勉強会:Excelを楽しもう

【eLV】Excelを楽しもうシリーズ First content

■ 日時:2019/06/12 19:00ー21:00

■ 感想
 → Excel の初歩
   関数の指定なの使えていないので、
   この機会に使えるようになりたい
 → PCが使える=Excelが使えると同義語の時代なので、
   良い機会だと思いコツコツやろう思う
 → MS独自の指定やExcel独自の割り切り型など
   MS文化に苦労している

ibm-developer.connpass.com


content 内容
First Excelの基本的な使い方
●知っておくと便利な関数I
Second ●知っておくと便利な関数II
Third VBA(基礎1)
Fourth VBA(基礎2)
Fifth VBA(基礎3)

勉強会:Hyperledger Fabricで理解するブロックチェーン

Hyperledger Fabricで理解するブロックチェーン

■ 日時:2019/06/12 14:00ー18:00

■ 感想
 → IBM Cloud の概要からHyperledger Fabricの環境整備まで駆け足の講座
   ログインのアップグレードなどのアクシデントが続き
   肝心のHyperledger Fabricの説明は消化不足
   後日、資料が公開され自習可能らしいので時間を見て実施したい
 → Hyperledger Fabricは、あくまでアプリ開発基盤
   ブロックチェーンを利用したサンプルアプリの作成までは目指したい

ibm-developer.connpass.com


セミナ・メモ)

IBM Cloud の基礎

IBM Cloud → IaaS, PaaS, SaaS
 → IaaS → サーバ(仮想、ベアメタル)
 → PaaS
   → アプリ実行環境 → CLOUD FOUNDRY
        KUBERNETES, CONTAINER REGISTRY, DOCKER
   → APIが作れる → 基幹システムのGW
        Watson
   → DevOps → コード管理、開発、段階的リリース、アプリ監視
   → Serverless(FaaS) → CLOUD FUNCTIONS、呼出課金、非同期呼出
   → Node-RED
   → モバイルアプリ開発環境 → 管理コンソール、Server-side機能、Service連携
   → Blockchain Platform

IBM Cloud → カタログ 

● ビジネスブロックチェーンの技術解説

・ブロックチェイン概説
 → ブロックチェイン → 分散台帳(サプライチェーン
   → ブロック(トランザクションの不可逆ハッシュ値)+直前のブロック
   → bitcoin, ethereum, stellar, ripple, HYPERLEDGER
 → スマートコントラクト
   → ブロックチェイン実行処理(ビジネスロジック)を記述して組み込む
 → コンセンサス
   → 分散したノードが同一情報を保持する仕組み
 → パブリック型、コンソーシアム/プライベート型
   → パブリック → 自由参加、マイニングによる合意形成
   → コンソーシアム型 → 参加者限定(認証局)、共有されたビジネス合意プロセス

・Hyperledger Fabric
 → ビジネス向け許可制ブロックチェーン基盤
 → ステートDB(データ最新断面)
 → コンセンサス・ネットワーク → Raft/kafka
 → コンポーネント
   → PEER, ORDERER, CA, クライアント, 組織:org(PEER群)
     → ORDERE トランザクション処理
 → 分散台帳
   → スマートコントラクト → 台帳処理
     → チェーンコード

・Hyperledger Fabricシステム開発
 → アプリ開発 → バックエンド開発(ブロックチェイン接続)
 → ブロックチェイン・ネットワーク開発
   → スマートコントラクト開発、ブロックチェーン・ノード開発

IBM Blockchain Platformの概要とデモの紹介
 → ブロックチェーン
   → コンストラクト単位 → チャネル
   → 秘密鍵/公開鍵管理 → ユーザ責任

入門微分積分(’16):テキスト目次

1.実数・数列

1.1 1 章の課題
1.2 実数
1.3 課題 1.A の解決
1.4 数列
1.5 課題 1.B の解決
1.6 解析学基本定理
1.7 部分列
1.8 課題 1.C の解決

2.題数

2.1 2 章の課題
2.2 関数
2.3 関数の極限
2.4 課題 2.A の解決
2.5 関数の連続性
2.6 課題 2.B の解決
2.7 中間値の定理
2.8 課題 2.C の解決
2.9 連続関数の静謐

3.単純関数・逆関数

3.1 3 章の課題
3.2 単調性・周期性
3.3 逆関数
3.4 課題 3.A の解決
3.5 逆三角関数
3.6 課題 3.B の解決
3.7 合成関数
3.8 課題 3.C の解決
3.9 双曲線関数

4.導関数

4.1 4 章の課題
4.2 微分可能性
4.3 課題 4.A の解決
4.4 接線と法線
4.5 課題 4.B の解決
4.6 導関数
4.7 多項式微分
4.8 課題 4.C の解決

5.微分法の基本公式

5.1 5 章の課題
5.2 積の微分・商の微分
5.3 合成関数の微分
5.4 三角関数微分
5.5 指数関数の微分
5.6 逆関数微分
5.7 課題 5.A の解決
5.8 対数関数の微分
5.9 課題 5.B の解決
5.10 関数の媒介変数表示
5.11 課題 5.C の解決

6.曲線の概形

6.1 6 章の課題
6.2 平均値の定理
6.3 課題 6.A の解決
6.4 関数の増減
6.5 関数の凸凹と変曲点
6.6 課題 6.B の解決
6.7 グラフの応用
6.8 課題 6.C の解決

7.平均値の定理の応用

7.1 7 章の課題
7.2 高階導関数
7.3 課題 7.A の解決
7.4 テイラーの定理
7.5 課題 7.B の解決
7.6 近似式
7.7 課題 7.C の解決
7.8 方程式の解の近似

8.不定形の極限

8.1 8 章の課題
8.2 ロビタルの定理(1)
8.3 課題 8.A の解決
8.4 ロビタルの定理(2)
8.5 課題 8.B の解決
8.6 ロビタルの定理(3)
8.7 ランダウの記号
8.8 テーラー展開の応用
8.9 課題 8.C の解決

9.不定積分

9.1 9 章の課題
9.2 不定積分
9.3 多項式積分
9.4 関数 x^α の積分
9.5 課題 9.A の解決
9.6 指数関数の積分
9.7 三角関数積分
9.8 課題 9.B の解決
9.9 逆三角関数の応用
9.10 課題 9.C の解決

10.積分法の基本公式

10.1 10 章の課題
10.2 置換積分
10.3 課題 10.A の解決
10.4 部分積分
10.5 課題 10.B の解決
10.6 有理関数の積分
10.7 課題 10.C の解決

11.定積分と面積

11.1 11 章の課題
11.2 定積分
11.3 課題 11.A の解決
11.4 積分可能性
11.5 面積
11.6 課題 11.B の解決
11.7 置換積分
11.8 部分積分
11.9 課題 11.C の解決

12.広義積分

12.1 12 章の課題
12.2 広義積分
12.3 課題 12.A の解決
12.4 課題 12.B の解決
12.5 広義積分の性質
12.6 特殊関数
12.7 課題 12.C の解決

13.体積・曲線の長さ

13.1 13 章の課題
13.2 体積
13.3 課題 13.A の解決
13.4 曲線の長さ
13.5 課題 13.B の解決
13.6 極座標と面積
13.7 課題 13.C の解決

14.級数

14.1 14 章の課題
14.2 級数
14.3 課題 14.A の解決
14.4 正項級数
14.5 課題 14.B の解決
14.6 交項級数
14.7 絶対収束
14.8 課題 14.C の解決

15.整級数・関数の表現

15.1 15 章の課題
15.2 整級数
15.3 課題 15.A の解決
15.4 項別微分・項別積分
15.5 課題 15.B の解決
15.6 微分方程式への応用
15.7 課題 15.C の解決

情報理論とデジタル表現(’19):テキスト目次

1.アナログとデジタル

1.1 アナログとデジタル
1.2 情報のデジタル表現
1.3 デジタル情報処理の特徴

2.数の符号化

2.1 位取りの記数法
2.2 コンピュータ上での数の表現

3.情報理論のため数学 1 ー対数・行列・剰余演算ー

3.1 数学で使う記号
3.2 対数
3.3 行列
3.4 剰余演算

4.情報理論のため数学 2 ー確率論の基礎−

4.1 場合の数
4.2 事象と確率
4.3 確率分布とマルコフ過程

5.情報量

5.1 情報とは
5.2 情報量
5.3 情報量の加法性

6.エントロピー

6.1 エントロピーとは
6.2 熱力学のエントロピー情報理論エントロピー
6.3 条件付きエントロピー
6.4 相互情報量
6.5 カルバック・ライブラー情報量

7.ベイズの定理

7.1 ベイズの定理
7.2 情報量との関係
7.3 ベイズの定理の応用

8.通信のモデル

8.1 通信モデル
8.2 誤りのある通信路
8.3 情報源のモデル

9.情報の圧縮

9.1 符号化と符号
9.2 符号の基本的性質
9.3 情報源符号化の限界

10.誤り検出と誤り訂正

10.1 誤り検出と誤り訂正の考え方
10.2 線型符号
10.3 巡回符号

11.テキストの符号化

11.1 コンピュータ上での文字の表現
11.2 符号化文字集合文字符号化方式
11.3 文字コードにまつわる留意事項

12.音の符号化

12.1 音と圧縮技術
12.2 波形符号化
12.3 分析合成
12.4 MP3

13.画像の符号化

13.1 画像の表現方法
13.2 画像の圧縮処理
13.3 画像の圧縮符号化技術

14.動画の符号化

14.1 動画の表現方法
14.2 動画圧縮技術
14.3 MPEG 符号化

15.暗号

15.1 暗号とは
15.2 共通鍵暗号
15.3 公開鍵暗号

入門線型代数(’19):テキスト目次

1.数ベクトル空間

1.1 準備(A)
1.2 写像(A)
1.3 実数の集合の直積(A)
1.4 数ベクトルの演算(A)
1.5 一般の場合(B)

2.行列

2.1 行列とは(A)
2.2 一般的諸定義(B)
2.3 行列の演算(A)
2.4 行列の演算の一般的定義(B)

3.連立1次方程式の解法

3.1 掃き出し法(A)
3.2 幾つかの例 その1(A)
3.3 幾つかの例 その2(C)

4.階数

4.1 行基本変形(A)
4.2 階段行列(C)
4.3 基本行列(B)
4.4 正則行列とその性質(A)(C)
4.5 逆行列の計算方法(A)
4.6 逆行列の求め方(C)
4.7 幾つかの練習(A)

5.置換

5.1 置換とは(A)
5.2 一般の場合(B)
5.3 置換の符号(A)
5.4 証明(C)

6.行列式

6.1 行列式の定義 ー 2次の場合(A)
6.2 行列式の定義 ー 3次の場合(A)
6.3 2次と3次の行列式について(B)
6.4 行列式の定義 ー 一般の場合(B)
6.5 行列式の定義について(B)(C)
6.6 行列式の表し方(A)
6.7 一般の場合(C)
6.8 計算(A)
6.9 成分に0を含む行列の行列式(B)
6.10 三角行列(A)(B)

7.行列式の性質

7.1 2次と3次の場合(B)(C)
7.2 列に関する幾つかの性質(A)
7.3 証明(C)
7.4 行に関する性質(A)
7.5 基本変形行列式(B)(C)
7.6 行列式の特色つけ(C)

8.行列式の展開

8.1 3次の場合(A)
3.2 一般の場合(B)(C)
8.3 逆行列を求める準備(B)
8.4 逆行列の求め方(A)
8.5 一般の逆行列(B)
8.6 連立方程式の解法(A)(B)

9.独立と従属

9.1 線型結合(A)(B)
9.2 線型独立と線型従属(A)(B)
9.3 行基本変形と線型独立性(C)
9.4 定理と練習(A)
9.5 幾つかの定理(C)

10.部分空間

10.1 部分空間の定義(A)(B)
10.2 生成する空間(A)(B)
10.3 部分空間の基底(A)(B)
10.4 部分空間の共通部分と和(A)(B)
10.5 部分空間の直和(B)

11.線型写像

11,1 線型写像の定義 その1(A)
11,2 線型写像の定義 その2(A)(B)
11.3 幾つかの線型写像(B)
11,4 線型写像の像と核(A)(B)
11.5 練習(A)(B)

12.次元

12.1 行列の階数について(C)
12.2 練習(A)
12.3 幾つかの定理(C)
12.4 次元(A)
12,5 次元についての定理(C)

13.基底の変換

13.1 基底の変換 その1(A)
13.2 線型写像の表示 その1(A)
13.3 基底の変換 その2(B)
13.4 線型写像の表示 その2(B)

14.固有値固有ベクトル

14.1 固有値固有ベクトルの定義(A)
14.2 幾つかの定理(C)

15.行列の対角化

15,1 対角化の条件(C)
15,2 幾つかの練習(A)


A:具体的な例で解説(論理的な正確性を犠牲にした表現あり)
B:一般的な形式で記述
C:定理の証明など記述

デジタル情報の処理と認識(’18):テキスト目次

1.文字の表現

1.1 文字コード
1.2 文字の表示
1.3 文書データの記述

2.自然言語処理

2.1 自然言語処理
2.2 形態素解析
2.3 構文解析
2.4 意味解析と文脈解析

3.自然言語処理の応用

3.1 機械翻訳
3.2 全文検索
3.3 テキストマイニング

4.音の表現

4.1 音のデジタル化
4.2 音の3属性

5.音声周波数の分析

5.1 発声の仕組み
5.2 周波数分析
5.3 話者同定

6.音声の認識と合成

6.1 音声認識
6.2 音声合成

7.色と画像の表現

7.1 色とは
7.2 色の表現
7.3 画像の表現

8.デジタル画像の処理

8.1 画像データの作成
8.2 画像処理

9.空間フィルタリングとモーフォロジー

9.1 空間フィルタリング
9.2 モーフォロジー

10.画像認識1

10.1 画像認識
10.2 文字認識

11.画像認識2

11.1 色特徴を用いた顔検出
11.2 Haar-like 特徴を用いた顔検出
11.3 顔の認識

12.画像検索

12.1 画像検索
12.2 検索性能の評価

13.画像処理ハードウェア

13.1 デジタルカメラ
13.2 ディスプレイ
13.3 プリンタ

14.映像データの処理

14.1 映像データの取得
14.2 シーンチェンジの検出
14.3 ドラマ映像の処理

15.3次元データの処理

15.1 3次元データの取得
15.2 3次元データの表現

記号論理学(’14):テキスト目次

1.論理学とは何か

1.1 私たちは推論している
1.2 推論の特徴
1.3 議論と論争
1.4 言語の使用
1.5 知識と学問 

2.記号を使う

2.1 さまざまな推論
2.2 かならずできる推論
2.3 記号の使用
2.4 これからのプラン

3.記号・式・命題

3.1 記号
3.2 式
3.3 閉じた式

4.命題の意味

4.1 モデルとは
4.2 命題
4.3 モデルの厳密な定義
4.4 結合記号および量化記号
4.5 閉じていない式
4.6 さまざまな言語
4.付録 集合論の基礎

5.推論の妥当性を厳密に定義する

5.1 格子モデルにおける推論
5.2 推論の妥当性
5.3 推論の妥当性を調べる
5.4 同一性述語
5.5 論理的同値

6.タブローによる妥当性のチェック(1)

6.1 モデルによる妥当性のチェック ー分析的反証法
6.2 タブローとは
6.3 タブローの規則
6.4 タブローによる妥当性
6.5 タブローの例
6.6 妥当で無い推論と判例モデル

7.タブローによる妥当性のチェック(2)

7.1 量化記号を含む推論
7.2 同一性述語を含む推論
7.3 規則を適用する順番

8.多重量化

8.1 紛らわしい日本語の命題
8.2 量化命題の分析
8.3 二重量化のさまざまなパターン
8.4 多重量化命題への翻訳

9.日本語から形式言語への翻訳

9.1 原子命題への翻訳
9.2 量化命題への翻訳
9.3 複合命題への翻訳

10.数を数える命題

10.1 1つの存在にかんする命題
10.2 2つの存在にかんする命題
10.3 3つの存在にかんする命題
10.4 格子モデルを離れて

11.日本語の推論の妥当性(1)

11.1 さまざまな推論のパターン
11.2 タブローによる妥当性のチェック

12.日本語の推論の妥当性(2)

12.1 隠された前提
12.2 隠された前提の形式的な特徴づけ
12.3 格子モデルにおける暗黙の前提

13.日本語の推論の妥当性(3)

13.1 論理的誤謬
13.2 非論理的誤謬
13.3 日常的な推論と論理学のギャップ 

14.タブローの方法の健全性と完全性

14.1 推論の妥当性とタブローの方法
14.2 論理体系と形式的体型
14.3 健全性と完全性
14.4 決定可能性
14,5 チューリング計算可能性を超えて

15.役立つ記号論理学

15.1 証明
15.2 不可能性の1930年代の精神の継承
15,3 科学の方法
15.4 批判的思考
15.5 まとめv