アルゴリズム:Algorithms

保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用(2)基本的なフレームワークの実装

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるニューラルネットワークによる強化学習の基本的フレームワークの実装(TensorBoard、Imageタブ、グラフィカル、リアルタイム、進捗状況確認、envのラッパー、Observer、Trainer、Logger、Agent、Experience Replay、episode、行動確率、policy、Epsilon-Greedy法、python)
音楽:Music

数学と音楽とコンピューター

数学と音楽とコンピューター(アルゴレイブ、live-coding、supercollider、シンセサイザー、overtone、Clojure、pyhton、FoxDot、ジェネレーティブアート)
アート:Art

ジェネレーティブアートとプログラムとアルゴリズム

ジェネレーティブアートとプログラムとアルゴリズム(clojurescript、javascript、コンパイル、quilテンプレート、pythonモード、Javaモード、processing、ArtBlock、ブロックチェーン、キュレーション、ken rilando、Autopoiesis、ロボット、チームラボ、アルゴリズム、アート、Clojure/Conj、複雑系、情報理論、数学)
アート:Art

浮世絵と新版画 – アートの世界の古き良きもの

浮世絵と新版画 - アートの世界の温故知新(温故知新、伊東深水、川瀬巴水、チャールズ・バートレット、サーフィン、フリッツ・カベラリ、鏡の前の女、パリ万国博覧会、渡辺庄三郎、渡辺木版画店、歌川国芳、富嶽三十六景、葛飾北斎、幽霊、蔦屋重三郎、東洲斎写楽、役者絵、喜多川歌麿、美人大首絵、鈴木春信、吾妻錦絵、見返り美人、菱川師直、TSUTAYA、活字印刷、江戸時代、室町時代、洛中洛外図屏風、憂き世、浮き世)
中国古典:classics

問題解決法のルーツ – 孫子の考え方

問題解決法のルーツとなる孫子の考え方(百戦百勝、事前計画、戦わずして勝つ、五事七計、廟算、分析、客観的、見える化)
中国古典:classics

問題解決のルーツ- 孫子について

問題解決のルーツ- 孫子について(孫武、孫臏、銀雀山竹簡、計篇、作戦篇、謀攻篇、形篇、勢篇、虚実篇、軍争篇、九変篇、行軍篇、地形篇、九地篇、火攻篇、用間篇、中国、戦国時代、春秋時代、兵書、哲学、思想書)
Clojure

保護中: Clojure/Incanterを用いた統計解析と相関評価

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるClojureを用いた統計解析と相関評価(累積確率、信頼区間、標準偏差、母集団、95%信頼区間、両側検定、z変換、フィッシャーz変換、累積分布関数、t分布、片側検定、自由度、サンプリングエラー、帰無仮説、対立仮説、仮説検定、標準スコア、ピアソンの積率相関係数、共分散、ジッタリング、対数正規分布、ベキ乗、ギブラットの法則、ヒストグラム)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 機械学習のためのオンライン型確率的最適化とAdaGrad、ミニマックス最適化

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される機械学習のためのオンライン型確率的最適化とAdaGrad、ミニマックス最適化(スパース性のパターン、訓練誤差、バッチ型確率的最適化、オンライン型確率的最適化、バッチ勾配法、ミニマックス最適性、汎化誤差、リプシッツ連続、強凸性、ミニマックス最適誤差、ミニマックス誤差評価、1次確率的オラクル、確率的双対平均化法、確率的勾配降下法、正則項、ネミロフスキー、ユーディン、凸最適化法、期待誤差上限、リグレット、半正定値行列、鏡像降下法、ソフト閾値関数)
IOT技術:IOT Technology

保護中: 分散データ処理を可能とするApache Sparkの活用 -アプリケーションの開発と実行

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用れる分散データ処理を可能とするApache Sparkの活用 -アプリケーションの開発と実行(強制終了、yarn-clientモード、yarn-clusterモード、YARN、管理コマンド、クラスタ、python、Clojure、Shell、AWS、Glue、sparkplug、spark-shell、spark-submit、Nodemanager、HDFS、Sparkアプリケーション、Scala、sbt、plugin.sbt、build.sbt、ビルド、sbt-assemblyプラングイン、JARファイル)
ICT技術:ICT Technology

Dockerとは?その利点と課題、仮想化基盤との相違点とアーキテクチャ概要

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるDockerの利点と課題、仮想化基盤との相違点とアーキテクチャ概要(cgroups、資源管理ツール、仮想ファイル、Linuxカーネル、Windows、Windows Server、pid名前空間、user名前空間、uts名前空間、net名前空間、nmt名前空間、ipc名前空間、ハイパーバイザー型、名前空間、仮想化ソフトウェア、WIndows Server Container、無停止サーバー、ミッションクリティカル、ライブマイグレーション、キャパシティプランニング、オーケストレーション、kubernetes、イミュータブル・インフラストラクチャ、ディスポーザブル・コンポーネント、疎結合、IaaS、クラウドコンピューティング)
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