AI学習

世界には二種類の人間が存在する。 AIが巻き起こすシンギュラリティの壁を乗り越えるもの(以降、オーヴァーズと呼ぶ)と、 取り残されるもの(以降、レガシーズと呼ぶ)である。

結果的に私はレガシーズかもしれない。 しかし、まだ見ぬオーヴァーズの世界を見たい、 作っていきたいとゴーストが囁くのを知らぬふりすることはできない。 肝心なのは、挑戦する意思である。

現状

• python少ししかわからん
  • notebookがpython使えるので、少しは学習する
• typescript, nodejsなら結構できる
• clojure等の関数型言語に傾倒
• ゼロから作るDeep Learning 読了
• Python機械学習クックブック 未読了
• その他書籍を読み込み中

一旦の目標

とりあえずアプリを作って、 画像判別とかできれば

参考サイトまとめ

基礎

• https://techdevguide.withgoogle.com/

機械学習

• AIフレームワーク https://www.tensorflow.org/tutorials/
• Azureサービス https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/media-services/video-indexer/
• AWSサービス https://aws.amazon.com/jp/rekognition/?nc2=h_m1
• chainer https://tutorials.chainer.org/ja/tutorial.html
• google ガイドライン https://pair.withgoogle.com/
  • google IOでのセッション https://www.youtube.com/watch?v=rf83vRxLWFQ
• coursera Ng先生の講義 https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome
• stanford大学のコース
  • http://cs231n.stanford.edu/
  • http://vision.stanford.edu/
• AIプロダクトガイドライン https://pair.withgoogle.com
• ML crash course https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/
• 論文等のまとめサイト https://github.com/arXivTimes/arXivTimes

書籍

• oreilly ゼロから始めるDeepLearning 魚のやつ

エディタ

• ノートブック(クラウドpythonエディタ and ドキュメント) https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb
• VS code https://code.visualstudio.com/docs/azure/extensions
• Intellij clojureなら
• Emacs ビジネスでやっていきたいなら無料のこっちもありか。。

大量データセット

• https://research.google.com/youtube8m/explore.html
• https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
• https://github.com/arXivTimes/arXivTimes/blob/master/datasets/README.md
• https://qiita.com/Hailee/items/bad0c085d293e9253ba2