苦しみ
今、
あなたが
苦しんでいるように
今、
私も
苦しんでいる
誰しも人間は孤独だ
最終的な決断は
自分で下すしかない
一人藻掻き苦しみ
発狂寸前に追い込まれながら
今、
あなたが
苦しんでいるように
今、
私も
苦しんでいる
今、
あなたが
苦しんでいるように
今、
私も
苦しんでいる
誰しも人間は孤独だ
最終的な決断は
自分で下すしかない
一人藻掻き苦しみ
発狂寸前に追い込まれながら
今、
あなたが
苦しんでいるように
今、
私も
苦しんでいる
講義補足資料（数学・機械学習）作成中
今日は、日曜日。晴れ時々曇り。
4時起床。
SNSのチェックやもろもろ雑事をこなした。（4:30）
しばし休息の後、「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」を見ながら、
某会社のIT新卒研修の補足資料を作る。今日はChapter2の「微分」から。
この本で微分ってあんまり説明することってないんだよなあっと思いながら、
補足資料完成。続いてChapter3の「線型代数」の途中で集中力が途切れて眠くなり
（7:00）少し仮眠をとる。(9:30)
10時から松ちゃんのワイドナショーを観た。昼食。
その後、Chapter3の「線型代数」の講義補足資料をとりあえず終わりにさせた。
とりあえず自分の中では、線型変換と固有値・固有ベクトルが山場で、何とか
説明できるかなというところまで辿り着いた。
その後、「機械学習図鑑」をパラパラと捲っていたら、大分忘れているところや
昔の講義では飛ばしていた部分などあって、かなり焦った。
色々と調べていて資料作成していたが、途中で頭が回らず資料作成を中断。（15:00）
3時間程仮眠をとったが、数学や機械学習のことが頭から離れず、結局寝れずに
頭の中で数式を追って検算などをしていた。(18:00)
その後、Chapter4の「確率・統計」の講義補足資料を少し作っていた。
夕飯は外で済ませた。これからお風呂に入って寝る。
明日は信頼する元上司（アニキ）と11時に待ち合わせして会う予定。
来週のGW中には数学と機械学習の講義補足資料第0版を纏めたいところ。
もう、SpringFrameworkなどどうでもよい。
P.S.
お風呂から出た後も「確率・統計」について講義補足資料を作成。
で。昔作った数学のパワポが数点見つかったので、これを活用する予定。
ちょっと助かった。（21:40）
【今後の予定】
・2021年05月～ 某会社のIT新卒研修（2カ月）
・2021年07月～ 職業訓練校Java&Python&Web技術者（3か月）
・2021年09月～ 職業訓練校Java&Web技術者（3か月）
【詳細TODOリスト】
・2021/05/27 データサイエンスのための数学入門（数学基礎・微分）
・2021/05/28 データサイエンスのための数学入門（線型代数・確率・統計）
・2021/06/01 機械学習アルゴリズム概論（機械学習基礎・教師あり学習）
・2021/06/02 機械学習アルゴリズム概論（教師なし学習・評価方法）
・高度な教育講座の検討ww（笑）
【今日の読書】
・人工知能プログラミングのための数学がわかる本 石川 聡彦
・見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑 秋庭 伸也
・線型代数対話 第1 巻 圏論的集合論 集合圏とトポス 西郷 甲矢人
・[改訂新版]Spring入門 ――Javaフレームワーク・より良い設計とアーキテクチャ 長谷川 裕一
・Spring Boot 2 入門: 基礎から実演まで 原田 けいと
・Spring徹底入門 Spring FrameworkによるJavaアプリケーション開発 株式会社NTTデータ
・スッキリわかるJava入門 実践編 第3版 (スッキリわかるシリーズ) 中山 清喬
・統計学がわかる (ファーストブック) 向後 千春
・統計学がわかる 【回帰分析・因子分析編】 (ファーストブック) 向後 千春
・ビジュアルテキスト パターン認識 荒井 秀一（P.88/256読了）
・Rによるやさしい統計学 山田 剛史（P.308/395読了）
・統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識 (できるビジネス) 三好大悟（読了（祝））
・多変量統計解析法 田中 豊
・Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 (AI & TECHNOLOGY) 馬場 真哉
・心を知るための人工知能: 認知科学としての記号創発ロボティクス (越境する認知科学) 谷口 忠大
・物理学者のすごい思考法 (インターナショナル新書) 橋本 幸士
・統計学への確率論、その先へ―ゼロからの測度論的理解と漸近理論への架け橋 清水 泰隆
・代数幾何学入門:代数学の基礎を出発点として 永井 保成
・ランダム行列の数理と科学 渡辺澄夫
・認知バイアス 心に潜むふしぎな働き (ブルーバックス) 鈴木 宏昭
・絵で見てわかるSQL Serverの仕組み 平山 理（P.84/314読了）
・ベイズ統計の理論と方法 渡辺 澄夫
・経済・ファイナンスのための カルマンフィルター入門 (統計ライブラリー) 森平 爽一郎
・数理科学 2020年 11 月号 [雑誌]
・人工知能 機械学習はどこまで進化するのか (別冊日経サイエンス239) 竹内郁雄
・データ分析の力 因果関係に迫る思考法 (光文社新書) 伊藤 公一朗
・応用に役立つ50の最適化問題 (応用最適化シリーズ) 藤澤 克樹
今日は、日曜日。晴れ時々曇り。
4時起床。
SNSのチェックやもろもろ雑事をこなした。（4:30）
しばし休息の後、「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」を見ながら、
某会社のIT新卒研修の補足資料を作る。今日はChapter2の「微分」から。
この本で微分ってあんまり説明することってないんだよなあっと思いながら、
補足資料完成。続いてChapter3の「線型代数」の途中で集中力が途切れて眠くなり
（7:00）少し仮眠をとる。(9:30)
10時から松ちゃんのワイドナショーを観た。昼食。
その後、Chapter3の「線型代数」の講義補足資料をとりあえず終わりにさせた。
とりあえず自分の中では、線型変換と固有値・固有ベクトルが山場で、何とか
説明できるかなというところまで辿り着いた。
その後、「機械学習図鑑」をパラパラと捲っていたら、大分忘れているところや
昔の講義では飛ばしていた部分などあって、かなり焦った。
色々と調べていて資料作成していたが、途中で頭が回らず資料作成を中断。（15:00）
3時間程仮眠をとったが、数学や機械学習のことが頭から離れず、結局寝れずに
頭の中で数式を追って検算などをしていた。(18:00)
その後、Chapter4の「確率・統計」の講義補足資料を少し作っていた。
夕飯は外で済ませた。これからお風呂に入って寝る。
明日は信頼する元上司（アニキ）と11時に待ち合わせして会う予定。
来週のGW中には数学と機械学習の講義補足資料第0版を纏めたいところ。
もう、SpringFrameworkなどどうでもよい。
P.S.
お風呂から出た後も「確率・統計」について講義補足資料を作成。
で。昔作った数学のパワポが数点見つかったので、これを活用する予定。
ちょっと助かった。（21:40）
【今後の予定】
・2021年05月～ 某会社のIT新卒研修（2カ月）
・2021年07月～ 職業訓練校Java&Python&Web技術者（3か月）
・2021年09月～ 職業訓練校Java&Web技術者（3か月）
【詳細TODOリスト】
・2021/05/27 データサイエンスのための数学入門（数学基礎・微分）
・2021/05/28 データサイエンスのための数学入門（線型代数・確率・統計）
・2021/06/01 機械学習アルゴリズム概論（機械学習基礎・教師あり学習）
・2021/06/02 機械学習アルゴリズム概論（教師なし学習・評価方法）
・高度な教育講座の検討ww（笑）
【今日の読書】
・人工知能プログラミングのための数学がわかる本 石川 聡彦
・見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑 秋庭 伸也
・線型代数対話 第1 巻 圏論的集合論 集合圏とトポス 西郷 甲矢人
・[改訂新版]Spring入門 ――Javaフレームワーク・より良い設計とアーキテクチャ 長谷川 裕一
・Spring Boot 2 入門: 基礎から実演まで 原田 けいと
・Spring徹底入門 Spring FrameworkによるJavaアプリケーション開発 株式会社NTTデータ
・スッキリわかるJava入門 実践編 第3版 (スッキリわかるシリーズ) 中山 清喬
・統計学がわかる (ファーストブック) 向後 千春
・統計学がわかる 【回帰分析・因子分析編】 (ファーストブック) 向後 千春
・ビジュアルテキスト パターン認識 荒井 秀一（P.88/256読了）
・Rによるやさしい統計学 山田 剛史（P.308/395読了）
・統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識 (できるビジネス) 三好大悟（読了（祝））
・多変量統計解析法 田中 豊
・Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 (AI & TECHNOLOGY) 馬場 真哉
・心を知るための人工知能: 認知科学としての記号創発ロボティクス (越境する認知科学) 谷口 忠大
・物理学者のすごい思考法 (インターナショナル新書) 橋本 幸士
・統計学への確率論、その先へ―ゼロからの測度論的理解と漸近理論への架け橋 清水 泰隆
・代数幾何学入門:代数学の基礎を出発点として 永井 保成
・ランダム行列の数理と科学 渡辺澄夫
・認知バイアス 心に潜むふしぎな働き (ブルーバックス) 鈴木 宏昭
・絵で見てわかるSQL Serverの仕組み 平山 理（P.84/314読了）
・ベイズ統計の理論と方法 渡辺 澄夫
・経済・ファイナンスのための カルマンフィルター入門 (統計ライブラリー) 森平 爽一郎
・数理科学 2020年 11 月号 [雑誌]
・人工知能 機械学習はどこまで進化するのか (別冊日経サイエンス239) 竹内郁雄
・データ分析の力 因果関係に迫る思考法 (光文社新書) 伊藤 公一朗
・応用に役立つ50の最適化問題 (応用最適化シリーズ) 藤澤 克樹
