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
第13回アソビワークショップ / session-13 Asobi-Workshop
Search
Loochs.org
September 06, 2020
Education
0
390
第13回アソビワークショップ / session-13 Asobi-Workshop
2020年9月6日に行われたアソビワークショップでPRした資料になります
Loochs.org
September 06, 2020
Tweet
Share
More Decks by Loochs.org
See All by Loochs.org
R7年度プログラミング講座のサンプルプログラム/R7-programming-seminar-sample-program-20250727
loochsorg
0
11
ラズベリーパイをもっと働かせよう / Make Raspberrypi hard work more
loochsorg
0
8
R7年度プログラミング講座のサンプルプログラム/R7-programming-seminar-sample-program
loochsorg
0
38
Nakamura Shogakko Club Activity Session 4
loochsorg
0
190
Nakamura Shogakko Club Activity Session 3
loochsorg
0
57
第42回アソビワークショップ / session-42 Asobi-Workshop
loochsorg
0
340
第41回アソビワークショップ / session-41 Asobi-Workshop
loochsorg
0
220
Nakamura Shogakko Club Activity Session 1
loochsorg
0
31
第38回アソビワークショップ / session-38 Asobi-Workshop
loochsorg
0
250
Other Decks in Education
See All in Education
教える側は、初学者に谷越えまで伴走すべき(ダニング・クルーガー効果からの考察)
hysmrk
3
140
EVOLUCIÓN DE LAS NEUROCIENCIAS EN LOS CONTEXTOS ORGANIZACIONALES
jvpcubias
0
150
サンキッズゾーン 春日井駅前 ご案内
sanyohomes
0
940
~キャラ付け考えていますか?~ AI時代だからこそ技術者に求められるセルフブランディングのすゝめ
masakiokuda
7
470
理想の英語力に一直線!最高効率な英語学習のすゝめ
logica0419
6
390
小学校女性教員向け プログラミング教育研修プログラム「SteP」の実践と課題
codeforeveryone
0
110
”育てる”から”育つ”仕組みへ!スクラムによる新入社員教育
arapon
0
140
2025年度春学期 統計学 第13回 不確かな測定の不確かさを測る ー 不偏分散とt分布 (2025. 7. 3)
akiraasano
PRO
0
120
社外コミュニティの歩き方
masakiokuda
2
190
AI for Learning
fonylew
0
180
みんなのコードD&I推進レポート2025 テクノロジー分野のジェンダーギャップとその取り組みについて
codeforeveryone
0
210
Transición del Management al Neuromanagement
jvpcubias
0
210
Featured
See All Featured
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.6k
Designing for Performance
lara
610
69k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
70
4.8k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3k
BBQ
matthewcrist
89
9.8k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Docker and Python
trallard
46
3.6k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
3
56
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
236
140k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
9.9k
The Language of Interfaces
destraynor
161
25k
Transcript
ୈճ ΞιϏϫʔΫγϣοϓ d!·ͪͽ͋
ຊͷࢿྉҎԼͷϦϯΫઌ͔Β IUUQTTQFBLFSEFDLDPNMPPDITPSH
ʮϧʔΫεʯͬͯͳΜ͚ͩͬ w ϧʔΫεʢ-PPDITʣٯ͔ΒಡΉͱεΫʔϧʢ4DIPPMʣʹͳΔ w ʮֶͦͦߍͬͯͳΜ͚ͩͬʁʯˡΈΜͳͬͯΔʁ w FHʮษڧΛ͢Δͱ͜ΖͰ͢ʯˡຊʹͦ͏ʁ w ϧʔΫεʮֶߍͱԿ͔ʯΛߟ͑͜Ε͔ΒͷֶߍΛ࡞Δ৫ w
ͦͦʮֶߍ͍Βͳ͍આʯ͋ΓಘΔ
ΞιϏϫʔΫγϣοϓʹ͍ͭͯ w ΈΜͳ͕Γ͍ͨ͜ͱͷ୳ٻɾ࣮ݱΛࢧԉͰ͖ΔΛ࡞Γ͍ͨ w ͦͷதͷʮ༡ͼʯ͔ΒʮֶͼʯΛײͯ͡΄͍͠ w αϙʔτ͢ΔզʑେਓઈࢍʮֶͼʯதͰ͢ w ϓϩάϥϛϯάͦͷதͷखஈͷҰͭͰ͔͋͠Γ·ͤΜ
ϧʔΫεۀपΛܴ͑·ͨ͠ʂ ʢύνύνʣ w ΈΜͳকདྷىۀ͍ͨ͠ʁ w ͲΜͳ͜ͱΛ͍ͨ͠ʁ w ͲΜͳਓͱىۀ͍ͨ͠ʁ
ࣗݾհᶃ w Ωονʔʢ!LJDIJOPTVLFZʣ w ݪ٢೭ॿʢ;͘Β͖ͪͷ͚͢ʣ w Ұൠࣾஂ๏ਓϧʔΫεදཧࣄɺ̍ࣇʢঁͷࢠʣͷ w ࡀΛઅͱଊ͑ͯҰൠࣾஂ๏ਓϧʔΫεͷاۀΛܾҙ w
ιϑτΣΞ։ൃͷྗΛ͚ͨͯ͘ΦʔϓϯιʔειϑτΣΞͷ։ ൃʹࢀՃத w ࣮ࣗಈं0&.Ͱಇ͘ձࣾһͰ͋Δ
ࣗݾհᶄ w ·ʔ͘Μ !.TZL.ZU w ٶాɹਅߦʢΈͨɹ·͞Ώ͖ʣ w Ұൠࣾஂ๏ਓϧʔΫεɹཧࣄɺ̏ࣇʢશһঁͷࢠʂʣͷ
w ʮͱʹ͔͘ͳΜͰͬͯΈΔʯͷ͕͖ʂ ˠࣗʹNͷ݀Λ۷Δ΄Ͳস w झຯɺిࢠ࡞ɺϛχຍɺ৯২ɺΩϟϯϓɺΓɺ όΠΫɾं͍͡ΓɺFUDʜ w ಉࣗ͘͡ಈं0&.Ͱಇ͘ձࣾһ
ϧʔΫεϓϩδΣΫτҰཡ ʢਐߦதʣ w ࢠͲΞΠσΟΞίϯςετاը w ݄ͷϫʔΫγϣοϓͰࢴఏग़ʢ॓͡Όͳ͍Αʂʣ w ϧʔΫεϚείοτΩϟϥ੍࡞ w d݄νϥγʹө༧ఆ
w ˓˓˓✖ϚΠΫϩϏοτɹଞ w ͜Ε·ͰɹˠखࢴʢόʔεσʔΧʔυʣɺ͓Έ͘͡BOEωίɺޫΔ w ϓϩδΣΫγϣϯϚοϐϯάγϣʔ ఏҊ ఏҊ
ϧʔΫεϓϩδΣΫτҰཡ ʢاըதʣ w ˓˓˓✖ϚΠΫϩϏοτɹଞ w ͜Ε͔ΒɹˠόϧʔϯεύΠμʔɺϩϘΧʔɹɽɽɽ w ๅ୳͠ w ࣗݾհεϥΠυ࡞
w ະ౿δϡχΞ
ࠓͷྲྀΕ w Πϯτϩʴࣗݾհʢʣ w ԻΛ͍͜ͳͦ͏ʢʣ w ϓϩδΣΫγϣϯϚοϐϯάγϣʔʢʣ w ࢠͲΞΠσΟΞίϯςετاըɹʢʣ
ԻΛ͍͜ͳͦ͏ ʢࣗಈӡసंΛݟӽͯ͠ɾɾɾʣ
͜ͷಈͨͪͷڞ௨ʁ IUUQTFOXJLJQFEJBPSHXJLJ(SFBUFS@TIPSUOPTFE@GSVJU@CBU IUUQTFOXJLJQFEJBPSHXJLJ&MFQIBOU IUUQTFOXJLJQFEJBPSHXJLJ%PMQIJO
Τίʔϩέʔγϣϯ FDIPMPDBUJPO EVERYTHING YOU NEED TO KNOW ABOUT ECHOLOCATION... IUUQTTDSBUDINJUFEVQSPKFDUT
͔Βͳ͍͜ͱΛʮεΫϥονͰݕࡧʯࠓޙඞਢͷεΩϧ͔ɾɾɾ
Իͱ w ؆୯ʹݴ͏ͱʮਓʹฉ͑͜ͳ͍Իʯ w ߴ͍Ի͚ͩͰͳ͍͘Ի
<)[> ΧϩοπΣϦΞɹԻͷͻΈͭɹΛ؆ૉԽͨ͠ͷ ɾɾɾ
ࢦੑ w Ͳͷ͖ʹରͯ͠ฉ͍͔͑͜͢ʁ w Իͷಛߴ͍ࢦੑʹ͋Γ·͢ ແࢦੑ ʢʣ୯Ұࢦੑ ࢀߟϦϯΫɿɹΦʔσΟΦςΫχΧɹϚΠΫϩϗϯͷࢦಛੑ
ͲΜͳ͜ͱʹΘΕ͍ͯΔ͔ ଜా࡞ॴɹԻηϯα
ԻΛ͍͜ͳͨ͢Ίʹ w োΛ୳ͤΑʂ w ো·ͰͷڑΛଌఆͤΑʂ w োΛආ͚Ζʂ
NJDSP.BRVFFO ʢϚΠΫϩϚοΫΠʔϯʣ w ԻηϯαɺϥΠϯτϨʔεʢઢΛ͔͚ͬ Δʣɺϒβʔɺ-&%ͳͲ w ϚΠΫϩϏοτʹϓϩάϥϜΛॻ͖ࠐΜͰಈ͔ ͢ w ΧϫΠΠݟ͕ͨಛత
%'30#05
֦ுػೳͷՃ
֦ுػೳͷՃ lNBRVFFOzͱೖྗ͢Δ ΫϦοΫ͢ΔͱՃ͞ΕΔ
֦ுػೳͷՃ
͓ॻ͖ IUUQTMPPDITPSHCMPH ͦΕͧΕͷϦϯΫΛΫϦοΫͯ͠ ϑΝΠϧΛμϯϩʔυ͍ͯͩ͘͠͞
αϯϓϧϓϩάϥϜͷ͍ํ zϑΝΠϧΛಡΈࠐΉzΛબ ઌ΄Ͳμϯϩʔυͨ͠ϑΝΠϧΛબ
ڑͷදࣔ ͦͷڑຊʹ߹ͬͯΔʁʁ
લʹਐΉɺࢭ·Δ ͜ͷϓϩάϥϜͩͱͲͷ͘Β͍ਐΉʁ Ϟʔλʔͷճసɾ࣌ؒΛ͍ͬͯ͡ΈΑ͏ʂ
͍ۙͮͨΒࢭ·Δ ຊʹDNͰࢭ·ͬͯΔʁʁ ڑΛେ͖͘͢Δͱʁʁ Կճ͔ಉ͡ΓํͰࢭ·ͬͨڑΛଌͬͯΈΑ͏
ظͱͷζϨʢޡࠩʣͷݪҼͲ͜ʹ͋Δʁ ᶃԻͷεϐʔυ ؾԹ͕ߴ͍΄Ͳ Իͷεϐʔυ্͕͍ͬͯ͘ ʢڑ͕͍ͱޡղ͞Εͯ͠·͏ʣ ᶄपғͷো ଌఆͰ͖Δൣғͷதʹମ͕͋Δͱ ͦͷମͱͷڑΛܭࢉͯ͠͠·͏
োʹͿ͔ͭΒͳ͍Α͏ ϚοΫΠʔϯཱྀΛଓ͚ΒΕΔ͔ʁʁ
ϓϩδΣΫγϣϯϚοϐϯάγϣʔ ʢ͓ࢼ͠ʣ
ϛογϣϯ w ࣌YYɺਓྨΛײછͷҖ͕ऻ͍ଓ͚ϚεΫͷண༻ͷΈͳΒͣ৮ײ છ௨ΞϓϦͷར༻͕ৗࣝͱͳ͍ͬͯΔ࣌ w ͜ͷΑ͏ͳ࣌ʹچདྷͷΤϯλʔςΠϝϯτద߹Ͱ͖ͳ͍ w Ռͨͯ͠ਓྨָ͕͠ΊΔΤϯλʔςΠϝϯτݱΕΔͷ͔ʂʁ w ۙϋϩΟϯΠϕϯτ։࠵༧ఆʂ
݄ʢʣୈճΞιϏϫʔΫγϣοϓʹͯ ϋϩΟϯ✖ϓϩδΣΫγϣϯϚοϐϯάɹΛ։࠵ͯ͠ΈΑ͏ʂ
ָ͘͢͠ΔϙΠϯτͱҙࣄ߲ w ָ͘͢͠ΔͨΊʹ w ө૾ͷ৭Ͱ͖Δ͚ͩ໌Δ͘Χϥϑϧʹʂ w ҙࣄ߲ w αϯάϥεඞਢʂʢ͕௧͘ͳΔɾɾɾʣ w
ଞʹͲΜͳؾ͖͕ͮ͋Δ͔ͳʁʁ
ૣ͓ࢼͯ͠͠ΈΑ͏ ✖
ࢠͲΞΠσΟΞίϯςετ اը
࣍ճͷ༰ʂʁ
ᶃͲΕ͕ిؾΛ௨͔͢ͳʁ ϑϧʔπൃిاը
ᶄ͠ػցʹೳΛ༩͑Β ΕͨΒʁ 4DSBUDIͰػցֶशΛ͓͏
ୈճΞιϏϫʔΫγϣοϓ ݄!·ͪͽ͋
None