Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
編入試験への準備と編入後の生活 (Ver.2018)
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
S.Shota
March 17, 2018
Education
820
0
Share
編入試験への準備と編入後の生活 (Ver.2018)
第6回関東合同編入説明会 (
https://www.zenpen-kosen.com/kantou_6/
) のフリートークで使用したスライドです
S.Shota
March 17, 2018
More Decks by S.Shota
See All by S.Shota
[ICLR/ICML2019読み会] Adaptive Stochastic Natural Gradient Method for One-Shot Neural Architecture Search
satuma777
2
3.3k
論文紹介:Neural Architecture Search with Bayesian Optimisation and Optimal Transport [Kandasamy et al., NIPS 2018]
satuma777
0
1.1k
Path-Level Network Transformation for Efficient Architecture Search (ICML2018読み会)
satuma777
5
1.3k
論文紹介:Efficient Architecture Search by Network Transformation [Cai et al., AAAI-2018]
satuma777
0
1.1k
新ラボ生向けチュートリアル:文献調査(サーベイ)の仕方
satuma777
0
1.3k
The beautiful world of evolutionary computation made by probability and statistics
satuma777
0
1.2k
論文紹介:Gradient Boosted Feature Selection
satuma777
0
1.1k
論文紹介:Neural Architecture Search with Reinforcement Learning
satuma777
0
1.7k
論文紹介:Speeding up Automatic Hyperparameter Optimization of Deep Neural Networks by Extrapolation of Learning Curves
satuma777
0
1.2k
Other Decks in Education
See All in Education
0513
cbtlibrary
0
160
Padlet opetuksessa
matleenalaakso
12
15k
[2026前期火5] 論理学(京都大学文学部 前期 第3回)「形式言語と四つのキーワード:メタ・構成・意味論・ハーモニー」
yatabe
0
480
生成AI時代の情報発信
molmolken
0
120
教育現場から見た Ruby on Rails
yasslab
PRO
0
150
Dashboards - Lecture 11 - Information Visualisation (4019538FNR)
signer
PRO
1
2.7k
生成AIを授業の相棒にするデータサイエンス入門(「デジタル✕探究」イノベーターズフォーラム テクニカルセッション講演資料)
datascientistsociety
PRO
0
250
2026年度春学期 統計学 第3回 クロス集計と感度・特異度,データの可視化 (2026. 4. 23)
akiraasano
PRO
0
120
0526
cbtlibrary
0
130
2026年度春学期 統計学 第4回 データを「分布」で見る (2026. 4. 30)
akiraasano
PRO
0
120
理工学系 第1回大学院説明会2026|東京科学大学(Science Tokyo)
sciencetokyo
PRO
1
2.5k
2026年度春学期 統計学 第7回 データの関係を知る(2)ー 回帰と決定係数 (2026. 5. 21)
akiraasano
PRO
0
110
Featured
See All Featured
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
2k
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
190
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
Designing for Performance
lara
611
70k
A better future with KSS
kneath
240
18k
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
1
3.4k
Ruling the World: When Life Gets Gamed
codingconduct
0
240
Money Talks: Using Revenue to Get Sh*t Done
nikkihalliwell
0
230
How to make the Groovebox
asonas
2
2.2k
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
11k
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
1
340
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
528
40k
Transcript
ୈճؔ౦߹ಉฤೖઆ໌ձ!ίϩϓϥ ฤೖࢼݧͷ४උͱ ฤೖޙͷੜ׆ ੪౻ ᠳଡ ڥใֶ ใϝσΟΞڥֶઐ߈ ใϝσΟΞֶίʔε നݚڀࣨ म࢜
݄
"CPVU.F • ੪౻ ᠳଡ αΠτ γϣλ • BLBͭ͞·
TBUVNB • ɿ!EBZUC@UXZ • ɿTBUVNB • ϙʔτϑΥϦΦɾϒϩάɿ • IUUQTBUVNBQPSUGPMJPYZ[BCPVU • IUUQTBUVNBQPSUGPMJPIBUFCMPKQ
"CPVU.FɿֶྺαϚϦʔ • ɿἚߴઐ ిࢠใֶՊ ଔۀ • Ṳནঘݚڀࣨ ग़ɼଔݚςʔϚ"3 •
ɿԣࠃཱେֶ ཧֶ෦ ɾిࢠใܥֶՊ ใֶ&1ଔۀ • ݱࡏɿԣࠃཱେֶ ڥใֶ ใ ϝσΟΞڥֶઐ߈ ใϝσΟΞֶίʔε • നਅҰݚڀࣨ ॴଐɼݚڀςʔϚػցֶश
େֶબͼͷج४ • ୈҰʹ༏ઌ͖͢ʮݚڀࣨʯ • ͕ࣗΓ͍ͨݚڀԿʁ • ͦͷςʔϚʹ߹க͢Δݚڀࣨଘࡏ͢Δʁ • ࣌ؒతɾڑతɾۚમతʹ༨༟͕͋Ε
ݚڀࣨݟֶͷ͓ئ͍Λ͠Α͏ • େͷ1* 1SJODJQBM*OWFTUJHBUPSݚڀࣨओ࠻ շ͘ड͚ೖΕͯ͘ΕΔͣ • ΑΓςʔϚʹ߹கͨ͠ଞͷઌੜΛ հͯ͘͠ΕΔέʔε
ฤೖࢼݧͷରࡦ • ใֶ&1ͷ߹ɼࢼݧՊͭ • ֶʢඍੵɾઢܗʣɼཧʢྗֶʣɼ ઐՊʢཧճ࿏ $ݴޠ +BWBʣ •
ӳޠ50&*$ͷείΞΛఏग़ • աڈˠॻ੶ˠաڈͷॱʹऔΓΉ • աڈʮͷΈʯͨΓతͰඇৗʹةݥ • ͓͢͢Ίͷॻ੶ͪ͜Βʹ ·ͱΊ·ͨ͠ˠ https://www.slideshare.net/ShotaSatuma/ss-66615294
୯Ґৼସʹ͍ͭͯ • ిࢠใܥˠใܥͷΑ͏ʹҟͳΔઐ߈ʹ ҠΔͱৼସՄೳͳ୯Ґগͳ͘ͳΔ • ࢲͷ߹ɿߴઐࣗମʹऔಘͨ͠ిؾܥՊͷ ୯Ґ΄ͱΜͲৼସઌͳ͠ • Պམͱͨ͠Βཹͱ͍͏ͱ͜Ζ͔Β
ελʔτͱ͍͏έʔεʜ • ෦ੜΑΓ୯Ґ͕গͳΊͳͷͰɼ ߴઐ࣌ΑΓؤுΔඞཁ͋Γ
େֶͷߨٛ • ҰൠڭཆՊ͕໘ന͍ • ϕϯνϟʔ͔ΒֶͿϚωδϝϯτͳͲ • ઐجૅՊɿֶɾཧɾԽֶͷجૅ • ઢܗɼྗֶɼࡐྉ༗ػԽֶʜ
• ใֶ&1ͷઐՊ෯͍ • σʔλϕʔεɼใηΩϡϦςΟɼػցֶशɼ ܭࢉཧɼใࣾձྙཧɼཧݴޠֶʜ
ฤೖ͔Βͷڭһ໔ڐऔಘ • ใֶ&1ͰऔಘՄೳͳڭһ໔ڐɿ • தֶߍڭ་Ұछ໔ڐঢ়ʢֶɾཧՊʣ • ߴֶߍڭ་Ұछ໔ڐঢ়ʢֶɾཧՊɾใʣ • தֶߍ
ֶ ͱߴߍ ֶɾใ Λऔಘ • ͜ͷέʔεͰଔۀཁ݅୯Ґʴ୯Ґ • ҆қʹऔΖ͏ͱ͢Δͷ ͓͢͢Ί͠·ͤΜʜ
ฤೖ͔Βͷڭһ໔ڐऔಘ • ՃͰऔΔඞཁ͕͋ͬͨ୯Ґɿ • ڭ৬ؔ࿈ • ڭҭ৺ཧֶɼڭՊڭҭ๏ɼಓಙڭҭͳͲ • ڭՊؔ࿈
• ֶɼزԿֶɼใॲཧͳͲ • िؒͷհޢࢱࢪઃͰͷ࣮श • िؒͷڭҭ࣮श • ߴߍ໔ڐͳΒिؒɼதֶ໔ڐͳΒिؒ
εέδϡʔϧʢલظʣ ̍ݶ ̎ݶ ̏ݶ ̐ݶ ̑ݶ ̒ݶ ̓ݶ ʙ
ʙ ʙ ʙ ʙ ʙ ʙ ݄ ཧ ݴޠֶ" ใཧ ຊࠃ ݑ๏ ౷ܭֶ *$ Ր ιϑτΣΞ ֶ ϓϩδΣΫτ ϥʔχϯά ΞϧόΠτ ਫ ࡐྉ ༗ػԽֶ ཧɾԽֶ࣮ݧ ίϯύΠϥ ใ ηΩϡϦςΟ زԿֶ* ڭҭ૬ஊͷ جૅͱํ๏ ۚ ϚϧνϝσΟΞ ใॲཧ ใֶ ֓ தࠃޠ B ूதߨٛʢલظʣ ใՊڭҭ๏** தֶՊڭҭ๏** ڭ৬ ɿ௨ৗͷଔۀཁ݅ʹؔΘΔߨٛ ɿڭһ໔ڐऔಘʹؔΘΔߨٛ
εέδϡʔϧʢޙظʣ ̍ݶ ̎ݶ ̏ݶ ̐ݶ ̑ݶ ̒ݶ ̓ݶ ʙ
ʙ ʙ ʙ ʙ ʙ ʙ ݄ ڭҭͷ ৺ཧֶ σΟδλϧɾ ίϛϡχέʔγϣϯ ݱ࣏ ʢຊʣ ίϯϐϡʔλ γεςϜͱ ίϛϡχέʔ γϣϯ ౷ܭֶ **$ ΧϦΩϡϥϜ Ր ใࣾձ ྙཧ ը૾ɾԻ ใॲཧ தֶՊ ڭҭ๏* ϕϯνϟʔ͔Β ֶͿϚωδϝϯτ ڭҭ جૅ ਫ ࡐྉ ༗ػԽֶ ྗֶ ใֶ ಛผԋश ΞϧόΠτ ઢܗ ֶ** σʔλϕʔε ଟ༷ମ ಓಙڭҭͷ ཧͱํ๏ ۚ ࡐྉ ແػԽֶ ݱͷ ܦࡁ# ֬ Ϟσϧ தࠃޠ B ΞϧόΠτ ूதߨٛʢޙظʣ ڭҭํ๏ ɿ௨ৗͷଔۀཁ݅ʹؔΘΔߨٛ ɿڭһ໔ڐऔಘʹؔΘΔߨٛ
εέδϡʔϧʢલظʣ ̍ݶ ̎ݶ ̏ݶ ̐ݶ ̑ݶ ̒ݶ ̓ݶ ʙ
ʙ ʙ ʙ ʙ ʙ ʙ ݄ ڭҭܦӦ ΞϧόΠτ Ր ྠߨ ۀܦӦ ਫ ܭࢉཧ** ྠߨ తࡒ࢈ ΞϧόΠτ ۚ ྠߨ ֶ* ઌిࢠ ใֶ ࣭ཧ ूதߨٛʢલظʣ ڭҭࣾձֶ ੜెɾਐ࿏ࢦಋ ڭҭ࣮शࣄલࢦಋ ɿ௨ৗͷଔۀཁ݅ʹؔΘΔߨٛ ɿڭһ໔ڐऔಘʹؔΘΔߨٛ
εέδϡʔϧʢޙظʣ ̍ݶ ̎ݶ ̏ݶ ̐ݶ ̑ݶ ̒ݶ ̓ݶ ʙ
ʙ ʙ ʙ ʙ ʙ ʙ ݄ ྠߨ Ր ྠߨ ਫ ΞϧόΠτ ΞϧόΠτ ۚ ྠߨ ֬ɾ ౷ܭ ಛผ ׆ಈ ڭ৬࣮ઓ ԋश ूதߨٛʢޙظʣ ڭҭ࣮शࣄޙࢦಋ ڭҭ࣮श"ɾ# հޢࢱ࣮श ɿ௨ৗͷଔۀཁ݅ʹؔΘΔߨٛ ɿڭһ໔ڐऔಘʹؔΘΔߨٛ
ʑͷੜ׆ • ΞϧόΠτˍΠϯλʔϯγοϓ • क़ߨࢣͷΞϧόΠτʢिʙʣ • 8FCΤϯδχΞظΠϯλʔϯʢिʣ • ༡Ϳ༨༟࡞ΕΔ
• Πϕϯτ͍͍ͩͨͳͷͰʜ • ूதߨٛΛ͏·͘ආ͚ͯ ՆϑΣεߦͬͨΓʜ
େֶӃʹ͍ͭͯ • ฤೖੜͰਪનऔΕΔ • ڥใֶͷ߹ʮ্ҐʯPS ʮҎ্Ͱऔಘͨ͠୯Ґ͕Ҏ্ʯ • ߴઐ࣌ͷؔ͠ͳ͍ •
ߴઐ࣌ͷ୯Ґऔಘ࣌ͷʹؔͳ͘ ʮৼସ୯ҐʯͱΈͳ͞ΕΔͨΊ • Ӄਐ͔ब৬͔͙͢ʹબ͕ഭΒΕΔͷͰ େֶೖֶޙ͔Βߟ͑࢝ΊΔͷ͕͓͢͢Ί
࠷ޙʹɿฤೖͷ1304ʗ$0/4 • ฤೖͷ͍͍ͱ͜Ζʢ1304ʣ • ෯͍ڭཆɾઐՊΛਂΊΔ͜ͱ͕Մೳ • ىۀΛ͡Ίͱͯ͠νϟϯεࢸΔॴʹ • ฤೖͷѱ͍ͱ͜Ζʢ$0/4ʣ
• ߴઐ࣌ʹशͬͨ͜ͱΛ࠶श͏͜ͱʜ • ཹͷϦεΫߴΊ ʮେֶʯΛ͍ͤΔ͔ ࣗͷ৺͕͚࣍ୈ