【人材育成】AI人材最短育成カリキュラム

1.機械学習の基礎を習得（cousera of ML by Stanford Univ）

2.深層学習の本質を学ぶ

・順伝搬

・誤差逆伝搬法

・勾配降下法

python(numpy)のみでMLPを実装する。

東大のDeepLearning基礎講座課題が最もよい。

 

TensorflowやKerasの使い方は、本質ではないので、この後でよい。

 

３． 深層学習の特定分野（画像認識、自然言語解析、需要予測など）をそれぞれ学ぶ。

kaggleで実践する。グランドマスターを目指せ！

 

 

事業会社は利益最大化が至上命題であるから、ITは手段にすぎない。

常に利益最大化のために、最新テクノロジをどう使えるのか?を意識することが大切。

そのためには、技術追求と同時に、最新活用事例にもアンテナをはることが重要。

 

■

【仕事】仕事で成功するためのスキル

 

・本質を捉える力（地頭力。高学歴にいる可能性はあるが、確率的）

・人と会話する力（体育会系OK）

・人を巻き込む力（体育会系OK）

 

よって、高学歴の体育会が好まれるのは当然でもある。

１の力をつけるには、日ごろから「Why」を考える習慣をつけることである。

 

システムトレードの参考記事リンク

■強化学習を利用「投資　強化学習」

日別での強化学習

https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2006/program/pdf/100222.pdf

 

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/pdf/790.pdf

 

 

■機械学習での取引は短期売買が向いている

 

AIトレードで株取引にイノベーションを起こすAlpaca ｜ Biz/Zine

 

これらの投資に有効である強化学習を、分足データに対して適用すれば、

よりよい結果が得られるのではないか？

 

■分足データ

http://stockforecast.jp/?p=2151