米Googleは4月29日（現地時間）、AI活用の言語学習実験集「Little Language Lessons」をGoogle Labsで公開した。Googleの生成AIモデル「Gemini」を活用した、“一口サイズ”の学習実験のコレクションだ。 この実験コレクションの開発者たちは、言語学習はコーディングと同じように、理論だけでなく、実際に使う「意味のある文脈」の中でこそ身につくと考えた。実際の状況とは切り離されている従来の教科書と異なり、GeminiのようなAIモデルは、学習者の文脈に適応できるため、より自然で個人的な方法で言語を練習するのに非常に適していると考えたという。 3つの学習実験の使い方は以下の通り。なお、Slang Hangは日本語非対応だ。 Tiny Lesson 旅先で道に迷ったり、パスポートをなくしたといった状況を説明するためのフレーズを自分の言語で入力すると、その状
「学生時代にもっと勉強しておけば良かった」大人ならば一度は思ったことがあるのではないでしょうか。 特に「英語をもっと勉強しておけば、今このような苦労はしなかったのに……」という後悔の念に駆られ、大人になってから英語を学び直す方はとても多いです。 英語は大人になってからでも十分、習得できます。しかし、記憶力も体力も充実していた学生時代とは、少し勉強のアプローチを変える必要があります。 今さら中学生向けの文法問題集を解いたり、大学受験用の頻出単語帳を一から暗記したりするのは、大人の学び直しとしては正しいアプローチとは言えません。望むような英語力はつかないのです。 この記事では、大人になってから英語を学び直すときの勉強方法についてご紹介します。 学習に取り組む上で抑えておきたいポイントや、活用したい無料の動画サイトなどおすすめの教材もご紹介しています。 「英語を学び直そうと思うが、何から始めたら
制御工学チャンネルの登録者が9000名に到達し、視聴数も70万回に到達しました。本記事では、これまでの動画の中から制御工学の動画10個をピックアップして紹介しようと思います。さらに、番外編として制御以外の動画も紹介します。 blog.control-theory.com 以下が制御工学チャンネル（YouTubeチャンネル）のURLです。 www.youtube.com [1] 制御工学の様々な手法を1分で解説 [2] 状態方程式に基づく制御の総まとめ [3] 伝達関数に基づく制御の総まとめ [4] モデル誤差抑制補償器の実装による既存制御システムのロバスト化 [5] モデル予測制御 [6] PID制御 [7] クレーンの振れ止め制御 [8] むだ時間系の制御 [9] 非線形制御入門 [10] LMI(線形行列不等式)と制御 番外編 RLC回路の過渡現象解析（線形常微分方程式の求解） 工学問
本書『サバイバルTypeScript』は実務でTypeScriptを使う開発者のための入門書です。そして、このページはTypeScriptの特徴を最速で把握できるよう、数百ページからなる本書のコンテンツをつまみ食いした要約です。 » 本書ついて詳しく知る » とにかく今すぐTypeScriptを書いてみたい TypeScriptとはJavaScriptのスーパーセットとなるプログラミング言語。静的型付け言語であり、プログラムの正しさが静的に検査できる。ライブラリやIDEなどの開発環境が充実しており、大きなエコシステムを持っている。Microsoftが2012年に開発し、オープンソースで公開した。» TypeScriptの特徴について詳しく知る » TypeScript誕生の背景について詳しく知る TypeScriptはJavaScriptのスーパーセットスーパーセットとは、元の言語との
数理最適化に関連するウェブサイトを紹介しています． 適当にウェブサイトを並べただけですので内容については各自で確認をお願いします． 少しずつ更新する予定です． 総合 Decision Tree for Optimization Software Hans D. Mittlemannによる数理最適化のテストデータやソフトウェアの網羅的なリンク集． The Traveling Salesman Problem William Cookによる巡回セールスマン問題のテストデータやソフトェア(Concorde)など． テストデータ Decision Tree for Optimization Software Hans D. Mittlemannによる数理最適化のテストデータやソフトウェアの網羅的なリンク集． OR-Library J.E.Beasleyによる数理最適化のテストデータ集．組合せ最適化
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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 と分けてまとめたので、参考にしてみてください。 技術書のススメ 技術書の紹介の前に、技術書で得られるものについて説明したいと思います。全然読み飛ばしてもらって大丈夫です。この章から本の紹介を行なっていきます。 技術書は体系的な構成とな
学習・研究用テキスト(最適化,線形計画法,内点法,数理計画法) このページでは最適化,線形計画法,内点法,数理計画法などの分野に関しての学習用テキストを公開しています. テキストの特徴として 定理などの証明を詳しく記述 多くの例を用いて説明 となっているため,学習しやすいテキストとなっております.
「Duolingo」は、ゲーム化され、細かく分かれた無料のレッスンを通じて、楽しく直感的なプロセスで言葉を学べる言語学習アプリとして知られている。そして今回、同サービスが音楽の学習にも拡大することになった。 Duolingoは米国時間9月6日、同サービスの看板であるゲーム化された学習体験を通して、楽譜の読み方や楽器の演奏方法を学べる新コース「Music」を発表した。 発表によれば、Duolingoの新しいMusicコースには、言語学習プラットフォームで採用しているのと同じ手法が取り入れられており、細かく分かれた多くのレッスンや双方向の練習問題、さらには200以上の「楽しくて聞き覚えのある旋律」が用意されるという。 現時点で得られている詳細情報は限られているものの、Duolingoから提供された画像を見ると、穴埋めや音に対応した適切な音符を選ぶペアマッチなど、双方向の練習問題の例が示されてい
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Adobeが権利的にクリアなトレーニングモデルを用いた画像生成AI「Firefly」を発表したり、Microsoftの検索エンジンであるEdgeで対話型AIのChatGPTが活躍していたり、世界的なコンサル企業が「社員の50％は業務にジェネレーティブAIを活用している」と明らかにしたりと、ジェネレーティブAIは社会に広がり続けています。しかし、AIを使用してコンテンツを作成・公開する人が増えていることで、新たな問題として「AIが生成したコンテンツがインターネット上にあふれ、それをAIが学習することで、重大な欠陥が生まれている」ということが研究者グループから指摘されています。 [2305.17493] The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget https://doi.org/10.48550/
第１週：統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 第２週：データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 第３週：データの見方と適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 第４週：誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公
下記については、アップデイト版があるのでこちらを参照いただければ幸いです。 新入社員への債券学習のガイド（アップデイト版）｜服部孝洋（東京大学） ＊＊ この４月から学生が金融機関に就職し、債券ビジネスやリスク管理にかかわるケースも少なくないと思います。そのような方にとってはこれまで私が記載してきた債券の入門シリーズが参考になると思います。ありがたいことに若い人や役所の人が読んでくれているという声を聞くことが増えてきた気がします（役所の人を一定程度想定読者にしていることはここで記載しました）。これまで記載したものはこのリンクにあるので、こちらを見てほしいのですが、基本的に新しい文章が上に載っています。 2020年くらいからコツコツ記載してきましたが、今見ると膨大に記載しているので、どこから読み始めて良いか分からないかもしれません。個人的には、「国債先物入門」から読み始めて、古い論文から新しい
文章上達法について、「大量に書け」派と「大量に読め」派の人がいます。 「ひたすら大量に文章を書け。文章上達にはそれしかない」というのは書け派の典型。 「まずはラノベを千冊読め。話はそれからだ」というのは読め派の典型。 しかし、大量に文章を書いているのに文章の下手な人はたくさんいますし、 ラノベをたくさん読んだけど面白いラノベの書けない人もたくさんいます。 これはスキル全般に言えることで、 たとえば、アメリカに二十年住んでいるのに英語がいまいちな人なんて、いくらでもいます。 「量をこなせば自ずと質に転換する」のは、もともと才能のある人間だけです。 私のような凡才は、量をこなすだけでは効率よく上達しません。 質の高い修練を大量にやってはじめて、効率よく上達するのです。 では、質の高い修練とはどういうものでしょうか？ それは、次の２つです。 (1)優れた文章のどこがどう優れているかを、文章を書く
このブログは『成長限界を迎えた絵描きが頑張って１年でプロ並みの画力を目指すブログ』です。 現在頑張ってる最中です。練習し始めておよそ２ヵ月が経ちました。 その途中経過のログをここに残していこうと思います。 失敗しても成功しても後に続く人の標となるように。 さて、自分のことを話します。 このブログのタイトルについて。 『成長限界を迎えた絵描きが頑張って１年でプロ並みの画力を目指すブログ』 となっています。 すいません、ひとつ大きな嘘をついています。 実は、もう、プロです。プロとして２０年やっています。 『小島アジコ』という名前で『となりの８０１ちゃん』などの漫画を描いていました。 書いていましたが、この２０年殆ど絵が上達していません。 上達の一番の方法がプロとなって仕事をもらう、実戦で戦うことだ、という上達法をよく聞くのですが、自分には当てはまらなかったようです。悲しい。 最近の若い人は物凄
人工知能を学ぶためのロードマップ このページでは、人工知能や深層学習を学んだことのない方を対象に、 それらを学ぶためのロードマップを紹介しています。 本ロードマップでは達成目標として、 「研究者」「データサイエンティスト」「エンジニア」「ビジネス」の 4つの職業ごとに4つのレベルを設けています。 まずはレベル0として、人工知能についての基礎的な知識を学びましょう。 技術に触れる（学習想定時間：1時間） まずは最新のAI技術に触れて，AIによってどのようなことができるのかを確認してみましょう． メジャーなサービスを含めいくつか紹介します． ・ChatGPT ChatGPT すでに利用したことがある方が多いかと思いますが、OpenAIが開発・運営する大規模言語モデル（LLM）チャットボットです。LLMでは他にGoogleのGemini、AnthropicのClaude、Mistral AIなど
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