勉強のためのオススメの本やサイトもあり参考になる。
AI系での仕事を本気で考えるなら再読が必要だろう。
AIの学習のための各種ノウハウが紹介されている。
まずは、勉強仲間をみつけること。
「connpass」「Meetup」「Doorkeeper」「TECH PLAY」などのイベント管理サイトで検索し、参加する。
データサイエンティストとAIエンジニアのためのコミュニティサイトであるKaggleで、データ分析の結果をコピーして自分なりに試してみる。
AIの論文はあまりに数が多いので、自分の興味のある分野に絞り込んで調べる。
ソースが公開されていることが多いので、自分でコーディングしてみる。
習うより慣れろの精神で、完全に理解できなくても、コーディングしているうちに分かるようになる。
オススメのソースは、「Deep Learning Weekly」や「Two Minutes Papers」「arXivTimes」。
[お薦めのオンラインビデオコース、ニュースメディア]
Coursera
データサイエンス、コンピュータサイエンス、ビジネス、情報技術などさまざまな分野のオンラインコースを提供するサイト
fast.ai
ディープラーニングのオンラインコースを無料で提供。
Machine Learning 15minutes!(YouTube)
機械学習のライトニングトークイベントで、毎回6～9人の有識者が登壇し、15分で機械学習についてスピーチする。
Team AI
日本最大5,000人の機械学習コミュニティで、毎週渋谷でAI研究会とハッカソンを開催。
Two Minute Papers
論文の内容を2分間で解説するビデオをまとめたYouTubeチャネル。
AINOW
AIに特化したニュースメディア。
ロボスタ
ロボットの最先端情報を発信するサイト
さて、どこまで真剣に取り組んだものか。