画像は公式サイトより 東京大学素粒子物理国際研究センター（ICEPP）の研究者が選定・執筆した、量子コンピューティングを手を動かして学びたい人向けの入門教材「量子コンピューティング・ワークブック」が無料公開されている。SNS上では本教材について「面白そう！」「いい時代になったなぁ」などのコメントが見られる。 本教材は、量子力学や計算科学の前提知識を極力必要とせず、大学1年程度の数学とPythonプログラミングの知識があれば、ゼロから量子コンピューティングを自習できるような教材を目指しているという。 公式サイトより 内容は「量子コンピュータに触れる」「超並列計算機としての量子コンピュータ」「量子ダイナミクスシミュレーション」「ショアのアルゴリズム」「グローバーのアルゴリズム」「変分法と変分量子固有値ソルバー」「量子・古典ハイブリッド機械学習」「補足」で成り立っている。 公式サイトでは「私たち
どんなに勉強しても一向に成果が出ないと嘆くあなたは、もしかして間違った勉強法を取り入れているかもしれません。いますぐやめるべき、完全アウトな勉強法を5つ紹介しましょう。 アウトな勉強法1：「時が来るまで動かない」 精神科医の樺沢紫苑氏によれば、やる気が出るまでジッと待つのはダメな勉強法なのだとか。「ひとつだけ問題を解く」「1ページだけ教科書を読む」など、少しでも脳を働かせることで “意欲に関わる脳の側坐核” が刺激されるからです。やる気を出すために側坐核を刺激したいなら、とにかく作業を始めるよう同氏はアドバイスしています。 また、樺沢氏によると、側坐核は手足を動かす運動でも刺激されるのだそう。じつは、2015年10月2日付の米科学誌『Science』電子版に掲載されたこんな研究があります。脳の側坐核の働きを抑制されたニホンザルは、運動野（運動に関わる脳領域）の活動が低下して、器用に手を動か
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos In this article, we are going to create an entire Computer Science curriculum using only YouTube videos. The Computer Science curriculum is going to cover every skill essential for a Computer Science Engineer that has expertise in Artificial Intelligence and its subfields, like: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision,
※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス（以下CS）を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰？ 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何？ 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか（※当時は）よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途（単位累積加算制度）とは 学位取得までの流れ そして単位集
人は年を取るごとに新しいことを学習するモチベーションを失っていきます。マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームが、マウスを用いた実験で、モチベーション低下において重要な役割を果たす脳回路を特定しました。研究チームはこの回路を再活性化させることでマウスの学習に対するモチベーションが上がり、抑圧することでモチベーションが下がることを確認しています。 Striosomes Mediate Value-Based Learning Vulnerable in Age and a Huntington’s Disease Model: Cell https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)31301-5 Study helps explain why motivation to learn declines with age | MIT N
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
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