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Crash Course - データサイエンティスト育成クラッシュコース - Home Crash Course - データサイエンティスト育成クラッシュコース - 統計数理研究所の人的リソースを最大限に活用した教材を開発しました。 データサイエンティストが知るべきことをひと通り概観する、約2.5時間のビデオ教材として、YouTube上で公開しています。各ユニットの最後には、講師がお勧めする文献リストも掲載されています。
by Hal Daumé IIIMachine learning is the study of algorithms that learn from data and experience.It is applied in a vast variety of application areas, from medicine to advertising, from military to pedestrian. Any area in which you need to make sense of data is a potential consumer ofmachine learning. CIML is a set of introductory materials that covers most major aspects of modernmachine learni
大学と大学院の，理工系の講義ノートPDFのまとめ。PDF形式の教科書に加え，試験問題と解答，および授業の動画も集めた。 学生・社会人を問わず，ぜひ独学の勉強に役立ててほしい。 内容は随時，追加・更新される。 （※現在，６０科目以上） カテゴリ別の目次： （１）数学の講義ノート （２） 物理学の講義ノート （３） 情報科学の講義ノート （４） 工学の講義ノート ※院試の問題と解答のまとめはこちら。 （１）数学の講義ノート 解析学： 解析学の基礎 （大学１年で学ぶ，１変数と多変数の微分・積分） 複素解析・複素関数論 （函数論） ルベーグ積分 （測度論と確率論の入門） 関数解析 （Functional Analysis） 代数： 線形代数 （行列論と抽象線形代数） 群論入門・代数学 （群・環・体） 有限群論 （群の表現論） 微分方程式： 常微分方程式 （解析的および記号的な求解） 偏微分方程
Tomoki Kawahira / Graduate School of Economics / Hitotsubashi University Home Works papers,notes.. Courses 講義･演習･著作 Programs online apps Gallery fractal images Contactemail, access Current Courses ※ 受講者向けの講義情報は学内のコースウェア（manaba）にて提供しています． Full-List of Courses Past Courses 1 ：複素解析 古典解析（複素関数論） 2024年度春学期，一橋大 （シラバス， 講義ノート）．数学展望 I （複素数ことはじめ） 2013年度前期，名古屋大・1年生対象． 複素関数論 2011年度前期，名古屋大・理学部数理学科2年生対象． 現代数
Tomoki Kawahira / Graduate School of Economics / Hitotsubashi University Back to Courses | Home 多様体の基礎のキソ （仮題） 多様体の基礎のキソについて独自の視点で講釈します． ご感想・ご意見・ご要望は kawahiraAmath.titech.ac.jp (@ = A) までどうぞ． ０．このノートについて （ver.20120509） １．線形代数の基礎のキソ （ver.20170131） ２．多変数微分の基礎のキソ （ver.20170131） ３．位相空間の基礎のキソ （ver.20170131） ４．多様体 （ver.20170131) ５．接空間 （ver.20170131) ６．余接空間 （06-cot.pdf) ７．ベクトル場（準備中） ８．ベクトル束 ９．微分形式 １０．ストー
CourseLogistics Lectures: Tuesday/Thursday 12:00-1:20PM Pacific Time at NVIDIA Auditorium. Lecture Videos: Will be posted on Canvas 'Panopto Course Videos' tab shortly after each lecture. These are unfortunately only accessible to enrolled Stanford students. Office Hours: We will be holding a mix of in-person and Zoom office hours. You can find a full list of times and locations on the calendar.
Deep Learning Summer School, Montreal 201530 Videos · Aug 2, 2015 Deep neuralnetworks that learn to represent data in multiple layers of increasing abstraction have dramatically improved the state-of-the-art for speech recognition, object recognition, object detection, predicting the activity of drug molecules, and many other tasks. Deep learning discovers intricate structure in large datasets by
■ 何が個人情報なのか履き違えている日本 昨日の日記の件、みなさんからの声により、PlayStation 3をテレビ録画機にする製品「トルネ」についても同じ問題があり、どんなジャンルの番組をよく視聴しているかや、視聴時刻までもが公開状態になっていることが判明した。これについては後述する。 それより先に今言いたいのは、こういうことが起きるのは、何が「個人情報」なのかを、日本の事業者や行政がみんな揃って履き違えているためではないかということだ。 今回の件について、ソニーはこう釈明するかもしれない。「オンラインIDは個人情報に該当しない。オンラインIDに氏名などの個人情報を含めないよう登録画面で注意書きしている*1」と。しかしそういう問題でないのは明らかである。 日本の事業者はどこもかしこも、「個人情報」に該当しなければ何をやってもいいという誤った道に進み始めている。そして、日本の個人情報保護法
■ 講演料っていくらで依頼すればいいのか問題 ちょっと思うところあって（まぁ平成仮面ライダー勉強会のことなんですけども）講演料の相場を調べてみました。 話が複雑なのはわかっているよ 講演料の話をすると「人はお金のために動くのではないのであって……」云々いうバカに見つかって辟易したりしますけど、「おもしろくない仕事はお金もらってもやらない」とか「知人の依頼なら無料でもやる」とか「主催者やイベントの内容によって値段は変わる」みたいな、各種さまざまな要因が存在することは承知しています。 この点については、東浩紀さんの発言が参考になりました。 ちなみに、学祭の講演だとお車代1万円のみとか平気であります。でもラジオ出演で1万円とか言われたら速攻で断ります。社内講演会なら10万でも断る。主催者が営利企業かどうか、公開かどうか、有料イベントかどうかは大きいですよね。個人の場合、そこらへん自由に裁量ができ
こちらのページでは２０２１年度の放送内容を公開しています。２０２２年度秋からの放送予定は下記でご確認いただけます。 ２０２２年度の放送内容をＷＥＢでご視聴される際は、高校講座ＴＯＰに掲載されているコンテンツをご覧ください。 Eテレ 放送予定表 ラジオ第2放送 放送予定表
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第2回 jpmobileはじめの一歩 設樂 洋爾 2009/2/23 何かと注文の多い日本の携帯電話向けWebサイト構築。jpmobileで、Ruby onRails流の、つらくない携帯Webサイトを開発しよう（編集部） 前回「つらくないケータイWeb開発」では、jpmobileの概略、jpmobileとは何か、そしてjpmobileがどういうふうにして作られてきたかについて紹介しました。本稿では簡単なRailsアプリケーションを作成しながら、jpmobileに触れていきます。 今回は、携帯電話アプリケーションを作成するうえで最も基本的な処理となる、アプリケーションにアクセスして来た携帯電話のキャリアの判別機能と、出力を行う際に機種やキャリアに合わせて適切に処理を行うための機能を使います。 jpmobileをRailsに組み込んでみる まず、練習用のRailsアプリケーションを作成し、
Chosen by the New Scientist - best on-line videos 2007. A set of four priceless archival science video recordings from the University of Auckland (New Zealand) of the outstanding Nobel prize-winning physicist Richard Feynman - arguably the greatest science lecturer ever. Although the recording is of modesttechnical quality the exceptional personal style and unique delivery shine through.
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