浜村拓夫(・∀・)作品集

頭の中にあるイメージを表現できるデザイン力が欲しいです(><)

今日から人工知能の勉強を始めました。

表題通り、今日から人工知能の勉強を始めてみることにしました。

→分からないことだらけなので、アドバイスをいただけると幸甚です!

 

●今日やってみたこと

Windowsパソコンに、Python3.5.2の実行環境をインストールしました。

 

www.python.org

 

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Python2系ではなく、Python3系を使ってみることにしました。

(Python2の過去の資産は何もないので。)

現時点の最新バージョンは、Python 3.5.2でした。

 

Pythonの動作確認

インストールしたら用意されているPythonの実行環境「IDLE」を起動します。

IDLEの画面で、「print("Hello, world!")」と入力して、エンターキーを押します。

 

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「Hello, world!」と表示されたら、Pythonの動作チェックは成功です。

 

・ついでに、NetBeans8.0.2でPythonのプログラムが書けるようにプラグインを入れてみました。

 

unskilled.site

このブログの説明通りにやったらOKでした。

 

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ここでも「Hello, world」を表示して、動作確認しました。

 

 

Pythonを使う理由 

人工知能の学習で使う言語に、Pythonを選んだ理由は、

(1) 人工知能ライブラリー/フレームワークは、Pythonバインディングが多いから。

(2) はてなの研修資料で、Pythonが推奨されていたから。

の2点です。

 

ディープラーニング - Wikipedia

フレームワーク

・Caffe - Python, C++

・torch - Lua

・Theano - Python関数型言語。並列化に特化し、GPUのコードが自動的に生成される。

・Pylearn2 - Python

・Blocks - Python

・Keras - Python TensorFlowのラッパー。theanoでも動作可能。

・Lasagne - Python

・deepy - Python

・Deeplearning4j - Java, Scalaが使用されている。

・EBlearn - C++で書かれているCNN用ライブラリ。

・cuda-convnet - 基本的な機能はEBlearnと同じ。

・Chainer - Python

・TensorFlow - Python, C++

 

Pythonだらけ。。。

 

developer.hatenastaff.com

機械学習に関して、現状もっともエコシステムが発達しているのはPythonでしょう。

機械学習フレームワークのscikit-learnはデファクトの地位を築きつつあります。

 

とりあえず、Pythonで始めて、必要になったら他にも手を出せばいいかな?

 

 

●学習ロードマップ 

この後、どうやって勉強していくのか?ロードマップは未定ですwww

未知のジャンルを攻略するとき、どうやって進むか?→「地図」が重要ですね。

 

(参考にしたブログ)

www.yoheim.net

 

(1) Pythonの基本的な使い方(文法など)を学ぶ。

(2) Python人工知能機械学習、深層学習)関係のライブラリー等を使ってみる。

(3) 人工知能のバックボーンを形成している数学を勉強してみる。

の3ステップが必要になるのかな?

 

→(2)とか(3)とか、すげー時間かかるだろうなー。

亀さん歩きだけど、ボチボチ取り組んでいきたいです。

 

hamamuratakuo.hatenablog.com

 

↑まあ、一応今月やることの予定に入れていた「AI(人工知能)の調査」は、達成したということでOK(笑)

 

やってみたいことは、

名寄せ

・自動的に作詞するシステムの開発 

 

 

ちょっと古いけど、手元にPythonの本があったので、まずは復習してみます。

 

みんなのPython 改訂版

みんなのPython 改訂版

 

 

Python使いの方、AIを勉強している方、応援&アドバイスをよろしくお願い致します。

m(__)m

 

 

 

井上ジョー - GO★

 

やりたい事はいっぱいある

チャレンジしたくても

出てくる言葉は

いつか、いつか、いつか!

今こそ動き出すんだ

ふと振り返ったとき

曇りのない景色が見えるように