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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 3508 件
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[オペレーティングシステム] 06. プロセス同期ツール
クリティカルセクション問題、ピーターソンの解法、ハードウェアサポート（メモリバリア、CAS、アトミック変数）、ミューテックスロック、セマフォ、モニター、活性問題（デッドロック、飢餓、優先度逆転）を扱います。
2026-03-19 · 13 分で読めます #operating-system#cs-fundamentals[オペレーティングシステム] 03. プロセス：概念、生成、通信
プロセスの概念（状態、PCB）、プロセススケジューリング、プロセス操作（fork、exec）、プロセス間通信（共有メモリ、メッセージパッシング）、パイプ、クライアント・サーバー通信（ソケット、RPC）を扱います。
2026-03-19 · 10 分で読めます #operating-system#cs-fundamentals[オペレーティングシステム] 17. 保護：アクセス制御とサンドボックス
保護の目標、保護リング、保護ドメイン、アクセス行列、RBAC、MAC（SELinux）、サンドボックス、コード署名を扱います。
2026-03-19 · 12 分で読めます #operating-system#cs-fundamentals[オペレーティングシステム] 14. ファイルシステム実装
ファイルシステム構造、ディスク/メモリ内構造、VFS、ディレクトリ実装、割り当て方法、空き領域管理、ジャーナリングを扱います。
2026-03-19 · 13 分で読めます #operating-system#cs-fundamentals[オペレーティングシステム] 11. 大容量ストレージ構造
HDD構造とディスクスケジューリング（SCAN、C-SCAN）、NVM（SSD）デバイス、RAIDレベル（0-6）、オブジェクトストレージ、クラウドストレージを扱います。
2026-03-19 · 12 分で読めます #operating-system#cs-fundamentals[オペレーティングシステム] 08. デッドロック：予防、回避、検出、復旧
デッドロックの特性（4つの条件、リソース割り当てグラフ）、デッドロック予防、デッドロック回避（安全状態、銀行家アルゴリズム）、デッドロック検出と復旧を扱います。
2026-03-19 · 15 分で読めます #operating-system#cs-fundamentals[オペレーティングシステム] 05. CPUスケジューリングアルゴリズム
CPUスケジューリングの概念（CPUバースト、プリエンプティブ/ノンプリエンプティブ）、スケジューリング基準、アルゴリズム（FCFS、SJF、優先度、ラウンドロビン、多段キュー/フィードバックキュー）、スレッドスケジューリング、マルチプロセッサスケジューリング、Linux CFSを扱います。
2026-03-19 · 11 分で読めます #operating-system#cs-fundamentals[オペレーティングシステム] 02. オペレーティングシステムの構造とサービス
OSが提供するサービス（UI、プログラム実行、I/O、ファイルシステム、通信、保護）、システムコールの種類とAPI、OS構造（モノリシック、階層型、マイクロカーネル、ハイブリッド）、システムブートプロセスを扱います。
2026-03-19 · 9 分で読めます #operating-system#cs-fundamentals[オペレーティングシステム] 20. LinuxとWindows 10オペレーティングシステム比較
Linuxカーネルアーキテクチャ、プロセス/メモリ/ファイルシステム管理、カーネルモジュールとWindows 10アーキテクチャ、オブジェクトマネージャー、NTFS、WSLを比較します。
2026-03-19 · 11 分で読めます #operating-system#cs-fundamentals[深層強化学習] 20. 深層強化学習総まとめ：アルゴリズム比較と選択ガイド
価値ベース、方策ベース、Actor-Critic、モデルベースなど深層強化学習アルゴリズムの体系的比較と選択基準
2026-03-19 · 11 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai[深層強化学習] 18. AlphaGo Zero：自己対局で学ぶAI
AlphaGo Zeroの核心原理：MCTSと自己対局（self-play）、そしてConnect4ボットの実装
2026-03-19 · 10 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai[深層強化学習] 17. モデルベース強化学習：Imagination-Augmented Agent
モデルベースRLの原理とI2A（Imagination-Augmented Agent）：環境モデルを学習し想像の中で計画するエージェント
2026-03-19 · 10 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai[深層強化学習] 15. Trust Region手法：TRPO、PPO、ACKTR
方策更新の安定性を保証するTrust Region技法：PPOのクリッピング目的関数、TRPOの制約最適化、ACKTR
2026-03-19 · 11 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai[深層強化学習] 14. 連続行動空間：DDPGと分布方策
連続行動空間を扱う方法：A2Cの拡張、DDPGの決定的方策勾配、分布方策勾配
2026-03-19 · 10 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai[深層強化学習] 12. 強化学習でチャットボットを訓練する
Seq2Seqモデルと強化学習を組み合わせたチャットボット訓練：RNNの基礎からSelf-Critical Sequence Training（SCST）まで
2026-03-19 · 10 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai#nlp[深層強化学習] 11. A3C: 非同期Advantage Actor-Critic
A2Cの相関問題を非同期並列学習で解決するA3Cアルゴリズムの原理とデータ/勾配並列化の実装
2026-03-19 · 11 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai[深層強化学習] 09. Policy Gradient：方策ベースの強化学習
価値ベースの方法と方策ベースの方法の違いを理解し、Policy Gradientの数学的導出過程とREINFORCEアルゴリズムをCartPoleとPongに適用します。
2026-03-19 · 9 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai#policy-gradient[深層強化学習] 08. 強化学習で株式トレーディングを作る
株式トレーディングを強化学習問題として定義し、カスタム取引環境を設計した後、フィードフォワードおよびCNNモデルでトレーディングエージェントを学習させます。
2026-03-19 · 29 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai#finance[深層強化学習] 06. Deep Q-Network：DQNの原理と実装
テーブルベースQ学習の限界を克服するDQNの核心アイデア（経験リプレイ、ターゲットネットワーク）を理解し、Pong環境で実装します。
2026-03-19 · 12 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai#dqn[深層強化学習] 03. PyTorchディープラーニング基礎：テンソルからニューラルネットワークまで
PyTorchのテンソル演算、自動微分、ニューラルネットワーク構成要素を学習し、TensorBoardモニタリングとAtari画像を活用したGAN例題を実装します。
2026-03-19 · 27 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai#pytorch