Tutor

『機械学習 & ディープラーニング の チュートリアル連載集』

機械学習/深層学習の理論から実践までを積み上げながら身に着けよう!


人工知能を学ぼう! 「どのフェーズを選択するか?」は Homeページ を参考に。

Tutorコーナーの特徴

 教科書型のチュートリアルを「Web記事の連載」として提供しています。Tutorコーナーにおける各連載は、書籍の1冊や、オンライン学習の1コースに相当するものです。なお、このページでは「連載」を、本をイメージして「ブック」と表現しています。

ゴール:何ができるようになるのか

 本コーナーで展開する機械学習のコンテンツは、もちろんデータアナリストやデータサイエンティストにとっても基礎知識となりますが、本サイトでは、よりデータエンジニアリングに重点を置いてコンテンツを作成しています。想定する読者の最終的なゴールを「機械学習エンジニアとして独り立ちすること」としています。

読者対象:こんな人にお勧めします

 もちろん誰でも無料で読んでいただけますが、基本方針として以下のような方々を読者として想定して、コンテンツ作りを進めています。

  • 未経験 機械学習やデータサイエンスについて未経験で、知識もゼロに近い方。初学者以前のレベル
  • 初学者 機械学習やデータサイエンスに取り組み始めて1年未満で、知識や経験がまだあまりない方。見習いレベル
  • 中級者 機械学習やデータサイエンスの経験が半年以上あり、知識をさらに確実なものにしたい方。独り立ちレベル

 ちなみに、当然ながら、上級者棟梁レベル業界を代表するレベル)の方にはかなり物足りない内容となります。そういった層向けのコンテンツは、今後、Issueコーナーでカバーしていく予定です。

Tutorコーナーのブック集

フェーズ:おすすめの読む順番

 各ブックの対象レベルと読む順番が分かりやすいように、以下の基準で色分けやフェーズ表記を行っています。ちなみにブックは、書き方の種類ごとにシリーズ化されています。

レベルフェーズフェーズ表示の例目的
未経験1 全体像を知る
<シリーズ名>
概要を知り、実践手順を体験する
2 作業に備える
<シリーズ名>
3 まずは始める
<シリーズ名>
初学者4 基礎から学ぶ
<シリーズ名>
基礎を学び、自らの力で実践する
中級者5 本格的に実践する
<シリーズ名>
知識を増やし、独自に応用する
表1 レベル表記の一覧

 12345と順に読んでいくことで、体系的かつ効率的に機械学習および深層学習を学べます。

 各読者のスキルレベルに応じて、不要なブックはスキップしてもOKです。

 また、ダイレクトに各記事を閲覧しても完結して読める内容となっています。そういった活用も可能です。

 各ブック内の各章(=記事ページ)は、基本的には上から順番に読んでいけばOKです。ただし、スキルレベルによっては不要な記事はスキップしたい場合があると思います。その判断基準として、以下の各ブックのリンク先(=連載ページ)にある「はじめに ― 本連載の読み方」という節に、どんな場合にどの記事を読めばよいかの指針が記載されていますので、ぜひ参考にしてみてください。


ブック&シリーズ集

1 全体像を知る【未経験者向け】

 まずは、AI/機械学習/ディープラーニングの概要を押さえましょう。

やさしく分かる会話形式 シリーズ

機械学習専門家の藍博士と素人のマナブが会話形式で、AI・機械学習・ディープラーニングの基礎の基礎を分かりやすく紹介します。

全体像を知る        
  • 記事数 全3回【完結】 (推定学習時間 1時間30分
  • チェックリスト 必須条件:
    • 知識ゼロから誰でもスタートできます。

今後提供予定です。

全体像を知る        

2 作業に備える【未経験者向け】

 次に、GPUを活用して本格的に機械学習/ディープラーニングを始めたい方は、その作業環境を構築しましょう。

GPUで本格スタート シリーズ

機械学習およびディープラーニングでGPUを用いた作業環境を構築する方法を説明します。

  作業に備える      
  • 記事数 全2回【連載中】 (推定学習時間 1時間30分
  • チェックリスト 必須条件:
    • 知識ゼロから誰でもスタートできます。
    • GPU付きのPC、もしくはクラウド環境(Azure/AWS/GCP)が必要です。
    • 幅広いライブラリに対応できるUbuntu OSを採用しています。
    • なお、Windows/macOS編の提供は検討中です。

3 まずは始める【未経験者向け】

 いよいよ、ディープラーニングを試してみましょう。このフェーズでは、いくつもある機械学習ライブラリの中でも、世界的に特に人気のTensorFlowなどを使って行います。

ゼロからの最速スタート シリーズ

TensorFlowを使ったディープラーニングの基礎を体験できます。

    まずは始める    
  • 記事数 全8回【完結】 (推定学習時間 3時間30分)
  • チェックリスト 必須条件:
    • 機械学習の基本用語に関する基礎が必要です(AI・深層学習 入門」参照)。
    • 自前のPCか、クラウド環境を使う必要があります。GPUがなくてもOKです(TensorFlowのCPU版/GPU版、両対応です)。GPUを使う場合、事前に環境を構築してください(環境構築 入門」参照)。
    • Windows/macOS/Ubuntuに対応しています。
    • 高校レベルの数学の知識が必要ですが、理解できなくても体験可能。

今後提供予定です。

    まずは始める    

今後提供予定です。

    まずは始める    

4 基礎から学ぶ【初学者向け】

 順次、増やしていく予定です。

基礎から徹底マスター シリーズ

今後提供予定です。

      基礎から学ぶ  

今後提供予定です。

      基礎から学ぶ  

5 本格的に実践する【中級者向け】

実践での応用ガイド シリーズ
        本格的に実践する

 2019年以降、提供していく予定です。


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