（初心者向け）人工知能機械学習の参考リソース

おはようございます！

川島のITスキルサロンメンバーのためのnoteです。

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今回は（初心者向け）機械学習の参考リソースのまとめをお送りします。対象読者は：これから機械学習や深層学習を勉強を始めたいと考えている方です。

可能な限り網羅的にまとめたいですが、もし何か「美味しい」リンクなど入っていなかったら、教えてください。追加します。

それでは、行きましょう！

１）前置き

取捨選択：基礎を構築し、興味のある分野に特化する。
すべての機械学習のトピックを深く掘り下げることはできません。学ぶべきことが多すぎます。

みなさんがすでにご存知の通り、この分野は急速に進歩しています。全て把握して、理解するのが難しいでしょう。

基礎的な概念をマスターしてから、自然言語理解、コンピュータビジョン、画像認識、深層学習、深層強化学習、ロボット工学、自動運転など、興味のある特定の分野の内容を選択して集中しましょう。

興味優先：個人的にワクワクするようなトピックを中心にする。

人のモチベーションは、長期的な学問やキャリアの目標のために学習戦略を最適化するよりもはるかに重要です。楽しければ、上達も早いでしょう。いうまでも無いですが、無理に前に進もうとしていると、上達が遅くなります。

合わせて、私の前のnoteもご参照ください。

では、基礎から見ていきましょう！

基礎

プログラミング

当然ですが、プログラミングのスキルが必要です。

構文と分岐などのプログラミングの基本的な考え方を身に付けた方が良いでしょう。

GoogleのPythonクラス：https://developers.google.com/edu/python/

Python for Informatics (英語)
（英語が得意な人にとって）とても初心者向けのシンプルな言葉を使っている分かりやすいレッスンです。ビデオ、Podcastあり！

http://www.py4inf.com/
Python Example Code(英語)

すぐでも使える実用的な内容です。GitHubで大人気！https://github.com/geekcomputers/Python

Pythonでアルゴリズム(英語)
https://github.com/TheAlgorithms/Python

Learn Python the hard way（英語ですが、内容が全部見れます。信じられない。）: https://learnpythonthehardway.org/book/ex0.html