stanford

サンプル用のユーザです。

機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

* 尚、ノートの文章は一部を除きAIに書いてもらったもので、正確性はありません。
* ノートにchatGPT等AIに作ってもらった表を貼るには、「マークダウンのコードに変換して」と頼めば書き出してくれるので、ノートを「markdown」編集モードにして、コピペすれば簡単です。

view

sub

board 学習ノート（samp ... folder 動画リスト（yout ... note_LV1 stanford

Loading ...

ノート表示（LV1）

stanford LV1 2024/2/9

サブノート画像より

サブノート画像より

#### （ask AI）
ーーーーーー
Stanford OnlineのYouTubeチャンネルは、オンライン教育に特化した高品質なコンテンツを提供していることで知られています。このチャンネルは、Stanford大学の講義、セミナー、講演、イベントなどを配信しており、数多くの分野に関する知識を習得できます。

まず、このチャンネルの最大の利点は、Stanford大学の教員や専門家による高品質のコンテンツが豊富に揃っていることです。講義や講演は、分かりやすく説明されており、視聴者が理解しやすいように工夫されています。また、英語字幕が付いているので、英語に自信のない人でも学習することができます。

さらに、このチャンネルは、ビジネス、テクノロジー、人文科学、社会科学など多様な分野のコンテンツを提供しており、幅広い興味や学習ニーズに対応しています。また、コンテンツの更新も頻繁に行われており、常に最新の情報を入手することができます。

しかしながら、このチャンネルのコンテンツは、一般向けではなく、学術的な内容が多いため、初心者にはやや難解かもしれません。また、英語字幕があるものの、内容が高度であるため、英語力が必要となる場合があります。

総合的に考えると、Stanford OnlineのYouTubeチャンネルは、高品質なオンライン教育コンテンツを提供しており、学術的な知識を深めたい人や、専門的なスキルを習得したい人にとっては非常に有益なチャンネルです。

ーーーーーー

不適切報告

sub_notes（LV2）全て開く全て閉じる

youtube - channel Stanford Online - YouTube 2024/2/9

Image From Stanford Online - YouTube

#### youtube - channelへのリンク

Statistical Learning（playlist） 2024/2/9

#### （ask AI）
ーーーーーー
「Statistical Learning」は、Stanford Onlineが提供する統計学に関するオンラインコースです。以下は、このコースに関する評価記事です。

「Statistical Learning」は、統計学と機械学習に関心のある学生やプロフェッショナルに向けた優れた教育リソースです。以下は、このコースの特徴と評価点です。

- **スタンフォード大学の信頼性:** このコースは、スタンフォード大学の名門学府が提供するものであり、高品質な教育を提供しています。スタンフォード大学は世界的に有名な研究機関であり、その信頼性は高い評価を受けています。

- **統計学と機械学習の統合: **コースは統計学と機械学習の両方の側面を包括的にカバーしており、統計的なアプローチと機械学習の技術を結びつけて教えています。データの解析と予測モデリングのスキルを習得できます。

- **実践的なアプローチ:** コースは理論だけでなく、実際のデータセットを用いた実務的なアプローチにも焦点を当てています。学生は統計学と機械学習を実際のデータに適用する方法を学びます。

- **専門家による指導:** コース講師は統計学と機械学習の専門家であり、高度な知識と経験を持っています。学生は専門家から直接指導を受ける機会があります。

- **多様なトピックのカバレッジ:** コースは回帰分析、クラスタリング、分類、次元削減、正則化など、多くの統計学と機械学習のトピックを詳細にカバーしています。幅広いスキルセットを習得できます。

- **柔軟な学習オプション: **コースはオンデマンドで利用可能で、学習者が自分のペースで進めることができます。また、オンラインで提供されているため、世界中の学生がアクセスできます。

総括すると、「Statistical Learning」は、統計学と機械学習に関連する幅広いトピックを包括的に学ぶための優れたオンラインコースです。スタンフォード大学の信頼性と実践的なアプローチにより、データサイエンスや機械学習分野でのスキル向上を目指す学生やプロフェッショナルにとって価値のあるリソースと言えます。

ーーーーーー

Stanford CS229M: Machine Learning ...（playlist） 2024/2/9

#### （ask AI）
ーーーーーー
Stanford CS229M: Machine Learning Theory - Fall 2021 は、機械学習の理論についての高度な講義です。この講義では、統計学、最適化、情報理論など、機械学習に必要な数学的背景を詳しく説明しています。

講義は、課題とクイズで構成されており、学生は理論的な問題に取り組むことができます。講義は非常に理論的であり、機械学習における数学的な概念について深く掘り下げることができます。

講義は、プログラムやアルゴリズムに焦点を当てているわけではありませんが、機械学習のアルゴリズムを理解するために必要な数学的背景を提供します。講義は、機械学習の分野で研究を行う人々や、機械学習の理論に興味を持つ人々にとって、非常に有益なものです。

ーーーーーー

Artificial Intelligence: Principles and Techniques（playlist） 2024/2/9

#### （ask AI）
ーーーーーー
「Stanford CS221: Artificial Intelligence: Principles and Techniques | Autumn 2019 - youtube」は、Stanford大学の人工知能に関するコースであり、AIの基礎理論や技術、応用分野について学ぶことができます。

このコースでは、講義や演習問題、プロジェクトなどを通じて、AIの概念、知識表現、推論、機械学習、深層学習、自然言語処理、ロボット工学、コンピュータビジョンなどの分野について深く理解することができます。

このコースは、講義ビデオやスライド、演習問題、試験などがオンラインで公開されており、自分のペースで学ぶことができます。また、講師やアシスタントたちが、学生たちの疑問に答えたり、議論に参加したりするためのフォーラムも用意されています。

このコースは、AIに興味がある人やAIを学びたい人、AIの応用に興味がある人にとって、非常に役立つコースであると評価できます。また、Stanford大学の教育レベルの高さや、講師やアシスタントたちの豊富な知識や経験にも注目すべきでしょう。

ーーーーーー

Stanford CS229: Machine Learning Co（playlist） 2024/2/9

#### （ask AI）
ーーーーーー
Stanford CS229: Machine Learning Course | Summer 2019 (Anand Avati)は、機械学習の基本から応用までをカバーするスタンフォード大学のコンピュータサイエンスのコースです。このコースは、教員であるアナンド・アバティによって担当されており、統計学、確率論、線形代数、および最適化に関する基本的な知識があることが前提となっています。

このコースは、機械学習の主要なトピックを網羅しており、教材は理論、数学、アルゴリズム、および実際的なアプリケーションに焦点を当てています。具体的には、教材は、線形回帰、ロジスティック回帰、最近傍法、決定木、クラスタリング、次元削減、ニューラルネットワーク、深層学習、強化学習などを扱っています。

アバティ教授は、講義をわかりやすく、丁寧かつ詳細に説明しており、初心者にも分かりやすく、理解しやすい内容となっています。また、各講義には、理論と実践を混ぜた実際的な例が多数含まれており、学生はそれらを実際に手を動かしながら練習することができます。

総合的に言えば、Stanford CS229: Machine Learning Course | Summer 2019 (Anand Avati)は、機械学習の基礎から高度な応用まで幅広くカバーし、初心者から上級者まで幅広い層の学生にとって非常に有益なコースです。

ーーーーーー

Stanford CS224U: Natural Language U...（playlist） 2024/2/9

#### （ask AI）
ーーーーーー
Stanford CS224U: Natural Language Understandingは、2021年春に開講された自然言語処理のコースであり、YouTubeで公開されています。このコースは、自然言語処理の基本的な問題についての理論的および実践的な視点を提供します。

講義は、計算言語学の基礎的なテーマに関する多くの論文を紹介しながら進められます。そのため、自然言語処理の実際の応用について学ぶだけでなく、最新の研究動向にも触れることができます。

講義の内容は以下のように構成されています。

* 言語表現の意味論
* 言語表現の形式論
* モデル化技術
* 応用アプローチ

このコースは、特に自然言語処理に興味がある学生や研究者にとって役立つ情報が詰まった講義です。また、Stanford大学の講義ということもあり、信頼性が高く、講師陣も実力派揃いであるため、学習においても信頼性が高いと言えます。

ーーーーーー

Natural Language Processing with Da...（playlist） 2024/2/9

#### （ask AI）
ーーーーーー
NLP 2012 Dan Jurafsky and Chris Manning は、自然言語処理（NLP）に関する初心者向けの講義です。講師は、スタンフォード大学のDan JurafskyとChris Manningです。

この講義は、NLPに関する基本的な概念、手法、応用について扱っています。具体的には、形態素解析、構文解析、意味解析、情報抽出、機械翻訳などのトピックを取り上げています。

講義は、PythonやJavaなどのプログラミング言語を使った実践的な演習も含んでいます。また、講義資料やスライドなどがオンラインで無料で提供されているため、学習者は自分のペースで学ぶことができます。

この講義は、NLPに興味がある初心者にとっては非常に有用なリソースです。講義内容は非常にわかりやすく、講師の説明も分かりやすいため、初めてNLPに取り組む学習者におすすめです。また、実践的な演習が含まれているため、理論だけでなく実践的なスキルも身につけることができます。

ーーーーーー

Introduction to Applied Linear Algebra（playlist-link） Stanford ENGR108: Introduction to Applied Linear Algebra | 2020 2024/2/9

Image From Stanford ENGR108: Introduction to Applied Linear Algebra | 2020

#### （ask AI）
ーーーーーー
Stanford UniversityのENGR108：Introduction to Applied Linear Algebraは、応用数学に焦点を当てた線形代数のコースです。このコースは、線形代数の理論と応用を探求するために、行列とベクトル、行列演算、固有値と固有ベクトル、線形方程式、行列分解、最小二乗問題などの概念をカバーしています。

このコースは、線形代数の基礎的な知識を持つ学生やプロフェッショナルに向けて設計されており、Pythonを使用して理論を実践的な問題に適用する方法を示します。また、線形代数を使用してデータを分析するための実践的なアプリケーションにも焦点を当てています。

このコースの特徴は、詳細なビデオレクチャー、実践的な演習、および授業外の読書材料です。また、このコースには、Pythonを使用して線形代数を実践的に適用する方法に焦点を当てた実践的なプロジェクトも含まれています。

全体として、ENGR108は、線形代数を理解し、データ分析と機械学習の応用に線形代数を活用するための優れたリソースであることがわかります。

ーーーーーー

none 4月9日

none

コメントを書く

ads

Loading ...

学習ノート（sample） board

動画リスト（youtube） folder