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【プログラミングクラブAdvent Calendar】AI学習事始めの事始め

 この記事は以下のAdvent Calendarの22日目となります。

www.adventar.org

 

人工知能をちょろっと勉強してみたいなと思って取り掛かってみたので、その覚書として記事にします。まだ途中だし、挫折しそうだし、ガッツリは無理だしなので参考にならないかと思うけど。

 

ステップ1:kazoo氏本を読んでみた

AI研究の現状を全体的に攫ってみたかったので「普通のお母さんが読んでもわかる」とう触れ込みのこちらをまずは読んでみた。

平易な書き方で誰でもなんとなくわかった気になれる文章なので、最後までスルスルっと読み終われると思う。基本的に汎用AI(囲碁とかチェスとかに特化してないAI。小説やアニメで反乱起こしそうなやつ)について書かれた本だけど、流行りの機械学習についてもしっかりと書いてある。

この本で「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の違いや「深層学習(ディープラーニング)」の定義についてなんとなくわかった。

 

ステップ2:ディープラーニングのプログラムが書かれている本を読んでみた

プログラムが示されていて解説もしっかりしてそうなので以下の本を買って読んでみた。

特に1章と2章はわかりやすくプログラムからなんとなーくニューラルネットの仕組みがわかったような気になるのでなんとか読み進められた。実際には使われているAI用フレームワークのことがわかってないので本当になんとなーくだけで理解はできていない。

1章と2章に対して、3章は歯ごたえがありありでまだ読み終わっていない。さらに言うと、読み終わっても理解できる気がしない。

この本を選んだ一番の理由は「技術書としてはかなり(物理的に)薄い本だから」なのだけど、その薄さにもかかわらず内容は濃いと思う。今の自分(未来も?)には内容が難しいのでかなり苦労しているところ。

残念ながらプログラムの動作確認はまだしていない。動作に足るCore i7, GTX1080くらいの専用Linux機を用意したい。

 

ステップ3:個人ブログを読ませていただいて勉強

前述の本が手強かったので、並行してWeb上の記事を色々と探してみた。その中でも、こちらの方のブログにある「高卒でもわかる機械学習」というシリーズ記事がとても読みやすくて一番参考になった。

頭の中に思い浮かべた時には

特にニューラルネットワークの仕組みと1層パーセプトロンと2層パーセプトロンの違い

 などは、前述の本でさらっと流している部分をしっかり納得しやすく書かれているのでとても勉強になった。こちらの記事がなければ本を読み進めることができなかったと思う。

 

ステップ4:Pythonフレームワーク使ってなんか動かしてみる(未達)

Pythonの文法本は買ってつらつら読んでいる。まだAIには触れていないけど、AIとは関係ないなんかアプリでも組んでみようと思ってる。文法や組み方に慣れてからAIの方向に着手する予定。

 

番外:よもやま

Web上にある勉強リソース(無料)の Courseraに機械学習が学べるコースがあって評判が良いようなので終わらせたい。

www.coursera.org

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome

 

あと、数学の復習用に「NHK高校講座」の数学Iを見てみたけどこれ純粋に面白い番組だなと思った。数学苦手な人に是非観てもらいたい。

NHK高校講座 | 数学I

 

と言うわけでまだ着手したばかりなのでもうちょっと踏ん張る。

先は長い。長すぎる。自分がある程度理解できた頃には HAL9000 が稼働を始めてそうだ。

 

おしまい