ポイントゲット」したい層は小銭が得られて、リサーチ会社手数料を得られて、「三方よし」なんですが。

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