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♪