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。
- 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
とりあえずアプリを作って、 画像判別とかできれば
- 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
- 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
- oreilly ゼロから始めるDeepLearning 魚のやつ
- 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。。