MAGICIAN-Jr

努力と効率のバランスを取る。
まー言ってみれば、データサイエンスは、そうしたバランスを考える科学だ。
僕は化学が面白くてしょうがないから化学の例題でデータサイエンスを取り扱う。化学の好きな子が読んでくれればと思う。
来年から始まる非常勤講師のこともあるので、薬学系の話題も増やしていこうと思う。
（受験のためとかではなく、色々な分野で、その分野が面白くてしょうがない人が、それぞれ教え始めれば良いと思っている。）

じゃー人工知能って何よ？
人工知能の何を知れば人工知能に勝てるの？

だから、人工知能に勝とうと思わないで、人工知能に助けてもらって、他の人間に勝てるようにしよう！ っていう話なんだ。

そうは言っても、コロナもそうだけど、得体の知れないものが怖いのはしょうがないよね。 AIがどうやって学んでいるのか実際にやってみよう。

人間の脳は、神経細胞ニューロンが軸索、シナプスで結びついてできている。そんなものでどうやって脳の複雑な動きを実現しているのだろう？
その動作を真似て、コンピュータの中にニューロンを配置して、学習が進むにつれてニューロン同士の結びつきの強さを変えて行くデモを作った。
実際に動かしながら、ニューラルネットワークがどう学習して行くのかを理解しよう。

数学が嫌いで化学の道に入った人は多いかもしれない。
プログラミングとかいうと言語能力とか、数学が必要な気がして引いてしまうこともあるかもしれない。
でも、もう小学生でもプログラミングが必要な時代になってしまっている。
諦めて、スタートしよう。
ほとんどの所はオマジナイのようなもので、中身がわからなくても大丈夫。

第4回で乱数の使い方を学んだ。
これだけでは、化学系データ・サイエンスにならないので、乱数を使った化学、薬学系のプログラミングに挑戦してみよう。
実は、乱数を使ったモンテ・カルロ計算は、非力なコンピュータでも成果を出せるので、30年以上前は結構使われていた。特に競争反応や、ポリマーの重合シミュレーションなどには大事な役割を果たす。

また、乱数で出てきた結果を統計的に見るのも大事なことだ。

データは数字の羅列だ。
並び替えたり、グラフにしたりしてやっと人間にも見えてくる。
平均値の出し方や、バラツキの出し方を学ぼう。
統計学は、簡単な話を難しくしてくれる。

コンピュータは、四則演算と論理演算しかできない。そんな知恵を持たない道具を使って、最高の素材を設計しろというのだから、素人は困る。
でも、そんな道具にも、連立方程式の解は求めることができた。
それを使って「おみくじ」作りに挑戦しよう。
おみくじの結果が外れたからって恨みっこなしだ。

この辺で、たまには息抜きのゲームでも作ろう。
前回作成したパーコレーションのソフトを少し変更して、数独ならぬ化独（バケドク）のソフトを作ってみた。
数独(SuDoku)というのは、元々はナンバープレースというゲームで、縦、横、3*3の大きなマス目に同じ番号は１度だけ使って空欄を埋めていくゲームだ。
数独の1-9を、例えば元素番号に変えたり、音符に変えたりできる。
作り方のコツは、最初に作った答えの行列操作だ。