2019年11月24日、日曜日。
神田駅からキカガク本社に向かう。
東京は最高気温20度と生暖かい。
なんだか変な天気だ。
今日は「キカガク長期コース」の第３回め。
いよいよＡＩの本丸「ディープラーニング」の学習だ。
ディープラーニングは、機械学習のひとつで、
人工知能＞機械学習＞ディープラーニング、という関係
何層にもわたる深い(=ディープな)層(layer)を通して、
人ではなく機械(コンピュータ)が、データから表現を学習するしくみを指す。
そして、その学習に使われるモデルが、
「ニューラルネットワーク」だ。
隠れ層(hidden layer)が何層にもディープに重なるモデル。
講義ではまずその解説があり、
そのあと、
「Google Colaboratory(以下、コラボ)」上で、
「Keras(ケラス)」を使って、
実装まで行った。
Kerasは初のお目見えだが、
初心者でも簡単にニューラルネットワークを構築できる、
Google提供のディープラーニングフレームワークだ。
実装はテキスト記載のコードを、
コラボに打ち込み実行するのでいいのだが、
解説はどうしても数学が入ってくるので、
つい意識が遠のきそうになる(＝寝てしまう)。
知らない用語もたくさん出てきたので、
家に帰ったら、買ったままになっている
『Python とKerasによるディープラーニング』
を引っ張り出し、復習しよう。
わけもわからず、よくこんな本買ったな
長期コース受講を決意してすぐ、
amazonで、巣籠 悠輔氏の新刊
『詳解ディープラーニング 第2版 ーTensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理ー』
を予約注文した。
ディープラーニングの技術を身につけたいのだ！
機械学習とかWeb技術とか前段階的な学習ばかりで、
いつになったらディープラーニングの学習ができるのだ？
とこの一年間、ずっとやきもきしてきたが、
ようやく本丸に飛び込むときが来た。
半年先に、自分はどんな作品を作れるのだろう？
いまからワクワクしている。
がっつり勉強して、チャレンジしたい。
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