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機械学習の独学で効いた技術書4選

はじめに 数年前、社内のレコメンド改善を任されたときに自分は完全に手が止まった。ライブラリを呼べばモデルは学習できる。評価スコアも出る。なのに「なぜこの精度なのか」「この差は意味があるのか」を聞かれると何も答えられなかった。 困ってWeb記事を漁った。断片は埋まる。ただ記事は前提をばっさり省くので、交差検証の切り方やp値の扱いといった土台の部分は、読んでも読んでも穴が残った。結局その穴は本で埋める…

【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで

1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

プログラミング雑記 2026年5月13日

今日もウェブの海から気になる技術トピックをすくい上げ、短い所感を添えてお届けします。 この記事では、Go/.NET/AI/クラウド/セキュリティなど幅広い分野の最近の動向と注目記事をコンパクトにまとめています。気になる話題があればリンク先を辿っていただき、コメントや補足情報をいただけると嬉しいです。 プログラミング Go言語 Go言語のシンプルさと実用性の高さを強調し、複雑なフレームワークやマイク…

【読書の夏？】各分野のおすすめ技術書を75冊まとめてみた

はじめに こんばんは、mirukyです。突然ですが、もう夏ですね。 比較的今年の6月は涼しいですが、7月からはいつも通り暑くなるんですかね、、。 そんな時は、部屋でエアコンをガンガンにきかせて、本でも読みましょう！ 涼しい地域の方は、風鈴のついた縁側で本を読むのも風流でいいですよね〜。

Claude certification 全冠

はじめに anthropicがパートナー企業向けに展開するClaudeの資格4種に合格したので、試験の感想・勉強したことなどを残しておきます。 - Claude Certified Architect – Foundations (CCAR-F) - Claude Certified Architect – Professional (CCAR-P) - Claude Certified Deve…

『ゼロから作るDeep Learning ❹（強化学習編）』で学ぶメモ

『ゼロから作るDeep Learning ❹（強化学習編）』で学ぶ 1. この本の位置づけ（何ができるようになるか） 『ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編』は、外部ライブラリに過度に依存せず、強化学習の基本部品を「理論」と「実装」の両方から積み上げる構成になっている。出版社の説明も「基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学ぶ」点を強調している。 (O'Reilly Ja…

DDPMの学習方法

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）の学習方法を3つの特徴で理解する この記事について 書籍「拡散モデル データ生成技術の数理( Learning ❺ ―生成モデル編( 1. DDPMの概要 1.1 DDPMとは

入門書通りにCNNから学ぶ必要はない。いま生成AIへ最短で到達するための学習ロードマップ

はじめに AIを学ぼうとして入門書を開くと、CNNから始まることが多いです。 畳み込み、プーリング、画像分類。 もちろん大事です。 ただ、いまLLMや画像・動画の生成AIを使い、その仕組みを理解したい人にとって、最初の山がCNNである必要はないと私は考えています。

【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで

1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

2022年にお世話になったオライリーのPython書籍5選

はじめに みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社　先端技術研究部の@fujineです。 Python Advent Calendar 2022( 本記事が、 - これからPythonで機械学習を学ぼうとしている

強化学習のコンセプト【テーブル形式の解法】

1. はじめに この記事は、ゼロから作るDeep Learning④強化学習編( 本記事では、強化学習の状態空間と行動空間に関するテーブル形式の解法について説明します。関数近似による解法は別の記事で説明する予定です。 2. マルコフ決定過程 マルコフ決定過程(Markov Decision Process: MDP)について説明します。

SE 3年目で読んだ技術書52冊

概要 2ヶ月遅刻ですが、2023年4月～2024年3月で読んだ本145冊のうち技術寄りの本から52冊をざっくり紹介します。 オススメ度は10段階です。 1年目。 2年目。

強化学習ライブラリOpenAI Gymで独自環境を作って学んだ“やってみないと分からないこと”

背景 強化学習に興味がありはしたものの、いろいろな講座や情報を読んでもどうもしっくりこない状態が続いていました。※後述の書籍を理解するベース知識を得るために必要だったと思ってます。 そんな中、O’Reilly社のゼロから作るDeep Learning ❹ 強化学習編( Gym( コーディングの写経では、終わったのちに何か独自要素を加えて改造することで理解が深まります。独自に何か簡単なゲームを定義し…

『ゼロから作るDeep Learning ❹（強化学習編）』で学ぶメモ

『ゼロから作るDeep Learning ❹（強化学習編）』で学ぶ 1. この本の位置づけ（何ができるようになるか） 『ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編』は、外部ライブラリに過度に依存せず、強化学習の基本部品を「理論」と「実装」の両方から積み上げる構成になっている。出版社の説明も「基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学ぶ」点を強調している。 (O'Reilly Ja…

生成AIで分析できる時代。それでも読むべき機械学習・データ分析70冊【2026年版】

info - 生成AIが普及した結果、機械学習・統計・データ分析の役割はどう変わったのか？生成AI時代の基準で選び直した厳選70冊 1. はじめに 今回は今まで以上に悩みました。生成AI時代にこれらの本が対象とする技術が必要なのか。必要としても今までと同じではないのではないか。 今回の編集方針。

型で覚えるDeep Learningのライブラリ【2021年度版】

はじめに ※この記事は以前アドベントカレンダーで書いた記事( v2での書き方やモデルの保存、自前のデータを利用するためのカスタムデータセットの書き方を追記しました。（それ以外の部分は変更していません。）また、Chainerはメンテナンスフェーズに移行しましたが一応載せたままにします。 Deep Learningに関することをやろうとする人にとって悩ましいのが、どのライブラリ使えばええねん問題だと思…

型で覚えるDeep Learningのライブラリ【2021年度版】

はじめに ※この記事は以前アドベントカレンダーで書いた記事( v2での書き方やモデルの保存、自前のデータを利用するためのカスタムデータセットの書き方を追記しました。（それ以外の部分は変更していません。）また、Chainerはメンテナンスフェーズに移行しましたが一応載せたままにします。 Deep Learningに関することをやろうとする人にとって悩ましいのが、どのライブラリ使えばええねん問題だと思…

（20年10月新刊メイン）IT・AIエンジニア&PdMにおすすめの書籍集

本記事では、私が2020年10月に読んだ書籍の内容や感想を紹介・解説します。 はじめに 私がこの1カ月間に読んだ、書籍の内容と感想のまとめ記事です （これらの読書は仕事ではなくプライベートの趣味です） Twitterでリアルタイムに投稿した内容を、1カ月分まとめます。

クッキー画像でサクッと異常検知AIを作る

動機 AIを使って異常検知（製品の良品・不良品を見分ける等）を行いたいと考えたことがある人は多いのではないでしょうか？実際にAIが得意とする分野ではありますが、実際に取り組んでみると、不良画像のデータが十分に収集できない、異常判定の可視化が難しいなど、躓くポイントが多かったりします。 今回は、シンプルな実装かつ最小のリソースで異常検知を実現するための手法の一つとして「オートエンコーダ」と呼ばれるA…

生成モデルを学習する際に役立つリンク集(2022年度版)

はじめに こんにちは！AMBL株式会社に21卒で入社した傍示です。現在は画像系AIアプリのインフラ周りを主に担当させて頂いております。この記事はAMBL株式会社 Advent Calendar 2022( この記事では最近流行りの生成モデルを学習する際に参考になりそうなサイトなどを紹介していきます！ 新しい情報が増える度にたびにこの記事も更新していこうと思いますのでこの分野に興味のある方は是非ご参…

2023年版データ分析の100冊

わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…

文系出身が入社３ヶ月で G 検定に合格した話

経緯 4 月に新卒で IT 企業に入社しました。 世は GW（10 連休！） 研修期間中だった新卒たちには、休暇中の課題が出されました。 技術系の本を読んだり、情報を収集したり、Web サービスの中身を見たり…

JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3 合格体験記

2019/11/9にG検定を受験し、無事合格しました。 これから受験しようと考えている文系出身やAIに全く触れてこなかったけど受験してみようと考えている人向けに感想を踏まえて勉強法等をまとめてみようと思います。 感想 　過去問や模擬試験では時間を余して8割越えをキープし、持ち込みやGoogle先生に質問しながらの受験が可だったために慢心していたがが、本番は時間もギリギリで焦った。 総受験者数：6,…

データサイエンス系気になる近刊書籍（2020/03/13現在）

出版社によっては近刊情報として、刊行予定、概要、目次、一部中身を教えてくれるけど、理工系の出版社様は奥ゆかしいのかウェブサイトのコンテンツ更新が苦手なのかなかなか情報をくれない。でも著者の研究者や技術者の方はボランタリーで出版前から執筆経過や関連コードの紹介サイトを準備してくれていることがある。 そんなまとめサイトがあったらいいな、と思ったから作ったのですよ。 網羅していない？私の独断と偏見と憶測…

技術書 2020

技術書を毎月 5 冊程度嗜む研鑽の日々が今年も終わり、新刊の中から良書を紹介。 1 月 2020-01-18 グラフィックスプログラミング入門( 2020-01-24 Python実践入門( グラフィックスをプログラミングする、がわからない人には『グラフィックスプログラミング入門』。JavaScript と HTML(Canvas) によるシューティングゲーム制作を通して、グラフィックスの基礎が学…

よりよい勉強会を求めて　～これまでに試した勉強会の方式とその結果～

はじめに QualiArts Advent Calendar 2021、7日目の記事です。 私はQualiArtsでサーバサイドエンジニアをやっていまして、去年はgpt-3についての記事( 弊社では様々な勉強会が行われており、私はその中でも人工知能系の勉強会に参加しています。 私が参加する前から行われていた勉強会ですが、今に至るまでずっと、よりよい勉強会を模索されており、初めは良い方式だと思ったが…

ML・CV系研究室配属前に読む記事

はじめに 私が研究室に配属されたとき行ったこと、やっておけばよかったことを中心に記事を書きます。 分野に限らず、共通しておすすめ出来る点もあります。これから研究室に配属され、研修が始まるまでに何かやっておきたいけど、何をやればよいかわからないという学生を対象にしています。 また、研究室配属がまだまだ先の学生の参考にもなるかもしれません。 やっておくとよいこと

SE 3年目で読んだ技術書52冊

概要 2ヶ月遅刻ですが、2023年4月～2024年3月で読んだ本145冊のうち技術寄りの本から52冊をざっくり紹介します。 オススメ度は10段階です。 1年目。 2年目。

2026年第2回 E資格 合格体験記｜勉強方法・参考書・試験を受けて感じたこと

はじめに 2026年第2回 E資格に合格しました。 この記事では、合格までに行った勉強方法や使用した参考書、実際に試験を受けて感じたことを、自分自身の記録も兼ねてまとめます。 これからE資格を受験する方、特に「機械学習やAIを専門に実務で扱っているわけではないけれど、E資格に挑戦したい」という方の参考になれば幸いです。 E資格対策とは

【スマホOK/実行しながら学ぶ】東大松尾研のデータサイエンティスト育成/ Deep Learning基礎講座を自習する

2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の :books: 図解速習DEEP LEARNING( 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiita( :smile: 2019/3/9 ここで紹介している講座が、「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」( 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slack( TL;DR…

【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版)

追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academy( AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービス( 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検…

データ分析未経験SEがデータサイエンティストを目指す No.0 [想定ロードマップの概要]

2019/7/8 現在Kaggleのコンペに取り組んでいます。あまりアウトプットができていませんが、インプットは滞りなく進んでますので、どこかでまとめてアウトプットしたいです。 私は現在SIerで勤務していますが、将来的なキャリアアップも兼ねて2019年5月より本格的にデータサイエンティストに向けての勉強を行っています（SIerについての私の愚痴を言ってるだけの記事はこちら( 今後実際に勉強してき…

統計的機械翻訳（SMT）とニューラル機械翻訳（NMT）って何ですか？

世の中、面白いものはいっぱいありますけども、一番面白いのは統計的機械翻訳（SMT）とニューラル機械翻訳（NMT）について調べたときですよね。 近年の機械翻訳 近年、機械翻訳の研究が活発的に行われています。馴染みが深いところで言いますと、やはりGoogle翻訳で( 近年ではニューラルネットワークを使った機械翻訳が多く登場しています。NMT（ニューラル機械翻訳）は2014年に提案され、あっという間に従…

Kerasでword2vecを実装して日本語版Wikipediaを学習してみる

はじめに もう各所で解説されつくしたword2vecについて、自然言語処理の基本中の基本、ということで改めて学習してみようと思いました。gensimを使った実装例が多いと思いますが、ここではKeras+CNTKで実際に実装してみよう、という試みにしました。 NoSQL DBのMarkLogic( 本投稿のソースコードは以下に公開しております。 環境

Data Campの「Data Scientist with Python」の受講を悩んでいる方へ

はじめに データサイエンティストを含めたAI人材の需要増加が見込まれ、「2022年にまでに世界で1.2億人のAI人材の教育が必要(※1)」や「AI人材不足 2030年までに12万4000人(※2)」などと言われています。そこで、社会要請に応える事、自身の市場価値を高める為にオンラインコースのDataCampによる学習を試みました。クチコミ検索をしたところの受講判断に必要な情報が少ないと感じた為、D…

機械学習の書籍多いけど、どれ買えば良いの？レベル別にオススメ！！＜初心者向け＞

はじめに

【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法

AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービス( 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ この記事の対象者 ・将来Pythonでデータ解析をしたいと考…

エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた

株式会社Global Mobility ServiceでソフトウェアエンジニアのインターンをさせてもらっているShirubaです。グローバルな環境で利用されている社会的サービスの開発の一端を担いたい志ある方は、ぜひ緩くお話ししましょう〜🙋‍♂️→ 採用ページ( 2ヶ月間のフルタイムインターンを通して、「知識量」が圧倒的に不足していることを実感しました。「知識をコードに落とし込む力」に関しては今後の…

機械学習素人がUdemyの講座を見てAIチャットボットを作った話

はじめに この記事は、今年から機械学習を始めた素人が、Udemy講座 自然言語処理とチャットボット：AIによる文章生成と会話エンジン開発( で学習してAIチャットボットを作った過程の共有と講座の宣伝ですｗ 自己紹介 okapee0608( 普段は東京都内でITコンサルをやってますが、プログラムは全然組まないので趣味でPythonやFlutterを触ってます。

【Webエンジニアど素人】が【3〜4年生】くらいになったら読むといい本を目的別にまとめた

これってなんなの？ 【ど素人状態＝社会人になって初めてプログラミングを勉強したぜ！（特に新卒）】でスタートした方々が【３年生】ぐらいになったら読むと良い本まとめです。 「どんな目的で学ぶか？」＊「職種（バックエンド(%E3%83%90%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%89%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%…

ゼロから作るDeep Learning 自然言語処理編を理解する Chap1

概要 本記事では，ゼロから作るDeep Learning 自然言語処理編( 「ゼロから作る」というだけあって，プログラムを組みながら学んでいきたいと思いますが，公開されていないプログラムまで引用するのは避け，本記事では割愛させて頂きます． 一方で，Githubに公開されているプログラムもある為，こちらdeep-learning-from-scratch-2( 今後の記事はこちらから

よりよい勉強会を求めて　～これまでに試した勉強会の方式とその結果～

はじめに QualiArts Advent Calendar 2021、7日目の記事です。 私はQualiArtsでサーバサイドエンジニアをやっていまして、去年はgpt-3についての記事( 弊社では様々な勉強会が行われており、私はその中でも人工知能系の勉強会に参加しています。 私が参加する前から行われていた勉強会ですが、今に至るまでずっと、よりよい勉強会を模索されており、初めは良い方式だと思ったが…

【深層学習】図で理解するAttention機構

この記事は、Supershipグループ Advent Calendar 2021( Supership データアナリティクス部の ps010 です。普段は広告・マーケティング領域で、分析業務や広告セグメントの作成を担当しています。 記事の目的 この記事では、Attention機構（以下、Attention）の仕組みの理解を目的とします。 Attentionは深層学習の幅広い分野で用いられ、発展の著…

高卒Python初学者がE資格を取得するまでやってきたこと(2022#2合格)

はじめに この記事は、E資格を受験し合格してから 2ヶ月ほど経過してから書いた記事になります。 多少、記憶から飛んでいることがあると思いますが、 思い出したことは逐次更新していきますので、

ギリギリの闘い：E資格合格までの道

はじめに E資格20232に合格しました! 自身の振り返りも兼ねて合格までの道のりを纏めます。 今後受験をされる方の参考となれば幸いです:bow: E資格合格までの道 概要

エンジニアに読んで欲しい技術書90選

はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア

【書籍紹介】最近学習した本たち（深層学習・LLM）

こんばんは。べんと申します。 最近、読書や勉強をしていてインプット過多になっているので、アウトプットしようと思い記事を書くことにしました。 実はこのくだり、一年ほど前にも同じようにありました。その時は頑張っていくつか記事を書いてみたのですが、当時の私は一つの記事を書くのにも時間がかかることに加え、ブログとして何を書いていくかの方向性などを考えてしまい、結局面倒になって続かなかったことを覚えています…

E資格振り返り（2024#1）

こんにちは。べんと申します。 本日は、2024年2月16日に受験した「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2024 1」の結果が返ってきましたので、振り返りを残しておきたいと思います。私も過去の偉人の軌跡を参考にさせていただきましたので、これから受験されるどなたかのお役に少しでも立てればと思います。 JDLA Deep Learning for ENGINEERについて…

ML・CV系研究室配属前に読む記事

はじめに 私が研究室に配属されたとき行ったこと、やっておけばよかったことを中心に記事を書きます。 分野に限らず、共通しておすすめ出来る点もあります。これから研究室に配属され、研修が始まるまでに何かやっておきたいけど、何をやればよいかわからないという学生を対象にしています。 また、研究室配属がまだまだ先の学生の参考にもなるかもしれません。 やっておくとよいこと

読まないと後悔する技術書30選

はじめに 現代の人に名著以外の本を読むような時間はない こんにちは、Watanabe Jin (@Sicutstudy)です みなさんは何か新しい技術を学ぶときにどんなコンテンツを利用するでしょうか？ 最近ではUdemyなどの動画講座を利用する人が多いと思いますが、本を読んで学ぶという人もまだまだ多いのではないかと思います

【教材まとめ】これ全部やったら流石に誰でもつよつよAIエンジニアになれる

はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者（ヒントン氏ら）のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用す…

20代後半で文系未経験からデータサイエンティストにジョブチェンジして3年の筆者の2025年の振り返り

はじめに はじめまして、私は3年前にデータラーニングギルドでデータサイエンスを学び、現在は事業会社でデータエンジニア/データアナリストとして働いています。

【E資格】働きながら合格を目指す学習ロードマップ｜認定プログラム受講前にやったこと【前編】

はじめに 本記事では、E資格に最短で合格する方法ではなく、仕事や学業と両立しながら、基礎から少しずつE資格を目指すための学習ロードマップを紹介します。 E資格の取得を目指しているものの、 「何から勉強すればいいかわからない」 「数学やプログラミングが苦手でも大丈夫？」

【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで

1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

ブックマークしてあった、データサイエンスなどの記事約1年分のリンク集（2018年5月ごろまで）

- 個人的にはてぶでブックマークしていた記事、2018年5月初旬ごろまでの、AIだったり分析だったりその他のカテゴリの約1年分くらいのリンク集です。 - 読む前に、あとで読む指定していて、ブックマークに入っていたものも結構含みます。（後ではてぶコメントなど見た際に、賛否両論だった記事などもそのままです） - リンク切れチェックなどは省いたため、切れていたらご容赦ください。 - Qiitaの記事は、…

今年読んだ書籍の読書記録【2022年版】

はじめに 2022 年に読んだ書籍を備忘録としてまとめました。 プログラミング リーダブルコード( オライリージャパン（2012年6月23日発売） / Amazon(

「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム, python(8)

目的(pupose) 「ゼロから作るDeep Learning」読書会に必要な資料を整理する。 <この項は書きかけです。順次追記します。 This article is not completed. I will add some words in order. 成果(outcome)

日本のプログラマが世界で戦える16分野。仮説(53),統計と確率(25) 転職(32)、Ethernet(58)

日本のプログラマをdisる記述を時々みかける。 プログラマ自身のこともあれば、単なる評論家の場合もある。 データサイエンティストの気づき『勉強だけして仕事に役立てない人。大嫌い』それ自分かもってなった。 上記記事で、この記事を参照して少し追記。逆にこの記事で、上記記事を参照し、少し追記。 日本のプログラマが世界で戦える根拠を１６個探してみる。

日本語（６）日本語情報処理で次に取り組む課題

<この項は書きかけです。順次追記します。 This article is not completed. I will add some words in order. 人生で影響を受けた本100冊 28. 今昔秀歌百撰 2012, 市川 浩( 谷田貝 常夫, 桶谷 秀昭(

人生で影響を受けた本100冊。

はじめに 英語(77) 安全(45) LaTeX(9) 図(47) 転職(51) 色(28) 下記には、typewriterまたはcomputerのkeyboardで全文写経した本は数冊（すべて英語）あります。 輪講で全部読んだ本、日本語と英語でも読んだ本などもそれぞれ１０冊以上あります。 100回以上読んだ本が10冊以上あるような気がします。

日本語(23) 語彙大系　追悼：白井諭。Lisperへの敬意を込めて。

今まで買ってよかった技術書を紹介しよう！ 参加記事です。 人生で影響を受けた本100冊。Youtube(3) 29. 日本語語彙大系 1999/9 池原悟, 宮崎 正弘, 白井 諭, 横尾 昭男, 中岩 浩巳, 小倉 健太郎

日本語語彙大系　白井 諭　<エンジニア夏休み企画>【読書感想文】

エンジニア夏休み企画 【読書感想文】 【読書感想文】に焦点を当てたのは良い企画だと思った。 <この項は書きかけです。順次追記します。 人生で影響を受けた本100冊。 に掲載した本のうち、「新人プログラマ応援」企画で「私の推薦書３３冊」として３３冊紹介した。

「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム, python(8)

目的(pupose) 「ゼロから作るDeep Learning」読書会に必要な資料を整理する。 <この項は書きかけです。順次追記します。 This article is not completed. I will add some words in order. 成果(outcome)

ソフトウェア関連文書の品質改善 小川清, 斉藤直希 名古屋市工業研究所

ソフトウェア関連文書の品質改善　小川清,斉藤直希　名古屋市工業研究所 情報処理学会　August 13, 2012 Abstract ソフトウェアと文書の作成，編集および教育の取組みの経 験を基に，ソフトウェア関連文書の品質改善を検討する。 ソフトウェア関連文書の品質改善を行うにあたって，ソフ トウェアの品質特性の枠組みに文書の特性を当て嵌めた。 事例でソフトウェア品質副特性で分類し，改善の方向を…

プログラミング言語教育のXYZ, 仮説(52) Youtube(1) coq(9)

この資料は、下記のyoutubeにあげた資料の補足資料です。 名古屋Reject会議　2011 プログラミング言語教育のXYZ <この項は書きかけです。順次追記します。 目次 1. あなたはどうやって言語を覚えましたか

「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム, python(8)

目的(pupose) 「ゼロから作るDeep Learning」読書会に必要な資料を整理する。 <この項は書きかけです。順次追記します。 This article is not completed. I will add some words in order. 成果(outcome)

日本のプログラマが世界で戦える16分野。仮説(53),統計と確率(25) 転職(32)、Ethernet(58)

日本のプログラマをdisる記述を時々みかける。 プログラマ自身のこともあれば、単なる評論家の場合もある。 データサイエンティストの気づき『勉強だけして仕事に役立てない人。大嫌い』それ自分かもってなった。 上記記事で、この記事を参照して少し追記。逆にこの記事で、上記記事を参照し、少し追記。 日本のプログラマが世界で戦える根拠を１６個探してみる。

日本語（６）日本語情報処理で次に取り組む課題

<この項は書きかけです。順次追記します。 This article is not completed. I will add some words in order. 人生で影響を受けた本100冊 28. 今昔秀歌百撰 2012, 市川 浩( 谷田貝 常夫, 桶谷 秀昭(

人生で影響を受けた本100冊。

はじめに 英語(77) 安全(45) LaTeX(9) 図(47) 転職(51) 色(28) 下記には、typewriterまたはcomputerのkeyboardで全文写経した本は数冊（すべて英語）あります。 輪講で全部読んだ本、日本語と英語でも読んだ本などもそれぞれ１０冊以上あります。 100回以上読んだ本が10冊以上あるような気がします。

Microsoftとの歴史　Basicに始まり、Cコンパイラ、Windows95、Git(9)hubまで

夏の大納涼 Visual Studio / Visual Studio Code / GitHub Codespaces ♥ Azure 祭り 参加記事です。 僕らは、Bill Gatesと同世代です。 つまり、Stieve Jobsとも同世代なんです。 この記事は、自分の６７歳の誕生日に書きました。

日本語(23) 語彙大系　追悼：白井諭。Lisperへの敬意を込めて。

今まで買ってよかった技術書を紹介しよう！ 参加記事です。 人生で影響を受けた本100冊。Youtube(3) 29. 日本語語彙大系 1999/9 池原悟, 宮崎 正弘, 白井 諭, 横尾 昭男, 中岩 浩巳, 小倉 健太郎

賢人の跡を追って 仮説(249)

この記事は、設計カンファレンスで当選すれば発表する資料の整理です。 書籍のあとの引用文は、amazon.co.jpに記載した私の感想です。 人生で影響を受けた本100冊 書籍に番号が入っている本は、上記記事からの引用です。 オブジェクト指向設計・分析三賢人

ソフトウェア関連文書の品質改善 小川清, 斉藤直希 名古屋市工業研究所

ソフトウェア関連文書の品質改善　小川清,斉藤直希　名古屋市工業研究所 情報処理学会　August 13, 2012 Abstract ソフトウェアと文書の作成，編集および教育の取組みの経 験を基に，ソフトウェア関連文書の品質改善を検討する。 ソフトウェア関連文書の品質改善を行うにあたって，ソフ トウェアの品質特性の枠組みに文書の特性を当て嵌めた。 事例でソフトウェア品質副特性で分類し，改善の方向を…

人工知能について学んでみた（２ヶ月）

人工知能(AI)について２ヶ月学んできました。 AI初心者のAI初心者によるAI初心者のためのAI超入門的な記事を書いてみようと思います。 人工知能に興味がある、またはこれから人工知能を学んでみようという方にとって、少しでも参考になれば幸いです。 できるだけ「Simple & Short」に書くことを心がけます。 まだまだ未熟者なので、誤った内容などがあればご指摘いただけたらと思います。

Deepに理解する深層学習による物体検出 by Keras

誰向け 深層学習をすでに理解して画像の分類から物体検出への仕組みをマスターしたい方へ 数式が多いのでコード確認したい方は下記へGo 具体的な実装例( おまけ

KerasでTensorboardを使用する際のTips

対象読者 - Tensorboardを使っている人 おまけ Kerasに関する書籍を翻訳しました。画像識別、画像生成、自然言語処理、時系列予測、強化学習まで幅広くカバーしています。 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ(

「直感Deep Learning」Antonio Gulli, Sujit Pal著 dockerで機械学習(3) with anaconda(3) python(13)

1.すぐにプログラムを動かしたい方へ(as soon as you want) Antonio Gulli、Sujit Pal　著、大串 正矢 、久保 隆宏、中山 光樹　訳 docker dockerは複数人で同じ設定で作業、実験、実習ができるとても便利な道具です。 今、利用しているPCの環境と全く別に作ります。

TensorFlow・KerasのTutorials・Examplesソースコード集

ネット上で無料で手に入る、TensorFlowとKerasのソースコード集を集めました。 眺めたり実際に動かしたりして理解を深めたい人向け。 他にも良いサイトがありましたらお知らせください。 (★の数は、個人的なおすすめの度合いを表しております。レビュー文も含め、個人の主観が多分に含まれていますのでご注意ください。) TensorFlow

【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版)

追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academy( AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービス( 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検…

Kaggle Expertになるまで勉強したことを全て書く

はじめに こんにちは。Yuki | Kagglerです！ 先日、Shopeeコンペの順位が確定して銀メダルをいただき、晴れてCompetition Expertになることができました。区切りがいいのでここまで取り組んできたことをまとめてみました。

【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍

【更新】 　※少々表（本のリスト）が見づらかったので変更をしました。 　※著者、出版社については、リンク先のAmazonでご確認ください。 はじめに 今回は私が人工知能プログラミングを学習する際に参考にした書籍と、

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