脳型情報処理機械論#5-2:神経回路網と脳の確率的力学的理論
脳型情報処理機械論の５回目の講義については先に投稿すみだが、２つの論点を理解するための基礎知識などを深掘りした。個々の神経細胞が発する信号は本来バラバラのはずだけどネットワークを経由することでまとまり、揺らぎに収斂されるという見方は面白いと思った。
MONTH
2021年11月
建設業界向けのセミナー講師無事終了。来年度に向けてのネタを開拓しなくては。
最近は月に2回ペースで研修講師を請け負っている。今日はその一つの講師だった。資料の準備が大変だけど、繰り返し実施できれば美味しい。来年度のテーマを考えて、ネタを収集して準備を進める必要がある。最近はアンケートで受講者の満足度などを評価・分析できるので、課題への対処も迅速にして満足度を高めたい。
サイバー攻撃は1秒回に1万回以上。リアルの被害に直結しかねない危機的状況だ。
海外から日本へのサイバー攻撃が加速している。毎年.5倍のペースで増えているのは脅威だ。成田空港の飛行機の離着陸をターゲットとするような攻撃は我慢の限界を超えている。リアルな被害に直結しかけない重篤な状況だ。高市政調会長が叫ぶ危機感と主張には共感しかない。
脳型情報処理機械論は難解だけど幅広く奥が深くて面白い。前半6回の受講メモです。
10月8日から始まった脳型情報処理機械論もすでに６回まで終えた。個人のメモのつもりだったが、國吉教授から学生に共有してほしいと依頼を受けた。國吉教授に加えて、東京大学中島教授、中部大学津田教授、京都大学寺前教授、京都大学磯村教授など脳科学の最前線で研究を進める教授陣からの講義は刺激的だ。参考となる部分があれば幸甚だ。
久しぶりの滋賀・奈良・京都を楽しむ。
久しぶりに土日を使って関西をめぐる。滋賀の実家、奈良で旧友、京都の姉宅を訪問。大阪出張は今回はタイミングが合わなかった。奈良の風はゆったりと気持ち良い。
脳型情報処理機械論#5-1:神経回路網と脳の確率的力学的理論
脳型情報処理機械論の５回目の講義を受けた。今回は京都大学の寺前准教授だ。脳回路のエキスパートだ。分かりやすく説明して貰えるが、自分の理解度と知識が決定的に不足している。揺らぎを確率的に捉えて数式モデルに適用して解析している。素晴らしい。
MBA名授業：Rを使いこなす基礎練習(クラスター分析)
データ分析ツールといえば、PhythonとRが有名だ。今回は、MBAの授業で習ったRをベースに、クラスター分析についてまとめた。個人的には、データを似たもので集めて整理するデンドログラム分析が好きだ。難しい処理もRを使えば簡単に答えが出る。最近はExcelでもできるようだけど覚えておいて損はしないだろう。
強い笑顔でマザーハウスの理念を共有すれば将来は期待しかない。新商品は本当に可愛い。
マザーハウスは元気だ。コロナ禍の困難な時期にも世界中の社員と理念を共有してマザーハウスの企業力はもう一段昇華したように感じる。短期的には課題も多いが、中長期的には期待しかない。可愛いだけではなく、素敵なだけではなく、機能的だけではない作品がいっぱいだ。あなたも使い始めたらファンになると思います。
脳型情報処理機械論#4-3:複雑系カオス脳理論、4つの論点を考える(後半)。
脳型情報処理機械論の第４回講義は、中部大学の津田教授による複雑系のカオス脳理論だった。講義も正直カオスでテキストもカオスだった。この投稿もカオスと言われそうだが、色々調べると先行研究があり、先人の功績の上に現在の社会が成り立っているのを再認識した。
脳型情報処理機械論#4-2:複雑系カオス脳理論、4つの論点を考える(前半)。
脳の処理をカオスな複雑系と捉えて、その仕組みを分析し、数式モデルで分析することが津田教授の狙いだ。ここでは数式モデルはあえて言及しなかったが、各キーワードの意味をできるだけ掘り下げるようにした。しかし、これでもまだまだ説明不足な点が多いし、説明が不適切な部分も多いかもしれない。筆者の不学無知に免じてご容赦願いたい。