6.ムリでも王道!〜『ゼロから作るDeep Learning』から始める!ーAI学習準備・その3

AI学習ダイアリー
さあ、いよいよ出発!

いよいよ準備もここで終わる。
今までしてきたことは、

だ。

そして、今回は、

「プロトタイプを作るのに必要な知識とはなにか?」

を洗い出す。

まず、絶対条件(メインメニュー)として、

1.機械学習モデルの実装関連技術
2.Web関連技術ーHTML, CSS, JavaScript、Flask, Django
3.環境構築・デプロイ技術ーDocker, Git, Heroku

さらに、必要条件(サブメニュー)として、

1.Python(Numpy, pandas, Matplotlibなど外部ライブラリ含む)操作
2.コンピュータ基礎知識(Linuxコマンド、ファイルとディレクトリ等)
3.機械学習のしくみ理解のための数学(線型代数、微積分、確率、統計学等)

が挙げられる。

昨年(2019年)1年間、
わたしが失敗した原因は、

サブメニューばかり勉強して、なかなかメインに進めなかった、

点にある。

メイン1の機械学習モデルのしくみと実装の学習に入ったのが
2019年11月なのだから、どれだけ迷い道くねくねしたことか!

だから、自分の実体験(失敗談)をベースに提案したい。

いきなり、AI最強本
ゼロから作るDeep Learning』に取り組もう!

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サブメニューは、
その中で、必要な部分をつど、肉付けしていけばいい。
あくまでもメインは、絶対条件をクリアして形にする(プロトタイプを作る)ことだ。

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