２年ぐらい前？からDeep Learningの勉強を始めてはいたのですが、仕事としてDeep Learningをする訳でも無く、個人で細々と勉強をしていたのですが、最近は仕事になり始めたので、そろそろ本気を出したいと思う、今日この頃。
初めは、この絵↓が何なのか？も分からない状態で、周りに聞ける人もいない状態から勉強を始めた時に役に立ったと思う情報を紹介したいと思います。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
まずは、ド定番の「ゼロから作るDeep Learning」
Deep Learningの勉強を始めた人は、ほとんど持っているんじゃないかな？と思われるこの本。
私にとっては少し難しく感じる部分もあったのですが、とりあえず最初から最後まで読んでみて、また、あとで必要な部分を読み返すような事をしていました。
ソニーのNeural Network Console
サイトはこちら
これはGUIだけでニューラルネットワークを構築でき、学習～推論までPythonなどのプログラムの知識なしでDeep Learningが試せる優れもの。
直観的に、何をどうしたら精度が良くなるのか？を簡単に体感できるのは非常に役に立ちました。
なにせ、実際の画像を使って分類が出来るのは、単純に楽しい！
また、開発者によるYouTube動画もあり、Neural Network Consoleの使い方はもちろんのこと、Deep Learningとは？みたいな話や、テクニック的な部分も公開されているので、こちら↓もおススメです。
（参考）
Udemyの動画講座
私が見ていたのは、こちら↓
【NumPy・Python3で】ゼロから作るニューラルネットワーク
数式とかも出てきますが、動画をちょこちょこ止めながら自分のノートで解き、見ていました。
この講座をある程度理解すると、ちょっとしたニューラルネットワークのプログラムを自分で作成するぐらいの知識を得る事ができるかと思います。
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