計算機科学

私は国立大で情報工を学ぶ学生であるという話

皆さん初めまして。タイトルの通り、国立大学で情報工を学んでいる学部2年生です。身バレが怖いので大学名は出しませんが、中部の大学だということだけお伝えしておきます。

このタイトルを見たからには情報工について調べたいということですよね。初投稿なので自己紹介でもしようと思ったのですが、私の知っている範囲で伝えられることを書けたらなと思います。

まず、情報工とは何なのか。

情報学はコンピュータサイエ

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ぜひ他の記事もご覧ください。
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連想しないゲームとプライミング効果

「連想しないゲーム」という物を作って遊んだことがある。4人くらい必要。前のワードから連想できないものを言い合い、過半数がOKを出せば「連想していない」として次に進む。

めんたいこ→ピューリタン→圧力なべ→死者蘇生→ポリプロピレン→...

みたいな感じである。

大体の人は「思ったより難しい」と言う。

これは想起(思い出すこと)の構造が影響している。脳はAという刺激を受け取った時、Aの周りの情

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すこってくれてありがとうな!!これからもがんばるよ!
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夕べ寝てないけど何とか今日一日を無事に過ごすことが出来た。ネットで情報交換して自分に足りないのは力学系の知識だという事もわかったし、いつの間にか椅子に座ったまま転寝をして少し頭がすっきりした。でも今日はプログラミングはお休み。昨日あれだけやって疲れているので眠れた日にするべきだ。

読書日記

プログラムなんか始めたので本を読む気が起きない。夕べそんなに寝てないのに眠くならないのは、数学モードに入っているからだろうか。ただ合わない計算をめくらめっぽういじっていても正しい答えは出てこない。検算したくてもsagemathが思うように動かせない。自前のプログラムもうまく動かない。で、気分を変えようと代数の本を読み始める。最初は代数曲線の初等的な英語の本を読もうとしていた。しかし前書きに代数の基

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ミライの計算機

ドイツに住む友人が、1枚の写真を送ってくれた。

これがなんだかわかるだろうか?

これは、お肉屋さんの計量器である。

一番上の左から右への目盛りは、お肉のグラム数。グラム数によって、縦の棒が右に動く。縦の棒には1キロあたりの価格が書いてあって、重さによっていくらになるかが計算できる仕組みだ。(ちなみに単位はマルク、ユーロ通貨が適用される前のドイツの肉屋で使われていた計量器らしい。)

これを見

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ありがとうございます。Have a nice day!!
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10分で分かるゲーデルの不完全性定理 ~ いまさら聞けないコンピュータサイエンス【連載第1話】

「我々は知らねばならず、そして知るであろう」

ドイツが生んだ大数学者であり、「現代数学の父」と呼ばれた天才ダフィット・ヒルベルトは、このスローガンをかかげて世界の数学者を激励しました。

ドイツが第一次世界大戦とベルサイユ条約による打撃から回復し、ヨーロッパにナチスの足音が聞こえ始めた1930年(昭和5年)に、すでに晩年にあったヒルベルトによるこのスローガンから、コンピュータサイエンスの壮大なド

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「スキしたらシェアするんだよ」っておばあちゃんから習ったでしょ?
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15分で分かる人工知能と計算機科学の歴史<後編>

前回は、人工知能の黎明期から、第二次人工知能ブームが収束して「冬の時代」に入ったところまで説明しました(1950~1980年代)。

前編はこちら。

今回は、機械学習が社会で頭角を現し、ディープラーニングの登場で第三次人工知能ブームが盛り上がるところ(1990~現代)まで説明します。そして、今回のブームの要因と各ブームにおける共通点などを掘り下げます。

1.空前のコンピュータ環境の出現と機械学

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スキしたらシェア!スキしたらシェア!大事なことなので2回言いました。
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今、プログラミングが必要な理由とは?

プログラミングとは何か?

実に形而上学的な難題です。

プログラミングなんてどこをどうしたら難しいのか分かりませんし
プログラミングなんてどこをどうしたら良いのか分かりません。

競技プログラミングと言う分野があって、そこにいらっしゃる狂プロの方々は、大抵プログラミングをしていません。
(彼ら/彼女らがしてるのはパズルや高度な数学です。

逆に、Webと言う分野があって、そこにいらっしゃるプログ

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私はスキに対する最高の返事を思いついたがここは狭すぎて書ききれない。
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15分で分かる人工知能と計算機科学の歴史<前編>

1.はじめに

私が機械学習の研究を始めたのは2002年でした。各家庭にブロードバンドが普及し始めたインターネットの黎明期です。そのブルーオーシャンを一気に手中に収めようと、ソフトバンクが街中でADSLモデムをバラまいていました。

当然、計算機科学の花形は、インターネットやその基盤を支えるデータベースに関する研究です。当時は、機械学習など誰にも振り向いてもらえない不毛の研究分野でした。すごい勢い

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スキしたらシェア!スキしたらシェア!大事なことなので2回言いました。
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様々な枝葉 - Misread Footnotes .06

Deployment Rings

向井の紹介した論文の中で Deployment Ring と呼ばれる Microsoft のリリース戦略が紹介されていました。Deployment Ring がどんなものかは Microsoft Azure の Devops 解説サイトにも解説があります。

要するに、ユーザをリスク許容度に応じてサブセット (ring) に分割し、Ring ごとにデプロイするバ

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