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[AIマイナーニュース速報] 数学・CS・AIの知識を網羅！最強の学習コンペンディアムがGitHubで公開
📰 ニュース概要
- 数学（ベクトル空間、微積分、統計学）、機械学習、コンピュータサイエンスの広範な知識をまとめた「Compendium（大綱）」リポジトリが公開。
- 線形代数、微積分、統計、確率、そして古典的・深層学習のセクションが現在利用可能となっている。
- 自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、GPUプログラミング、システム設計などの高度なトピックも順次公開予定。
💡 重要なポイント
- AI開発に必須となる数学的基礎（SVD分解や勾配降下法など）が、概念ごとに非常に整理された形で提供されている。
- 単なる理論だけでなく、分散トレーニングや強化学習、さらにはハードウェアに近いSIMDやGPUプログラミング（CUDA/Triton）までをカバーする計画的な構成。
🦈 サメの眼（キュレーターの視点）
知識の海を泳ぎ続けるエンジニアにとって、これは最強の海図だサメ！特に、ベクトル空間や線形写像といった「AIの骨格」から、最新のMoE（混合専門家）や拡散モデルまでを一つの体系にまとめようとする姿勢が熱いサメ。今はまだ「Coming soon」の項目も多いけど、SIMDやCUDAといったハードウェア寄りの最適化まで網羅される予定なのは、実装力で差をつけたいサメたちにはたまらないはずだサメ！
🚀 これからどうなる？
基礎から応用までがシームレスに繋がるため、AIエンジニアを目指す人の標準的なカリキュラムとして活用される可能性がある。未公開セクションが埋まるにつれ、より強力なリファレンスサイトへと進化するだろう。
💬 はるサメ視点の一言
数学はサメの牙と同じで、鋭いほど獲物（課題）を仕留めやすくなるサメ！このリポジトリで牙を研ぐサメ！🦈🔥
📚 用語解説
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Compendium: 概要や要約、特定の分野の包括的な知識を簡潔にまとめたもの。知識の集大成。
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SIMD: 1つの命令で複数のデータを同時に処理する技術。高速な画像処理やAI計算に不可欠。
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Inference: 学習済みモデルを使って、新しいデータに対して予測や判断を実行する「推論」プロセスのこと。