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このブログでカバーされている「勉強に役立ちそうなエントリ」の一覧です。

★をつけたものは、書くときに頑張ったような気がするので、見て損は無いと思う。というもの。

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ヒルベルト空間 - 大人になってからの再学習
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レイリー商(Rayleigh 商) - 大人になってからの再学習
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■ 読み物・その他
★なぜWikipediaの説明はわかりにくいのか(数学とか) - 大人になってからの再学習
★人工知能の考え方が人間の理解を超えたとき - 大人になってからの再学習
★「イラレの円は本当は円じゃない」というけど誤差はどれくらいなのか - 大人になってからの再学習
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大学は必要か? 間違いなく必要 - 大人になってからの再学習
ジグソーパズル - 大人になってからの再学習
論文自動生成プログラムSCIgen - 大人になってからの再学習
論文自動生成プログラムSCIgen(2) - 大人になってからの再学習
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ハングルの読み方 - 大人になってからの再学習
★2つのボールをぶつけると円周率がわかる - 大人になってからの再学習
数式掛け時計「Math Clock」 - 大人になってからの再学習
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★Googleの猫認識 (Deep Learning) - 大人になってからの再学習
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塵劫記(じんこうき)の布盗人算(きぬぬすびとざん) - 大人になってからの再学習
2012年ブログのまとめ - 大人になってからの再学習
海外旅行・出張で知っておくといいこと - 大人になってからの再学習
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★ExcelでVBAプログラミング(エクセルマクロ) - 大人になってからの再学習
Webページのアクセスログの解析 - 大人になってからの再学習
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疑似コード - 大人になってからの再学習
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Illustratorで複数のパス、直線を一括で連結する - 大人になってからの再学習
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英語(リーディング)の学習:ニュースサイトと「ずるっこ」 - 大人になってからの再学習
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次の式は微分幾何の分野で学習する曲面の第1基本形式。


「上のような式で示されるのが第1基本形式だと教わるけど、これが何を意味するのか、どうして大事なのか、さっぱりわからない。」


第1基本形式というのは、曲面の形を説明するための式。


人間は目で見て「曲面Aと曲面Bは同じっぽい」とか「曲面Aと曲面Cは全然違う」とか、すぐにわかる。

「じゃあ、目の見えない人に形を説明するにはどうすればいいの?」

と考えると、基本形式の存在意義がわかる。


第1基本形式によって、曲面の形を簡潔に記述できる。
第1基本形式をよく見ると、曲面がどんな形をしているのかがわかる。


「曲面は最初から数式で表現されているのだから、その数式そのものが形を説明しているでしょう。わざわざ別の表現に置き換える必要はなに?」


次の2つの楕円はまったく同じ形だけど、(位置や向きが違うので)式の形は全然違う。


なので、位置や向きに影響されないで、形の特徴だけを上手に説明するような式が必要。
それが第1基本形式。


「第1基本形式を見ると何がわかるの?」


第1基本形式に出てくる係数 E, F, G が第1基本量と呼ばれるもので、これを観察すると次のようなことがわかる。
E: この値で u 方向の伸び具合がわかる
F: この値で、u方向とv方向の成す角の様子がわかる。ゼロであれば、u方向とv方向は直交していることを意味する。
G: この値で v 方向の伸び具合がわかる

ということで、第1基本形式によって、曲面の形を示すことができる!便利!


でも、残念ながら、パッと見ただけで、だいぶ形が違う曲面が同じ第1基本形式を持つこともある。


第1基本量が同じ2つの曲面は、「局所等長的」と言って、一方の曲面を伸縮させないで他方の曲面に変形することができる。
「可展面と平面」の関係とか「懸垂面と螺旋面」の関係が有名。


これはつまり、人間が外から眺めれば違う曲面だと判断するような2つの曲面を、第1基本形式だけでは区別できないということを意味する。

この違いを区別するためにあるのが「第2基本形式」と第2基本計量。


詳しくは次のページがわかりやすい。
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ちなみに、曲面の局所的な曲がり具合を示すガウス曲率は第1基本量だけで導出することができて、この事実は「驚異の定理」と呼ばれている。


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あと、放送大学の「空間とベクトル」の第8回、第9回もおススメ。
http://ocw.ouj.ac.jp/tv/1860704/



幾何学は微分しないと―微分幾何学入門

ここしばらく「人工知能」の話題にことかかない。
SFの世界の話だった人工知能が、いよいよ現実味を帯びて、我々の日常生活に入ってくるようになった。


そんなわけで、「人工知能について勉強したい」と思うわけだけど、何を勉強したらよいのか、よくわからない。


まずは、機械学習ニューラルネット、という言葉が出てくるのだけど、それを勉強したら人工知能が作れるようになるかというと、
なんだか判別器を作っているだけにすぎなくて、それで「人間の様にふるまう知能」が作れるとは、とうてい思えない。


では、自然言語処理かと思って勉強すると、マルコフ連鎖とかベイズ推定で文章生成とかいっても、これって適当に単語を並べているだけで、とても「知能」があるとは思えない。一昔前に流行った「人工無能」の発展版?


ではでは、人工知能学会で発表されている研究を覗いてみようか。


論文一覧がこちらで確認できる。
人工知能学会論文誌


うわ。。てんでバラバラ、それぞれの研究が細かい内容すぎて全体像が全然見えてこない。


うーん。どうやったら人工知能の勉強ができるんだろうか。


と、悩むことしばらく。
最近になってようやく、「人工知能を勉強する」ということ自体がナンセンスであることに気づいた。


これをどうやって言語化して説明しようか、と悩むことしばらく。。


うん。「人工知能」を「物理」に置き換えるとわかりやすい。


「僕は人工知能に興味があります。人の知能を解明し、それを人工的に作り出そうという学問、人工知能に関する勉強をしたいです」

「僕は物理に興味があります。世の中の事象すべてを理論的に説明しようという学問、「物理」を勉強したいです」


人工知能について学ぶには、まず何を勉強すればいいですか?」

「物理を学ぶには、まず何を勉強すればいいですか?」


「そもそも「物理」という学問は無いよ。説明したい事象ごとに、それぞれの分野で研究が進んでいるんだよ。例えば、物体は変形しない剛体でできているとみなした時のビル風の基礎知識/風工学研究所【1000円以上送料無料】、電気の性質を扱う電磁気学流体力学、これらは、実際の現象を観察して、それを数学の言葉で書き表そうという試みだね。もっとミクロな視点から考える、量子力学という分野もある。これらは、現実世界の現象を扱う点では共通しているけど、どれも独立していて、全てを説明できるような統一理論はないんだよ」

「そもそも「人工知能」という学問は無いよ。説明したい知的な表層ごとに、それぞれの分野で研究が進んでいるんだよ。例えば、画像に写っているものが何であるかを認識するための画像認識、人が発した音から情報を得るための音声認識、文字で表される情報を理解するための自然言語処理、各々の処理の認識精度を向上させるための基礎理論としての機械学習、そしてそれらの要素技術としてのクラスタリングニューラルネットワーク。大量のデータから効率よく学習するためのディープラーニングという分野もある。これらは、人間の知能を模倣するための研究という点では共通しているけど、どれも独立していて、全てを一度に実現するような統一理論はないんだよ」


「僕は物理を学びたいです」「では、何に興味があるの?電磁気学流体力学量子力学?」「え。えっ。??」

「僕は人工知能を学びたいです」「では、何に興味があるの?画像認識?自然言語処理音声認識?」「え。えっ。??」