映画「野獣死すべし」から
何のために！それは何のために！
それは次の獲物を得るためにだ！
俺の思いはもう人を殺すこと以外なくなってしまったんだ！
これがアイソスタシーだ！
これが神を超える事だったとは俺は気が付かなかったんだ！
何のために！それは何のために！
それは次の獲物を得るためにだ！
俺の思いはもう人を殺すこと以外なくなってしまったんだ！
これがアイソスタシーだ！
これが神を超える事だったとは俺は気が付かなかったんだ！
門を叩く
数学を突き詰めて考えると哲学になり
哲学を突き詰めて考えると宗教になる
門が叩かれる
数学を突き詰めて考えると哲学になり
哲学を突き詰めて考えると宗教になる
門が叩かれる
心療内科に通院
今日は、金曜日。くもりのち雨。
4時起床。ゴミ捨て。SNSチェック。
JUnit5のテストを実施したところ、以下の事前準備が必要だったようで
何とか簡単なJUnitのサンプルが動いてくれて良かった。(6:40)
・「eclipseでjunitのテストを作り、実行したのですが、...」
で、大幅に家を出るのを遅れてしまったので、慌てて家を出る。
朝食は会社近くで朝マック。
始業時間すれすれに出社。
とりあえず、9時～来週に企業に送リ出す訓練校1月生1名にこれまで習得してきた
Git Bashの纏め資料を皆の前で講義してもらい、終わった後、ハンズオンの講義を
午前中してもらった。
途中、教育関係の取締役からEclipseの画面設定がおかしいんだけど、と質問を受け
訓練校1月生で詳しい人間がいたので、ヘルプしてもらい、何とか解消。
で、7月に企業に送り出す訓練校1月生4名に午後の作業内容を割り振って役割分担
させて、午前中終了。
残タスクは以下。
・Linuxの習得
・Gitの習得
・Posgres SQLの習得
・JUnitの習得
・SpringFrameworkの習得
昼食。
Meは、15:30～心療内科に通院しなければならないため、早退。
夕飯は外で済ませた。帰宅。
AIcia Solid Projectさんの以下の動画を観た。
【数量化II類の数理③】対称行列を直交行列で対角化する←どういう意味？【数量化理論 - 数理編 vol. 3】
これからお風呂に入って寝る。
週末はJUnitの習得をしなくちゃな。
【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、金曜日。くもりのち雨。
4時起床。ゴミ捨て。SNSチェック。
JUnit5のテストを実施したところ、以下の事前準備が必要だったようで
何とか簡単なJUnitのサンプルが動いてくれて良かった。(6:40)
・「eclipseでjunitのテストを作り、実行したのですが、...」
で、大幅に家を出るのを遅れてしまったので、慌てて家を出る。
朝食は会社近くで朝マック。
始業時間すれすれに出社。
とりあえず、9時～来週に企業に送リ出す訓練校1月生1名にこれまで習得してきた
Git Bashの纏め資料を皆の前で講義してもらい、終わった後、ハンズオンの講義を
午前中してもらった。
途中、教育関係の取締役からEclipseの画面設定がおかしいんだけど、と質問を受け
訓練校1月生で詳しい人間がいたので、ヘルプしてもらい、何とか解消。
で、7月に企業に送り出す訓練校1月生4名に午後の作業内容を割り振って役割分担
させて、午前中終了。
残タスクは以下。
・Linuxの習得
・Gitの習得
・Posgres SQLの習得
・JUnitの習得
・SpringFrameworkの習得
昼食。
Meは、15:30～心療内科に通院しなければならないため、早退。
夕飯は外で済ませた。帰宅。
AIcia Solid Projectさんの以下の動画を観た。
【数量化II類の数理③】対称行列を直交行列で対角化する←どういう意味？【数量化理論 - 数理編 vol. 3】
これからお風呂に入って寝る。
週末はJUnitの習得をしなくちゃな。
【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
