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実はめちゃくちゃ大事！AWS資格取得の順番について！ こんにちは〜！大阪MSPの多野です。 本ブログではみんな大好き資格勉強についてお話ししていきたいと思います！ 今回は資格取得の順番についてです！ ・AWS資格取得の順番 ・勉強計画の立て方と生成AIを活用した勉強法 ・生活習慣の改善 他の項目は別の機会にブログ書きます！笑 自己紹介現在MSPコアオペレーション第四グループでAWSサーバーの監視・運用保守業務を担当してます！ 自分については直近書いた記事がありますのでそちらを見てください〜！ 未経験からアイレットMSP AWSエンジニアへ！アイレットMSPで働く私の1年間の成長記録【体験談】 そして！MSPについてはこちらの記事を見てください！笑（2回目） ・山本隊長の記事（アイレットの雰囲気がよく分かる！めっちゃおもしろいです！笑 ・みんなのまとめ役、江崎さんの記事（MSPの仕事内容が分
放送大学ではウェブサイトでの体験を向上させるため、Cookieと呼ばれる機能を使用しています。Cookieについての詳細を確認したい場合、「Cookieについての詳細を見る」を押してください。 Cookieについて 放送大学ではウェブサイトでの体験を向上させるため、Cookieと呼ばれる機能を使用しています。 1. 本学は、ユーザのプライバシーの保護、利便性の向上、広告の配信 および 統計データの取得のため、Cookieを使用します。また、CookieやJavaScript等の技術を利用して、ご提供いただいた情報のうち、年齢や性別、職業、居住地域など 個人が特定できない属性情報（組み合わせることによっても個人が特定できないものに限られます）や端末情報、 本ウェブサイト内におけるユーザの行動履歴（アクセスしたURL、コンテンツ、参照順等）を取得することがあります。ただし、Cookieおよび行
大規模言語モデル講座について 大規模言語モデル（LLM）寄付講座は、東京大学松尾・岩澤研究室が世界に先駆けて体系的に構築した、最先端のLLM技術を学べるオンライン講座です。延べ6,000名が受講した実績があり、全12回でLLMの原理から社会実装まで幅広く学べる内容が特徴です。学生や社会人を対象に、最新技術を理論と実践の両面から深く学ぶことができます。 本資料の再利用(2次利用)について 本資料は東京大学 松尾・岩澤研究室が作成し、東京大学サマースクール2024として2024年9月から11月にかけて開催されたLLM大規模言語モデル講座の講義資料となっております。 本資料はクリエイティブ・コモンズのCC BY-NC-SA 4.0 DEED(表示-非営利-継承 4.0 国際)のライセンスが登録されています。 ライセンスの表示について 各スライドのページ最下部にライセンスの記載がございます。再利用
各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長（教育・情報担当） 太田 邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の
「仕事が終わったら本を読んで勉強しようと思ったけど、疲れたから明日でいいや......」 「資格試験のために参考書を買ったけど、勉強はやっぱり面倒くさいな......」 日々の忙しさにかまけて、楽な選択肢にいつも流されてしまう人は多いのではないでしょうか。ただでさえ時間がない社会人。「勉強するのは大変だから今度にするか……」となるのも当然ですよね。 そこで今回は、脳の仕組みなどをもとに、「楽」に流されず勉強するための3つの方法をお伝えします。どれもすぐに取り組める方法ばかりなので、ぜひ記事を参考に試してみてください。 【1】「目をつぶって片足立ち」をする 【2】「10秒アクション」を行なう 【3】「勉強したい」と言い換える 【1】「目をつぶって片足立ち」をする 「勉強しないといけないのはわかるけど、やっぱり面倒くさい……」そんなときは、目をつぶって片足で立ち、30秒間を声に出して数えてみま
Introduction TUFS言語モジュールは，東京外国語大学大学院の21世紀COEプログラム「言語運用を基盤とする言語情報学拠点」の研究成果を活かして開発した，新しいインターネット上の言語教材です。英語以外の言語教材は，主として大学生が初めて新しい外国語を学ぶための教材を想定しています。英語については，小学校での総合学習や中学校で初めて学ぶ外国語としての英語を念頭において開発しました。 2004年6月に「発音モジュール」が12言語で公開され，それに先立つ2003年12月には「会話モジュール」が17の全ての言語で公開されました。 続く2006年4月には，「文法モジュール」が10言語で公開され，「語彙モジュール」も2言語で公開中です。 これらの教材は，東京外国語大学の教員，大学院生および学外協力者を含む100名以上の協力によって開発されました。 詳しくは開発者一覧をご覧ください。 さらに
未達成の項目が並んだ「やることリスト」は、少しプレッシャーを感じてしまうリストかもしれません。しかし、「できたこと・やったことリスト」の場合は、どんなに些細でも自分の “手柄” を並べたようなもの。自信がついて、仕事の生産性まで上げてくれるそうですよ。 そこで、最近すっかり自信をなくしていた筆者が、「できたこと・やったことリスト」をつくり昨年を振り返って、自己肯定感を高めた状態で【新年】を迎えてみました。 まずは、その多大な効果から説明します。 変化と自信を生む「できたこと・やったこと」の記録 ITを使った人材教育を手がけてきた永谷研一氏が、行動科学や認知心理学をベースに、延べ1万2,000人以上の行動実践データを検証・分析したところ、ほんの小さな「できたこと」が、とても「大きな変化」につながっていくとわかったそうです。 「できないこと」ばかりを気にしても、「自分はダメだなぁ」と落ち込んで
三好康之オフィシャルブログ 「自分らしい働き方」Powered by Ameba 三好康之オフィシャルブログ「自分らしい働き方」Powered by Ameba
スタディープランナー 【無料原画】スタディープランナーウィークリータイプ【Type2】の使い方を紹介！ 2018年10月5日 ダイチ
こんにちは！ 今回は、スタディープランナーデイリータイプ《Type4》のフォーマットと、その書き方・使い方を紹介します。 TwitterやInstagramでよく見るあれを1から徹底解説します。 この記事の最後には、これを読んだあと実際に印刷して使ってもらえるように、無料でダウンロードできるようにしています。 それも、4種類！！ お楽しみに！
東京大学松尾研究室（松尾豊特任准教授）は1月24日、東京大学の公開講座「Deep Learning基礎講座」で実際に使っている演習コンテンツの無償公開を始めた。GPUを使ってモデルを学習する実践的な内容で、個人・非商用に限って無料で利用できる。 Jupyter Notebook形式で作成された研究者向け演習コンテンツで、Jupyter環境があれば利用可能。GPUを利用し、実際にモデルを学習させながら技術を習得できる。線形代数や機械学習が前提知識として必要。コードはTensorFlowと、Numpy、Scipy、Scikit-learnなど標準的なライブラリで構成した。公開したのは演習パートのみで、講義パートのコンテンツは別。 個人で学習する目的のみで無償で利用でき、講習会や教室などでの利用は不可。クリエイティブ・コモンズの「CC-BY-NC-ND」（表示 -改変禁止- 非営利-一般）が適用
1．高校化学の進め方 化学は理論化学、無機化学、有機化学に分類されます。これが化学をとっつきにくくさせる要因です。まずは全分野に共通する勉強法をお伝えした後、各分野ごとの学習のポイントを書いて行きます。 1-1.全分野に共通する勉強法 これは理科、社会の知識系科目全体に言えることですが、教科書や参考書を読んだだけではなかなか頭に入りません。そこでおすすめなのが、参考書の内容をノートにまとめて行く作業です。 大変そう！無理ー！ という声が聞こえてきそうですね。 たしかに、遠回りで面倒に思えますが、結果的には頭に残りやすいです。 読書自体についても言えることですが、読む作業というのは意外と頭に残らないんですね。 「カラーマーカーを引いて行けばいいじゃないか！」という人もいますが、それでも多少マシになる程度です。 「重要なポイントをまとめて行く」となると、「どこが大切なんだろう？」と探す必要が出
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
理解は記憶の最大の援軍であるが、記憶もまた、ある水準を越えると、理解を助けることができる。 このことは、とりわけ独学者にとって朗報だ。 理解を助ける直接的な支援＝誰かに教えてもらうことが難しい独学者にとって、他に打つ手があるということだから。 しかし理解を助ける域にまで記憶が達するには、正確かつ高速に想起することができる必要がある。 流暢に引き出せる知識は、忘れにくく、妨害されにくいだけでなく、応用されやすい。 思い出すことを要しないほど定着した記憶は、認知リソースをほとんど消費しない。 したがって、そこで浮いた分を複雑な処理に回すことができる。 例えば、掛け算の九九をマスターした人と、７×６を７を６回足して計算する人が、同じ方程式を解くことを想像しよう。 九九をマスターした人は、ただ解くのが速いだけでなく、正確であり、より楽により複雑なものを処理できる。 ７を６回足すのに費やされるワーキ
はじめに 大野です。今回は数学に関する情報入手方法について、自分が知っている範囲でお話をしようと思います。特に4月に大学や大学院に入学した方や、数学の勉強を始めたいけれど何から始めればよいかわからないという方などを想定して紹介していこうと思います。 数学に限らないかもしれませんが、勉強をしようとすると解決すべき問題が色々と生じます。 そもそも文献（本・講義録・雑誌）はどこにあるのか 文献はあるけれど、どれから調査・勉強を始めればよいか 勉強を始めたけれどわからなすぎる。誰かに質問したいけれどどこで聞けば良いのだろうか 以下では大体この流れに沿って情報源などを紹介していこうと思います。 文献を探す 本 図書館 私の地域の公共図書館は比較的数学の本が充実しており、数学の本もよく借りています。どの分野でも専門書は通常の本よりも高額で、購入するのに躊躇するかもしれません。ですので、まず試しに図書館
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