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バカ中学のせいか、それとも私がバカなせいなのか？それはそうと、中学の勉強を動画で教える「19ch.tv」というものを見つけました。https://19ch.tv/正確な名前は「葉一のYouTube授業と無料テキスト｜19ch（塾チャンネル）」なのですが、おそらく「１９ちゃんねる」で覚えている人のほうが多いかと思います。ここでは、小学３年から高校（何年かは高校の種類によって変わるっぽい）までの、広い学年の範囲をカバーする、学習動画サイトです。ここの動画の唯一の欠点は、YouTubeの
今、Pythonで奇怪？学習を、勉強し損ねています。中学校のときに、授業と称して催眠術をかけてくる数学の先生のせい？で、数学、何も覚えられなくて、ただ「難しい」ということだけしか残っていない、そんなかんじなので、数学が死ぬほど苦手です。算数は割と得意なのに、数学となると、死ぬほど苦手なのです。まあ、中学校のこととなると、何かあるとすぐ東南アジアをバカにして差別する斎藤明という、邪悪な思想を持っている狂師とか、何かあると、すぐに誰に対しても歌を歌わせようとする神牧夫というサービス残業
（本記事は、おおぶ将棋クラブのWebページ記事からの転載です。）当クラブの入会者には最初に説明することですが、おおぶ将棋クラブは教室ではなく、年齢性別問わず色んな人と対局を楽しむことを第一目的とした道場風のクラブです。いろんな将棋をたくさん指すことで、結果として楽しみながら強くなることをめざしています。将棋の強くなる方法は、戦法の本を読んだり、将棋教室で強い先生に教わる・詰将棋や次の一手問題を解くなど、いろいろな方法があります。自分に合った方法に取り組めばよいのですが、色んな人とたくさん対局
7月発売の近刊です。話題のChatGPTといったAI成功事例を題材に、価値を創る上での勘所や急所をゼロから解説。深く理解できるように、AIの本質から紐解く書籍です。AIに知性はない、人間の物差しで測っていてはAIの本質は見えない、AIは「人間と『機械』の中間」など目次を見る限り、わかりやすく解説しているようです。新聞記者、雑誌記者など、AIを誤解している人たちに、ぜひ読んでもらいたい内容です。AI人材にいま一番必要なことすべての人が知るべき、AIの本質と活用術Amaz
脳内の構造の中で自己組織化といえば、教師なし学習の構造を指すことが多い。則ちもともとの教え込むプロセスがなくとも、自律的に分別できるようになる構造である。コホネンの自己組織化マップという教師なし学習モデルは、視覚などの認識モデルの基本構造になっている。赤ん坊が教えることもなく五感を働かせるようになるのは、そのような先天的な自己組織化の仕組みがあるためだと言うことである。ただそれだけでは、高度な思考回路は実現できず、原始的な認識しか出来ないことも解っている。人間はその上で、教師あり学習を後天的
現在はプログラミング教育が行われていますが、プログラミングについては、数学の構造物なので、調べてみると関連する数学の分野が確立されており、プログラミング言語での処理の構造体を構築する時にその処理の方法その物がデジタルもない時代に数学の体系を元に考案され体系化されています。その為、解らない事の多くは調べてみると過去の偉人が解析済みで、体系化して学問の一部として存在していることの方が多いです。学習においての間違いの中には、【学校ですべてを教えている】と言う物がありますが、あくまでも【義
私事ですが、随分長い期間将棋と離れていて、本格的に将棋と向かい合う様になったのは、半年ほど前からです。それまでの約２０年間は将棋をほとんど指しておらず、将棋界で何が起こっているのかもほとんど知りませんでした。ただし、藤井聡太七段のことは、社会的ニュースとして飛び込んでくるので、プロになってから無傷の2９連勝を記録したことは知っていました。そして、囲碁の世界で、韓国の世界トップレベルの棋士がコンピューターソフトに１勝４敗と負けたことは、ＡＩの転換期としてビッグニュースだったので知っていまし
前回投稿した主成分分析について、MathematicaとPythonの両方のプログラムを記述実行して見る。顔画像は46x56の40人X10枚の写真を基にした。----Mathematicaで主成分分析-----(*ディレクトリを現在のnbのある位置にセット*)SetDirectory[NotebookDirectory[]](*faces.bmpファイル読込み*)outfile0="faces";g0=Import[outfile0<>".bmp"](*Show[g0
Pythonで機械学習やディープラーニングをやる前に、少し基礎的なことを理解するために整理する。（独学のため、大学の先生方から見て誤解している箇所があるかもしれませんが、大目にみてください。）AIの学習方法には教師なし学習と教師有り学習がある。30年程昔に私が画像認識に2年間だけ取り組んだ際に、画像特徴から物体を認識するために、画像特徴は、種々のエッジ特徴や図形のモーメント等、人間が画像からこのように計算した特徴というものを用いて、これは顔であるこれは顔以外の時の特徴という学習データを準備し
ゲームのアルゴリズムの中には、AIによる処理がありますが、この中には、事前に与えられたデータをいわば「例題（＝先生からの助言）」とみなして、それをガイドに学習（＝データへの何らかのフィッティング）を行う教師あり学習と「出力すべきもの」があらかじめ決まっていない教師なし学習があります。これとは別に、毎回学習した結果を元にそのデータにあわせて、調整する強化学習があります。強化学習と言うのは連続した行動に対して報酬が出る事で報酬値の高い条件で動く事で解に近づくものになって
