あさの畑

プログラミングが好きな大学生のブログ。統計学や機械学習の勉強記録と、SIGNATE/Kaggle/AtCoderのお話。

【Deep Learning勉強編】僕はディープラーニング(深層学習)に魅せられて勉強を始めた

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人工知能。

 

よく耳にするけど詳しくはわからない…。

なんか巷ではブームになっているらしい…。

 

正直、少し前まではこんな感じでした。

 

 

でも最近、情報系の学部に通う友達に、

 

「あー、人工知能って普通に作れるで」

 

と、さらっと言われました。

 

…ん?

 

作れる、、、??

 

はい???

 

よくわからない!

けど、なんかすごそう!

これは勉強するしかないな!と思って始めました。

(ほんとにきっかけはこんな感じだった気がする(笑))

 

今回は「人工知能(特にディープラーニング)」について、どうやって勉強し始めたのかをまとめます!

 

1.YouTubeでさらっと理解

やっぱりまずはYouTubeです!最初は、「人工知能ってなに?」「何ができるの?」「何がすごいの?」という基礎を学びました。

 

具体的には松尾豊さんの「人工知能は人間を超えるか」という講演動画を見ました。この動画を見れば、人工知能・ディープラーニングについてさらっと理解できます!

 


【SoftBank World 2016】 人工知能は人間を超えるか 松尾 豊 氏

 

ちなみに松尾豊さんはディープラーニングについて、「理系の人が3ヶ月~半年もやればそこそこできるようになる」とおっしゃっています。

 

僕もいちおう理系の人なので、この期間を頭に入れて頑張ろうと思いました。

 

2.本を読んで人工知能について歴史から深く理解

さらっとどんなものかがつかめたら、今度は本を読んで深く勉強しました。やはり同じく松尾豊さんが書かれた人工知能についての本です。

 

 

この本を読めば、

①人工知能の歴史

②人工知能ができること

③ディープラーニングのすごさ

がわかります!

 

「人工知能=なんでもできる」と思っていましたが、そんなことはないのです。

僕はこの本を通して、過小評価もせず、過大評価もせず、正しく人工知能をとらえることができるようになりました。

 

人工知能に関する入門書としておすすめです!

 

また、こちらの記事で紹介しているマンガでも人工知能の歴史や基本的なことが学べますのでご参考に…。

 

www.asanohatake.com

 

3.Aidemyで基礎を身に付ける

 

Aidemyは人工知能に特化したプログラミング学習サービスです。「Python入門」「機械学習概論」「ディープラーニング基礎」の3コースは無料で受講することができます。

 

次に紹介する『ゼロから作るDeep Learning』でもPythonの勉強をすることはできますが、僕はAidemyの無料で受けられる3つのコースを受けました。

 

このコースを受講して、Pythonの基本的なことがわかったのと、ディープラーニングのコードがどんな感じなのか具体的イメージがつかめたと思います。

 

4.ディープラーニングの世界にとびこむ

さあ、入門編は終わり。もっと深くディープラーニングの勉強がしたくなった僕は、ちょっと難しそうな本を読むことにしました。

 

それはこちら!

 

いろいろな方がおすすめされているこの本。

 

「あー、人工知能って普通に作れるで」と、さらっと僕に言った友達もこの本で勉強していて、おすすめだそうなので読むことにしました!

 

1章は「Python入門」ですが、「Aidemy」で勉強しておいたので復習としてさらっと読みました。

 

NumPyとMatplotlib はこの本で初めて勉強したのですが、なんとかついていけました。

 

この本、めちゃくちゃおもしろいです。

でも順調に進んでいったのは前半部分だけ。 途中からコードが複雑になっていってついていくのがしんどくなりました。

 

しかも、ソースコードの使い方がよくわからない!MNISTデータのダウンロードもうまくいかないし…。

 

正直言ってかなり苦戦しました…。

 

なんとか読み切りましたが、「まえがき」にも書かれているように実践的な力は全く身につきませんでした。データセットをどうやって作ったらいいか、フレームワークの選び方や使い方、わからないことだらけの状態。

 

こんな本をこの段階で読む必要があったのか一瞬悩みましたが、悩んでいても仕方がないのでとにかく前に進もうとしました。

 

「もう勉強するだけではいけない。とにかく自分で作ってみることが大切だ。」と思った僕は、Qiitaなどでとにかく実践的な記事を読み込み、実際に自分でCNNモデルを構築しようと奮闘することに、、、

 

その内容は次の記事へ!

 

www.asanohatake.com