人工知能人材になるための最短カリキュラム

東京大学の松尾先生が開講されている社会人向けの

DeepLearning基礎講座に参加しています。

本日は第7回で、CNN(Convolutional Neural Network)の基礎でした。

CNNは画像認識で利用されていますが、基本的にはニューラルネットワークの考え方の応用になります。

やはり基本となる考え方は、MLPで学ぶことが大事だと実感。

今さまざまな企業で人工知能人材を育成しなければ、という空気かと思いますが、

個人的にはプロジェクトメンバになるための最低限理解すべき項目は、

１．青本「深層学習」の前半に記載されているニューラルネットの基礎理論

・順伝播

・誤差逆伝播法

・確率的勾配降下法

これは、pythonでMLPを実装するレベルで理解する。

２．プロジェクトの分野に応じたニューラルネットの手法

画像認識：CNN

自然言語解析：LSTM

時系列予測：RNN

など。この段階で、TensorflowやKeras、Chainerなどを理解していく。

３．最新の理論はArxiveでチェック、ビジネス活用事例は各種情報サイトでチェック