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『よくわかる仏像ハンドブック』☆4

たまには渋いのを。社会の時間に習った大乗仏教と上座部仏教は組織の派閥争いで分派したとか、仏の世界はお釈迦様などが属する「如来」を頂点とするガチガチの縦社会だったりとか割と人間臭いのです。そして、街中でよく見るお地蔵さんは仏様ヒエラルキーのかなり上位なのです。ぱっと見である程度は仏さまが見分けられるようになる(かもしれません)。

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この本を読むとわかること

仏教と仏像

  • ブッダ入滅後仏教を深く信仰したアショカ王によってインドを越えて普及した仏教
    • 仏教の拡大に伴う教義・戒律の解釈多様化と教団の分裂
    • 戒律を重視する長老たちの「上座部」と一般僧らの「大衆部」に分裂
  • 「全員成仏できる」という大乗仏教の隆盛と様々な経典・仏の出現
    • 般若経・法華経・阿弥陀経など多数の経典はブッダが入滅して数百年後に成立
  • 大乗仏教展開の過程でヒンドゥー教を同化していく中で生まれた密教

仏像の時代別特徴と代表的仏像

  • 飛鳥時代:アーモンド形の目・素朴な笑顔・直線的な衣文が特徴
  • 白鳳時代:隋・唐の影響を受けた丸みを帯びた童顔が特徴
  • 奈良(天平)時代:塑像や乾漆という新技法の導入による表現の広がり・多様化
  • 平安時代前期:木彫像の定着と、カヤやヒノキを使った像の巨大化・和様化
  • 平安時代後期:末法思想による浄土信仰の高まりに伴う壮麗な仏像
    • 穏やかで優美な和洋彫刻の完成
  • 鎌倉時代:慶派の台頭
    • 運慶の豪快な仏像と、快慶の優美な仏像

仏像の特徴と種類

  • 如来を頂点とする菩薩、明王、天部という序列
  • 経典や規則によって規定されている仏像の持ち物や三尊像の組み合わせ
  • 如来:ブッダの尊称であり、時空間を超えて現れるブッダの化身
    • 如来像
    • 様々な如来:弥勒如来・阿弥陀如来・薬師如来・毘盧遮那仏・大日如来
  • 菩薩:「悟りを開く前の釈迦」という当初の定義と、大乗仏教による菩薩の多様化
    • 菩薩の修行における六波羅蜜:布施・持戒・忍辱・精進・禅定・般若波羅
    • 出家する前のブッダがモデルの菩薩像
    • 様々な菩薩:弥勒菩薩・観音菩薩・千手観音・文殊菩薩・普賢菩薩・地蔵菩薩
  • 明王:如来の教えに従わない衆生を罰し導く憤怒の仏
    • 不動明王:明王の中の明王
  • 天部:仏法を守護する諸尊、金剛力士や閻魔も天部
    • 様々な天部:梵天・帝釈天・四天王・十二神将etc.

仏像の製作技法

  • 金銅仏:蜜ろうで作った型の周りに土をもって銅を流し込むことで造形
  • 塑像:芯木に粘土を盛りつけて造形し、乾燥後に彩色
  • 乾漆像:漆で麻布を重ねることで細かな造形が可能になった奈良時代に流行した技法
  • 木彫像:一本の原木から削り出す「一木造」とパーツを組み合わせる「寄木造」

仏像の見方

  • 姿勢:組んだ両足が見える結跏趺坐は如来、片足しか見えない半跏趺坐は菩薩
  • 印相:手の印によって仏像が象徴する意味や種類を識別可能
  • 衣服:簡素な如来、貴族のような菩薩、剣を持つ明王、様々な姿の天部
  • 事物:薬師如来の薬壺、地蔵菩薩が持つ錫杖や宝珠など固有の意味を持つ

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ベストビュー(過去1カ月)

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編)【Day 4:卒業式】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。4 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。

『九龍城探訪 魔窟で暮らす人々 - City of Darkness』 ☆4

魔窟とも言われた香港の九龍城の住人へのインタビューや、在りし日の写真集。香港の本土返還に伴い取り壊されてしまっているけど、その怪しさに妙に惹かれるのです。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生(大学院生)向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day1:ボストンへ】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 1日目は移動だけで終わりました。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day0:渡米前にやっておくこと】

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day3:終日観光】

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day5:帰国】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。5 日目にして帰国なのです。

『女たちの王国 「結婚のない母系社会」中国秘境のモソ人と暮らす』☆3

雲南省と四川省の境にある「世界で最後の母系社会を営むモソ族」の社会に入り込んだ中華系シンガポール人女性の手記。結婚という概念がない・一夫一妻制でもないなど、父系社会が当たり前の我々にはイメージしづらい世界ですが、命をはぐくむ女性を中心とした母系社会のほうが生物としては正しい在り方なのかもしれません。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第3回】ソムリAI ~ニューラルネットワーク編~

AI(機械学習)やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク(Neural Network)」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第4回】ソムリAIの改良(正規化)

ソムリAI(ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」)はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60%程度の精度 でした。 改良その1:正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 (規則性が無くランダムなように見える場合) に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI(University of California, Irvine:カリフォルニア大学アーバイン校) http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i

ベストビュー(全期間)

Malaysia Quarantine Premium Package 【番外編】Malaysia赴任記 隔離ホテル情報

Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。

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最近ブームのAI(機械学習)に手を出しました。まずは、決定木(Decision Tree)というモデルを使って「ソムリAI(ワインソムリエAI)」を作ってみようと思います。

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ソムリAI(ワインソムリエAI)で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません 笑

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【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第2回】ソムリAI ~ロジスティック回帰編~

AI(機械学習)やってみた、第2弾です。前回は決定木(Decision Tree)を使ったソムリAI(ワインソムリエAI)を作りました。今回は「ロジスティック回帰(Logistic Regression)」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生(大学院生)向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。

『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』 ☆5

一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「Deep Learning for GENERAL (通称G検定 ) 」 の公式テキスト 。 ディープラーニングについて1冊で網羅的によくまとめられているので 、 ディープラーニングの入門書としてもおすすめです 。 ついでに勢いで資格も取ってしまいました 。 AI人材への第一歩なのです 笑