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ITの仕組みを、初心者にも読みやすい言葉で整理しています。

学習順

応用情報(AP) / 基礎理論

情報量と符号化とは?エントロピー・デジタル符号化・データ圧縮を基礎から理解しよう

情報量と符号化について、ビット、自己情報量、エントロピー、デジタル符号化、ランレングス符号化、ハフマン符号まで初心者向けに解説します。

約18分
  • #情報量
  • #符号化
  • #エントロピー
  • #デジタル符号化
  • #ランレングス符号化
  • #ハフマン符号
  • #基礎理論
  • #応用情報技術者試験

応用情報(AP) / 基礎理論

グラフ理論とは?サイクリックグラフや重み付きグラフを基礎から理解しよう

グラフ理論について、頂点と辺、有向・無向グラフ、サイクリックグラフ、完全グラフ、連結グラフ、重み付きグラフ、木、隣接行列まで初心者向けに解説します。

約14分
  • #グラフ理論
  • #サイクリックグラフ
  • #重み付きグラフ
  • #有向グラフ
  • #無向グラフ
  • #基礎理論
  • #応用情報技術者試験

応用情報(AP) / 基礎理論

回帰分析とは?線形回帰・ロジスティック回帰・最小二乗法を基礎から理解しよう

回帰分析について、説明変数と目的変数、単回帰分析、回帰直線、最小二乗法、決定係数、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、相関分析との違いまで初心者向けに解説します。

約16分
  • #回帰分析
  • #単回帰分析
  • #重回帰分析
  • #ロジスティック回帰
  • #最小二乗法
  • #決定係数
  • #統計
  • #基礎理論
  • #応用情報技術者試験

応用情報(AP) / 基礎理論

数値計算とは?ベクトル・行列・数列・掃出法・誤差を応用情報向けに理解しよう

応用情報技術者試験の数値計算について、スカラー、ベクトル、行列、逆行列、固有値・固有ベクトル、数列、対数、掃出法、近似解法、収束、誤差まで初心者向けに解説します。

約16分
  • #数値計算
  • #ベクトル
  • #行列
  • #固有値
  • #数列
  • #掃出法
  • #誤差
  • #基礎理論
  • #応用情報技術者試験

応用情報(AP) / 基礎理論

AI(人工知能)の基礎

AIの基本概念、機械学習、推論、代表的な応用分野を、応用情報技術者試験の視点からやさしく整理します。

約2分

応用情報(AP) / アルゴリズムとプログラミング

リストとは?配列との違い・連結リスト・二分木の表現を基礎から理解しよう

データ構造の基本であるリストについて、配列との違い、連結リスト、単方向・双方向・循環リスト、挿入・削除、リストによる二分木の表現まで初心者向けに解説します。

約15分
  • #リスト
  • #データ構造
  • #連結リスト
  • #双方向リスト
  • #二分木
  • #アルゴリズム
  • #応用情報技術者試験

応用情報(AP) / アルゴリズムとプログラミング

スタックとキューとは?LIFO・FIFO・PUSH・POPを基礎から理解しよう

応用情報技術者試験で重要なスタックとキューについて、LIFO・FIFO、PUSH・POP、ENQUEUE・DEQUEUE、スタックポインタ、循環キューまで初心者向けに解説します。

約16分
  • #スタック
  • #キュー
  • #LIFO
  • #FIFO
  • #データ構造
  • #アルゴリズム
  • #応用情報技術者試験

応用情報(AP) / アルゴリズムとプログラミング

木構造とは?二分木・二分探索木・バランス木・木の走査を基礎から理解しよう

アルゴリズムで重要な木構造について、根・親・子・葉などの基本用語から、二分木、完全二分木、二分探索木、バランス木、AVL木、木の走査まで初心者向けに解説します。

約19分
  • #木構造
  • #二分木
  • #完全二分木
  • #二分探索木
  • #バランス木
  • #AVL木
  • #木の走査
  • #データ構造
  • #アルゴリズム
  • #応用情報技術者試験