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GWにAidemyでAI学習#7 ディープラーニング基礎やってみた。

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こんにちは
アボカド0142です。
 
Aidemyを使ったAI学習を続けています。
受講ルートの後半に入ってきました。
 
本ブログ記事では、
コースの具体的な内容を書いたら当然駄目なので、
ざっくばらんな感想を書くことにしています。
 

Aidemy学習進捗

受講ルート:ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!(21.5時間)
 
Python入門
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0430/112058/”]

NumPyを用いた数値計算
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0430/203535/”]

Matplotlibによるデータの可視化
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0501/180919/”]

データクレンジング入門
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0502/183335/”]

機械学習概論
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0503/175946/”]

教師あり学習(分類) 
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0504/181225/”]

ディープラーニング基礎 → イマココ

CNNを用いた画像認識
 
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0429/230044/”]
↑AI勉強はじめたきっかけ
 

ディープランニング基礎はタダ!(18/05/04)

 
ディープランニング基礎は無料!
知識だけでも学びたいという人は
「機械学習概論(無料)」と合わせて
受講すれば、かなり詳しくなれると思います。
 

3時間で完了

 
目安3時間に対して、実際も3時間で完了しました。
 

講習を受けてよかった点

 
・活性化関数、損失関数、学習率とか難しそうな単語について理解できた。
・実際にライブラリKerasを使って、プログラムを実行し賢くなる様がわかる
・勉強で使ったソースを参考に、簡単なディープランニングの実装はできそう。
 

Aidemy終了後、Python環境を作ろう

 
Aidemyの受講ルートもあと2つとなるので
ゴールデンウィークで全部終えることができそうです。
 
そのあとはどうするか?
Python環境を作る→機械学習プログラミングに挑戦
の予定です。
 
まずはPython環境構築。
今のところ、以下2つが選択肢です
(1)Google Colaboratoryを利用
(2)今使っているさくらVPSに環境構築
 
ググったら、(1)で簡単にPython環境が構築できるらしい
ということで、機械学習まで可能なのか?という実験も含めて
最初は(1)Google Colaboratoryでの環境構築を目指すことにします。
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0408/203831/”]