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技術の仕組み、クラウド実装、学校現場での活用。発信元と学習テーマから探す。

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公式情報に基づく紹介。順位・点数評価なし。各項目から確認日・機能・利用条件と出典へ進めます。

バイアス・分散と過学習｜StatQuest with Josh Starmer：1:23からデータ分割、2:16からバイアスの考え方を説明。

確率的勾配降下法（SGD）の考え方｜StatQuest with Josh Starmer：通常の勾配降下で計算量が増える問題を導入として説明。

学校現場における生成AIの利用・研修動画アーカイブ｜文部科学省：学校現場での生成AI利用について学ぶための、文部科学省の研修動画集。

機械学習で使う微分の連鎖律｜StatQuest with Josh Starmer：2:02から単純な例、6:32から複雑な関数への適用を説明。

強化学習によるパラメータ更新の計算｜StatQuest with Josh Starmer：4:09から微分、12:16から報酬による調整を計算。

系列を変換するEncoder–Decoder｜StatQuest with Josh Starmer：3:43からEncoder、8:27からDecoderを構成する。

誤差逆伝播：3つのパラメータを更新する｜StatQuest with Josh Starmer：6:28から計算の記法、10:51から2つの重みに関する微分を扱う。

誤差逆伝播：連鎖律で全パラメータを追う｜StatQuest with Josh Starmer：1:28から重み、5:58からバイアスに関する微分を計算。

誤差逆伝播の基本｜StatQuest with Josh Starmer：6:04から残差平方和、8:38から連鎖律を用いた微分を扱う。

誤差逆伝播の直感をつかむ｜3Blue1Brown／Grant Sanderson：出力の誤差から、重みやバイアスの更新を考える。

誤差逆伝播の微分を追う｜3Blue1Brown／Grant Sanderson：逆伝播で勾配を計算する数式を追う。

交差エントロピーの計算｜StatQuest with Josh Starmer：1:48から定義、2:50から一般式を説明。

交差エントロピーの微分と逆伝播｜StatQuest with Josh Starmer：クラスごとの損失をバイアスについて微分する例を扱う。

交差検証の基本とパラメータ調整｜StatQuest with Josh Starmer：1:18から交差検証の考え方、3:41から具体例を説明。

勾配降下を順に計算する｜StatQuest with Josh Starmer：5:38から1変数の最適化、15:48から複数変数の更新を説明。

勾配降下法：AIはどう学習するか｜3Blue1Brown／Grant Sanderson：損失を小さくするように重みを更新する、学習の考え方を図で説明する。

混同行列を読んで分類結果を確かめる｜StatQuest with Josh Starmer：1:38から混同行列と用語、2:44から具体例を説明。

仕事で使うClaude：接続・予約・Cowork｜#usutaku_channel：非エンジニア向けにClaudeの操作例、モデルの選択、コネクタ、スケジュール、Coworkを紹介する動画。

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