[過去ﾛｸﾞ] 純粋・応用数学・数学隣接分野（含むガロア理論）19 (1002ﾚｽ)
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276(1): １３２人目の素数さん [] 2024/11/10(日)17:22 ID:zvgSRz4H(5/6)
>>272-273
>スプリンターバイクに抜かれている一人だったとさｗｗ
>すでに、へなちょこ将棋AIに抜かれている一人だったとさｗｗ
マジレスすれば
下記の 岡野原大輔
”人とAIはૼ互いの強みを活૽し、協調する”
”人は新たな技術や知識を吸収し
柔軟に対応していく姿勢が求められる”
ってこと
”スプリンターバイク”が、使えるならば それを使うべし
”将棋AI”が、使えるならば それを使うべし
単なる 口先だけの 数学科オチコボレは、いらない
hillbig.github.io/
岡野原大輔 #
Preferred Networks 共同創業者, 代表取締役最高研究責任者 / Co-Founder, Chief Excective Researcher
2024/5/24 “生成AIの進化と今後の展望”, AI・人工知能EXPO春2024 特別講演
[プレゼン資料]
hillbig.github.io/AIEXPO2024spring_okanohara.pdf
Ｐ6
AIによる知的労働の変化
AIは既に専門家並の知識を有している
2023年時点では
クローズドでクラ
ウドでしか手に入
らなかった能力が
オープンまたは
エッジでも使える
ようになる
↓
AIにより知的労働の制約は小さଁなる
● 複数分野の専門家をツールとして利用可能
● これまで知的労働は教育された限られた人が
行っていたがAIによる知的労働によって制約
はなくなり生産総量は劇的に増える
↓
人とAIはૼ互いの強みを活૽し、協調する
● 既存の情報や知識を扱うのはAIが得意
● 人が新しい世界を開拓するのは不変
● 今後、人はAIを使いこなすスキルを身に着け、
柔軟な発想力、想像力を活かしていく
人は新たな技術や知識を吸収し
柔軟に対応していく姿勢が求められる
278: １３２人目の素数さん [] 2024/11/10(日)18:20 ID:zvgSRz4H(6/6)
>>276
>”スプリンターバイク”が、使えるならば それを使うべし
今月のInterface誌が
特集 Pythonで動かして学ぶ線形代数
まあ、いま 2024年はそういう時代だってことです
https://interface.cqpub.co.jp/magazine/202412/
Interface 2024年12月号
特集
Pythonで動かして学ぶ線形代数
今どきエンジニアの必須ツール「線形代数」宮田 賢一pp.26-27PDF
プロローグ1
数学を楽しく学ぶコツは「イメージ」をつかむこと葛谷 直規pp.28-31PDF
プロローグ2
イメージをつかんで学ぶ…線形代数の使い方葛谷 直規pp.32-37PDF
Appendix1
ベクトル＆行列演算のPythonプログラミング入門宮田 賢一pp.38-40
第1章
重回帰分析を使った磁気センサ校正
1-1 使う前に正しい値を計測できるように調整が必要／1-2 ゲイン・オフセット補正を使った磁気センサの校正／1-3 ゲイン・オフセット補正で使う数学…重回帰解析／1-4 磁気センサをゲイン・オフセット補正により校正加藤 忠pp.41-46PDF
第2章
慣性センサで姿勢推定実験
2-1 3次元回転を表す数学的表現／2-2 角速度センサによる回転とクオータニオン／2-3 実機製作の前準備／2-4 実験?…取得済みデータから回転機体のオイラー角表示／2-5 実験?…回転する機体の姿勢角をリアルタイムに表示／2-6 追加実験…角速度センサのオフセット・ドリフトの影響を抑える／2-7 実験?…センサを動かして，3D移動軌跡を表示加藤 忠pp.47-59PDF
第3章
Pythonで作って学ぶLLM（大規模言語モデル）
3-1 仕組み…トランスフォーマという数理モデルを使う／3-2 LLMでのテキスト生成過程／3-3 開発環境／ 3-4 実装?トークナイザ／3-5 実装?自動要約AIを作成するためのデータの準備／3-6 実装?埋め込み層／3-7 実装?トランスフォーマ・ブロック／3-8 自作LLMで学習＆テキスト生成石垣 達也pp.60-73PDF
第4章
データの特徴抽出
4-1 データの特徴抽出が必要な理由／4-2 主成分分析（PCA）…似たようなカラムをまとめたデータに変換／4-3 線形判別分析（LDA）…データの分類を考慮してカラムをまとめる／4-4 独立成分分析（ICA）…音のような混ざり合ったデータを独立した音源に分離／4-5 非負値行列因子分解（NMF）切通 恵介pp.74-88PDF
第5章
畳み込み演算
5-1 畳み込み演算の基礎知識／5-2 1次元データ畳み込み演算の例…移動平均／5-3 2次元データの畳み込み演算の例…画像のエッジ処理／5-4 多次元データの畳み込み演算の例…畳み込みニューラル・ネットワーク宮田 賢一pp.89-101PDF
第6章
地理情報システム（GIS）
6-1 基礎知識…用途/数学が必要な理由/座標系/投影図法／6-2 異なる座標系間の座標値を変換するヘルマート変換／6-3 高精度測位向け…地殻変動誤差の補正／6-4 最小二乗法によりヘルマート変換のパラメータ推定を行う／6-5 3次元位置と時刻を求める廣川 類pp.102-112PDF
第7章
ジオメトリ処理
7-1 3DCG作成過程の概要／7-2 MVP変換／7-3 ビューポート変換／7-4 プログラムの実行杉浦 拓海pp.113-123PDF
略
特設
線形代数学び直しのきっかけに
やりなおし＆深掘りのための行列，ベクトル白川 仁pp.140-153
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