こんにちは、アカネヤ(@ToshioAkaneya)です。
AIプログラミング学習サービスAidemyで学習を進めています。
今回は「ディープラーニング基礎」コースを受講したので、感じたことをお伝えします。
すでに受講していた講座
- Python入門
- NumPyを用いた数値計算
- Matplotlibによるデータの可視化
- Pandasを用いたデータ処理
- データクレンジング
- 機械学習概論
- 教師あり学習（分類）
を受講してのぞみました。
「ディープラーニング基礎」を受講するには、「Python入門」「NumPyを用いた数値計算」「機械学習概論」「教師あり学習（分類）」の4つを受講しておくとスムーズに学習に入れると感じました。
しかし、「ディープラーニング基礎」は無料講座ですので、Aidemyを試してみたい方はいきなり受講してもいいと思います。
コースで学んだこと
Chapter 1
深層学習の実践
深層学習の基本用語や概念を学習しました。実践も行いました。（ここではRUNボタンを押すだけ）
Chapter 2
深層学習のチューニング
深層学習におけるハイパーパラメータについて学習しました。ハイパーパラメータについては教師あり学習（分類）で学ぶので、そちらをまず受講するのが良さそうです。演習では、様々なハイパーパラメータによって学習結果がどのように変わるのかを実験しました。
実際に受講して感じたこと
ディープラーニングは自分も本で勉強したことがあるのですが、Aidemyの教材はとにかく実践重視で、入門には最適だなと感じました。
講義や本で勉強すると実践が少なく、理論ばかりを学習することになってしまいます。
理論だけを知っていても実践ができなければ自分の力を評価してもらうことはできません。
Aidemyでは、実際にライブラリを用いて機械学習を進めてモデルを構築することを重点的に行います。
まずは実践というAidemyのスタンスが現れていたコースでした。
ただ、理論的な説明はほんとんどないというのは、入門に最適であるという一方、技術をブラックボックスにしてしまうというデメリットもあります。
実践を通してディープラーニングを体感した後は、理論の勉強も進めると良いかもしれません。
まとめ
AIプログラミング学習サービスAidemyの教材はクオリティが高いです。「ディープラーニング基礎」も例外ではありません。ぜひ受講して一流のAIプログラマーを目指しましょう。
