PAST公式本（エントリー〜中級）もある程度すすんで、2/3程度消化したのでメモ
DONE
- グラフ
- 計算量
- DFS/BFS
- DP
- 累積和
- 貪欲法
- 二分探索
- 最短経路問題（ダイクストラ法）
TODO
- 最短経路問題（ワーシャル・フロイド法）
- 最小全域木問題
- 細かいテクニカルな話など
自分のような一般人にも理解できるくらい解説が丁寧だし、解答例のコードもきれいでとても読みやすい。良本。
2025年10月4週 今週気になった技術ネタ
ChatGPT Atlas
OpenAIからAI搭載Webブラウザがリリースされて、早速色々な使い方が開拓されつつあって色々Xの投稿を眺めるのがおもろい。
どなたかがポストされていたが、人間向けに作られていたこれまでのWebの設計ではAIによる参照がゲロ遅いので、AI用のWebの最適化がトレンドになってきそうというのは、確かにそうかもなあと。
ただ、プロンプトインジェクションはじめセキュリティ面が怖くてまだ本格導入は様子見。 お遊び利用がメインかなあ。
参考:
2025年10月第3週 今週気になった技術ネタ
主にAI関連
LLM Servingの技術記事
https://zenn.dev/kotoba_tech/articles/98feb05f24c082
Claude Skillsは確かに良さそう
ただいまプレビュー中の機能。
専門的なタスクに特化するように、カスタマイズできるやつ。
https://www.anthropic.com/news/skills
【skill-creator】という、Antropic公式で提供されているSkillを作成できるカスタムSkill（紛らわしいw）を利用して「英会話講師役」をつくったり、
mcp-builderを利用して、適当なMCPを作成したりしてみたり...
早速試してみたけど結構良い感じかも。（小並感）
↑の記事で指摘されている通り、確かに消費するToken数は少なくて済みそうでありがたい...
棲み分けは確かに以下の感じになるんだろうなあ...
https://x.com/kazunori_279/status/1979247962376278511
CuckooというAI通訳アプリ
こんなのあるんだなあ...
チームみらい安野議員が、永田町のAI勉強会でオードリー・タンさんをゲストに迎えていたときに、このアプリで同時通訳を自動化していたので気になった :eyes:
海外系企業との商談とかもこれでカジュアルにコミュニケーション取りやすくなれると嬉しいなあ...！
（英語の勉強,,,そっと目を逸らす...)
【Speak】英会話アプリを一ヶ月程度触った所感
denkoshinrai.com で触れた通り、英語スピーキングの学習を毎日ちまちまと進めている。
開始当初は、ELSA SpeakとSpeakというアプリを2つ導入してみたわけだが、 結局Speakというアプリに一本化してスキルアップしていこうという判断に。
ELSA Speakは解約
このアプリ自体完成度が高くて発音の勉強をしっかりできるので素晴らしいのだが、、、 使っている途中でフリーズしたり音声認識が謎に精度が悪くなったりしていた。どこに原因があるのかもよくわからんかったのでお試し期間中に一旦解約した 😢
Speakは今のところ一ヶ月位継続学習できている
効果を実感できはじめているのと、音声認識や復習機能がよく作り込まれていて体験が非常に良いのが、続いている要因かなあ。
このアプリで特に良いと思ったのは、「ロールプレイ」という学んだフレーズを実践的に会話できるレッスンがあるところ。
フレーズを覚えていても、やはり生きた会話で適切な表現を取り出せないと、習得した感じにはならないなあと思っているが、これはまさにその箇所を補強してくている感じ。
簡単なフレーズであっても、IからSheやTheyに変わるだけで、doesとか複数形表現を咄嗟に取り出して返答できるか？は意外と盲点。こういう実践練習があることで、このあたりの定着度を確認できるのはありがたい。
また、ロールプレイは自分の返答にあわせてAI側も返答を毎回変えてくれるので、同じフレーズを扱うレッスンであっても、こういう時はこういう言い回しをするという表現の幅を広げられるのも地味に嬉しい。
Speak使い方がだいぶ見えてきた
学習の流れ
とりあえず、サクッと各コースを一通り舐める（A1であればA1のコースを1-最後までやる） → このコースの全ロールプレイを何度も繰り返して、流暢にコミュニケーションできるようになったら卒業
みたいな感じでロールプレイ中心にやり込むと良さそう。
苦手なフレーズは勝手にアプリ側が学習してくれるので、あとは適当なタイミングでレビューを実施する。
ロールプレイ実施時のコツ
ロールプレイを実施する際は、できる限り返答内容を毎回変えるように心がけ、表現の幅を広げる。
クソ返答の場合は必ずFBがきて、レビュー内容に自動的に組み込んでくれるので、むしろどんどん間違えていった方が良い。
更に、ロールプレイをスクショしてChatGPTなどに会話レビューをしてもらうのも良い。ここで、より自然でネイティブらしい表現を提案してくれるので、そのscriptを暗記して、次のレビューで使ってみる。
こういうのを繰り返したら、スピーキングの自習用教材としては結構いい感じのレベルにまで成長させてくれるのではないかなあと期待。
また、数カ月程度実践して効果を確認してみようと思う。
コーディング勉強 進捗
で挙げた教材を地道に消化中: アルゴリズム実技検定(PAST)の公式対策本
解説が丁寧で個人的に学習が進めやすい。 今のところDPの途中まで進めているが、飽きっぽい自分でも最後まで行けそうな気がしている。
PASTの過去が多めなので（規約的に）答案をここに掲載するのは避けておくが、ABC（過去問）の答案がメインになったらちょくちょく上げていこうかな...
機械学習学び直し
ML再学習用に、これまで積んでいた本を一つ崩した。
界隈ではけっこう有名なロングセラー書なのかな？ 理論をそこそこちゃんとやりたいけど、PRMLを読むのには敷居が少し高いかも？っていう人が読む感じの本かな？ あまりこの本をチョイスしている人を見ない気がするけど、まあせっかく買ったのでもったいないから読んでみた。
感想
- 確かにPRMLよりは読みやすい。 （工学系学部の定期試験とかで出る程度の）最低限の線形代数、微分積分、確率統計の知識があれば、数式の展開で途中完全に追えなくなることはほぼさそうな気がする。（第六章以降からはところどころ端折り気味になるけども）
- 分類問題に関する基礎事項の説明で終わっているので、回帰をちゃんと勉強したい人は他の本を読む必要あり。
- 第二版は2019年？改訂なので、深層学習との理論的な接続も（最低限ではあるが）押さえてくれているのがありがたい。
他人にこの本を勧めるか？
うーん微妙。良書ではあるとおもうが、ML系の本や講座は色々な形態で大量にリリースされているので、わざわざこの本を選ばなくても良い気がする。自分が初学者で、積読していないのであれば他の選択肢を選ぶかなあ。
