基本情報技術者に向けて発進・・！

基本情報技術者試験に向けて勉強をスタート

してみたはいいものの・・・選んだ本が正直微妙だった・・・！

 

ITパスポート試験に出た内容と被っているところをよく読むと

「あ〜＠？これってこんなこと言いたい説明なのかな？」

って分かるけれど。

それすなわち、行間読めるくらい理解してる単元以外は

読んでもただのザルってことよね

 

気持ちを新たに、本屋で立ち読みして見た結果、

読みやすさとわかりやすさを兼ね備えていそうだった本

キタミ式イラストIT塾 基本情報技術者 令和02年

にお世話になることにして購入。

 

さらに午後のプログラミング選択問題は、

Python様、君に決めた！

令和2年4月の試験で初めて取り入れられたPythonは歴史が浅すぎて

攻略本はほとんどなし。とりあえず見つけたこの本に託すしかない。

こういう系の本は不動の人気があって、

１〜２年以内の本で綺麗に使っていれば、x0.7~0.9倍くらいで次の人に買ってもらえる時代。

ありがたや〜綺麗に使って、内容をマスターして、早く売ろう！

 

Pythonは１、２年前に何度か少しずつかじっていて

一通りはどんなモノなのかは理解してるし、開発環境くらいならさくっと作れる。

 

前にかじっていた時は

「結構初めてから経つのに全然できないな」と思ったけれど

本格的に１つの資格に向けて勉強し、

その後も深めていくための「はじめの一歩」としては絶大な一歩だった

 

将来、こういうテクノロジー系も理解した上で、

自分ならではの「掛け算」を大切にしたユニークな仕事がしたい。

そんな日が音を立てて近づいて来るような感覚が持てるようになった今、

しっかりとした「掛け算の要素」を作るために邁進します

 

ITパスポートでITの世界への扉、オープン！

久しぶりの投稿です。

勉強は波がありながらも細々と続けつつ・・・

試験やらちょっと慣れないお仕事やらで、気づけばもうひと月もご無沙汰。

 

さて、先日7月26日は、試験を受けてきました！

「ITパスポート」という国家試験です。

 

当日の午前中はもちろん、4,5日前から教科書を舐めるように読みました。

かつて大学時代、試験当日の朝３時間ほどで試験内容を全てスキャン読みして

それを試験会場で思い出しながら雰囲気で解いて合格する！という悪い癖が・・・

 

学生さんも受ける試験で、

ITパスポートという名前の割に、会社のストラテジーやマネジメント系の範囲もあり

簡単と言われているのに意外と落っこちる。合格率は５０％ほど。

 

こういう試験を一括で管理している情報処理推進機構のHPでは、

その難易度がこんな感じで示されています。「ITパスポート」、Level 1。

そう、ITパスポートは「全ての社会人」を対象とした「ITユーザー側」の試験なんです。

ITを利活用するすべての社会人・これから社会人となる学生が備えておくべき、

ITに関する基礎的な知識が証明できる国家試験

と定義されています。

 

こんな風に、初心者向けの国家資格まで整備されてるなんて。驚き。

日本の医療関係の国家資格には、

医師、看護師、薬剤師、放射線技師、理学療法士・・・といくつかあるけれど、

本当はもっと専門性を持っていて国家資格化されるべき職種がたくさんあるのに。

やっぱり、大人数を対象として規模も出るからオカネ💰になるから・・・！？

仮にそうだったとしても、今どきのITの基礎を学ぶ良い機会になったということで。

 

そして試験結果は・・・無事、合格！

 

だいたい、８割くらい取れたという換算なのかしら。

試験を解いた感触としては、参考書の内容はほぼ全部、おぼろげながら網羅。

ちなみにこのイラスト盛り沢山の本も買ったが、

これが、、イラストやイメージに頼りすぎてて文章での説明が少なすぎて

全く全体像や前後の論理関係が見えない。

わからないやん、これで勉強できる人、神。

ということで、緑の「よくわかる」に助けてもらって

よく分かって受けることができました。

本選びって本当に大切。

２冊とも無事にメルカれたので、大満足。

合わせて500円足らずで１ヶ月ほど手元に本を置いて勉強できたかな。安い！！

 

試験後〜発送前の時間に、ざぁ〜っと読み直して記憶も定着できたので、尚良い！

 

よっし、次いこう、次！

次は・・・『基本情報技術者』。

なんと、ユーザーから、技術者側へ、一歩前進

 

この試験は年間２回の実施のみで、

思い立ったが吉日！

申し込みました。決戦は10月18日の予定です

奮発して、今回は新品の本を購入。

わくわく。

無事に合格できたら、メルカるぞ〜！！

 

Udemyチャレンジ２

Udemyで初のディープラーニングのプログラムにトライしてやり切れたので、

今度はPyTorchなるものをを始めています。

 

 

【4日間でチャレンジ】Python 3・ PyTorch によるディープラーニング・AIアプリ開発入門
2018年大注目の高速ディープラーニングライブラリ・PyTorchを使い、深層学習 による分類・推定や、時系列データ処理等を学びましょう。

「最終的にアプリ化にチャレンジ」なんて書いてあるけれど、

「アプリ化」がなんなのかイメージがつかない私にとってはかなりハードルが高そう・・・

最初の講座と先生で、初心者向けということなので、何事もやってみよう精神。

 

初日の環境構築を大体やり終えたところで、

なんだかんだで成長を実感。

環境構築という難題を（笑）サクサクとチュートリアルに従いつつ、

何をやってるのか理解しながらあっという間にできるようになってる！

 

以前はそのまま"import XX"みたいにコマンドをそのまま入力してるだけで、

ディレクトリがなんなのかファイルをどこに作っているのかライブラリはどこにしまわれているのか・・・など曖昧で、当然ながら時々バグが出てはよく分からずじまい。となっていたところから考えれば、ちょっとそれっぽくなってきた！はじめの一歩的な感じなのではと思う。

 

四日間講座で、

二日目：Torchテンソルを使ってみよう、ニューラルネットワークと自動微分計算

三日目：ニューラルネットワークによるワインの分類。多層化による精度向上

四日目：時系列データ処理と異常検知

 

の予定になっているので、

あのFacebook社さんが力を入れて開発しているというPyTorchに、

触れて慣れていくきっかけにしていきたい！

 

祝・５冊目が決定！

無事にUdemyのディープラーニング講座を１つ聞き終えたので、

さっそく次に気になる本に取り掛かりたいと思います。

Udemyの講座は知らないことが多くて、

楽しんで学ぶというより、にらめっこする時間の方が多いくらいだったので

今回はもっと何がやってるか分かってて楽しく、基本のPythonのコードも勉強できるような企画にします。

その名も・・・ジャンっ

なんともおもちゃっぽく、カラフルな積み木を組み立てていくような、

童心に帰れるんじゃないかと思わせる表紙に惹かれ、半年前に購入した本。

2019年8月に初版が出た本で、まだ値崩れしていないので・・・

勉強を終えたら2000円くらいでメルカリちゃんに出せるのでは説。

それで次の本を心置きなく買うというパーフェクト・サイクル

 

肝心の中身の方は、

1. Pythonの導入
2. Pythonを使ったデータ処理
3. 教師あり〜回帰〜
4. 教師あり〜分類〜
5. 教師なし
6. 評価指標
7. ニューラルネットワーク
8. その他の手法

と、ひととおり網羅してくれているようです。

実際のデータセットを使って分析を教えてくれているので、

自分でも普通にコードが読めて書けるように学んでいきます。

 

本の最初の方で１つ発見あり。

前回のUdemyの講座では、Deep Learningのモデルを作って学習させるのに

Anaconda Navigatorで環境構築をしていましたが、

GPUがない中でコードを走らせるのは動作が重くて大変

しかし、この本で紹介されるように

Google Colaboratoryを使うと、なんとGPUを使うことができる！！！

お金払ってどこかと契約して道具を買わないといけないと思っていたので

そんな選択肢早く教えてくれよ！って感じでした。

 

さっそく、Google Colaboratoryを気分良く使いながら、

データセットのimportから軽い分析までを一通りやってみてます。

第3章の回帰、１つ目のボストンの不動産価格まで終わりました〜〜

 

 

実は本を買った当初にも少し手を出して、動かしてみたことはあったコードでしたが、

今回、ようやくなんのことを言っているのか理解できるようになりました。

なんだか急激に、Pythonの視界が開けているような気がしています・・・！

 

この調子で勉強を続けるぞ。ルン♪♪

 

四日坊主完結編！

ようやく最終日を無事に終えることができました！

【4日で体験しよう！】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座

最終日は、画像スタイル変換。

任意の写真を葛飾北斎タッチにしたり、ムンクタッチにしたり・・・！

と変幻自在に操るためのコードです。

 

手順としては、

１。Githubに公開されているlengstrom/fast-style-transferからコードをダウンロード。

２。それに必要な環境構築をして

（Anaconda Navigatorのnew environment作成、terminal上に開いて必要なライブラリをインストール）

３。インプットとして入れたい自分の写真を準備。

４。プログラムを走らせて、自分の入れた写真を指定したタッチに変換したものがでてくる。

となります。

Terminal上で、"cd"でchange directoryするコマンドがあり、

自分の呼び出したいファイルがある場所を指定しますが、

これが混乱。自分のおいたファイルの場所が・・・あわあわ。適当ではコードは動きません！

 

そしてGPUではなく、CPUで細々と命令を実行してくれる私のMacbookちゃんは、

悲鳴を上げながら複雑なプログラムを実行、無事に写真を返してくれました！

 

もとの写真。

これが、北斎風のタッチで

さらにムンクの世界では

こんな画像になりました！

感動！！！動いた！！！動かせた！！！！

 

・・・Pythonのコードは開いても全く意味が分かりませんが。

とりあえず、自分の環境で自分でダウンロードして動かせたのは大きな一歩です！

 

この初のDeep Learningの経験を糧に、次の一歩を世界へ踏み出します。

 

上記の講座を作っている先生がまとめてくださっていたロードマップ。

そうそうこれが欲しかった！

 

宣伝されているのは重々承知ですが、

自分で１００００個以上ある講座から適切なものを選ぶよりも早い！

まず、以下の入門者用のを進めたいと思います。

奇跡的に１番最初の「四日間で！」を選べた過去の自分の勘にも拍手！

 

ディープラーニングの基礎を学びたい方に　（適宜私が編集してます）

（１）【4日で体験しよう！】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座

（２）Python 3・ PyTorch によるディープラーニング・AIアプリ開発入門

（PyTorchは現在急速に普及しているFacebook製機械学習ライブラリ。最新研究事例の実装が最も高速。）

（３）【NumPy・Python3で】ゼロから作るニューラルネットワーク

（KerasやPyTorchでブラックボックス化されている最適化計算を自作して仕組みを理解しよう）

（４）【今からでも間に合う！】AI開発・機械学習を理解するための数学講座

（ニューラルネットワーク計算に出てくる行列、微分、合成関数微分、確率などを復習）

 

画像分類以外のアルゴリズムについて学びたい方に

（１）ディープラーニングによる物体検出入門（YOLO v3にチャレンジ）

（２）【TensorFlow・Keras・Python3で学ぶ】時系列データ処理入門（RNN/LSTM, Word2Vec)

（３）【TensorFlow で作る】GANによる画像生成AI自作入門

（４）【 TensorFlow , Python3 , OpenAI Gymで学ぶ】強化学習入門

 

実践的なアプリ開発やプロダクト開発にチャレンジしたい方に

（１）TensorFlow.js入門 JavaScriptでディープラーニング・AI アプリ開発にチャレンジしよう！

（２）Raspberry Pi とTensorFlow ではじめるAI・IoTアプリ開発入門

（３）【画像判定AI自作にチャレンジ！】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門

（４）Django・TensorFlow・転移学習による画像分類AIアプリ開発入門

 

このピンクの線を引いた講座はなんとすでに購入して持っている講座です。

まずはこの「基礎を学びたい方に」のコースを制覇して行きたいと思います！

何ができるようになるのか、楽しみが続きます。ルン♪