放射線科Dr.のちいさなたまご

趣味でやっているお勉強の記録です。
今日もわくわく、明日は何をしようかな・・・

Udemy講座でディープラーニングに挑戦

2020-06-19 22:43:52 | 趣味のprogramming

今朝、決定した3冊目の趣味のお勉強に選んだのは・・・

Udemyのプログラミング講座!

 

すでに良さそうな講座を10個以上、セールの時に購入していましたが(1つ1200円!Wow!!)

まとまった時間をとって取り組むことができずに、

Udemy My courseの本棚に眠っている子達の中から選びました(前回記事

 

まずは手早く、モチベーションが分かりやすそうなもの からトライすることに決定!

その名も・・・

【4日で体験!】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座
TensorFlow 2 対応! 4日間でディープラーニングを体験してみよう!Windows, MacでOK!

つまり、4日間やれれば、三日坊主+1日がんばれば、やり切れる!!

 

格闘すること、数時間・・・

 

記念すべき、坊主の1日目、やり切りました〜〜!!

 

半年前くらいに少しだけ聞きかじったことがあったので、

自分のPCのApplicationを捜索すると既に、"Anaconda Navigator"なるものが!

しかし完全に使い方も忘却の彼方だったため、

アップデートがてら消去してまたインストール。(この作業がいるのかも不明、念のため)

蛇さんと格闘、なんとか環境構築をして、

その環境の中でさらにPythonyを呼び出し、Hello World!できるところまで終了

 

GoogleのCollabでボタンを押せば勝手に動いたMNISTを、

今度は自分のローカル環境で、ニューラルネットワークを作って動せる?!

なんて超耳寄りな2日目の宣伝を聞いて、

待ち遠しい!2日目!!!

と思いながらも、本日はここでおしまい〜〜

 


3冊目候補は・・・Udemy!検討会

2020-06-19 03:08:29 | 趣味のprogramming

3冊目は何にしようかなぁ・・・と思って本を眺めて。

正直、高校物理系を1つ増やす?線形代数も1つ増やす?ってよりも

どうしても自分の興味の中核の方に気持ちが流れて行ってしまい・・・

 

ついに。

Udemyの講座等に手をつけてみます!

 

Udemyにアクセスするのは今回が初めてではなく、過去にも何度かあります。

しかし・・・他にも視聴しなくてはならない動画もあり、こちらまで動画を見る気になれず。

価格が10分の1程度の1200円程度で1コース買えるタイミングでいくつも購入。

 

今のMy Courseのライブラリーには・・・ ジャンっ

 

と、数えきれない 11個ものコースが並んでいるではありませんか!

 

なんとか優先順位をつけるために、タイトルと説明(自分で適宜要約)を並べてみます。。。

【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門 6hr
OpenCVの導入・画像の基礎知識からエッジの検出・特徴抽出、特徴追跡など様々な画像処理を紹介。実践力強化のため、パーティクルフィルターも原理を理解した後、自力で実装します。

✅【Kaggleで学ぼう】Python と Keras で学ぶディープラーニング開発入門 4hr
データサイエンスの基礎を学んで、目指せKaggler (カグラー) ! TensorFlowとKerasで短期間にディープラーニングによるAI開発手法を学び、Kaggleコンペティションに挑戦!

✅ みんなのディープラーニング講座 ゼロからChainerとPythonで学ぶ深層学習の基礎 5hr 
初心者向け。ニューラルネットワーク用ライブラリChainerとプログラミング言語Pythonを使って、深層学習の基礎を習得。

✅ 【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門 8.5hr
分析コンペティションに参加しながら回帰分析による売上予測、機械学習での顧客ターゲティングなど実践的なビジネス課題でデータ分析の一連の流れを身に着けよう。 プログラミング初心者にもおすすめ。

✅ 【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス 17hr30min
データ解析の基本、可視化、統計、機械学習などデータサイエンスに関するあらゆる実践的なスキルがPythonで身に付く!numpyを使ったベクトルや行列の操作、pandasを使ったデータ処理、JSON、HTML、Excelシートなどのデータ形式の扱い、matplotlib、seabornを使ったデータの可視化など。

✅ 【キカガク流】プログラミング力向上のためのPythonで学ぶアルゴリズム論(前編)3.5hr
​​写経では理解できるようになってきたけれど、自分で考えて組む自信はないという方向けに、プログラミング力が圧倒的に向上できる内容です。【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 - の受講を前提...

✅ Pythonで機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門 9hr
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを使って,識別の基本を徹底的にマスターしよう!このコースでは,機械学習における識別(分類・認識)の基礎をPythonを用いて学びます.このコースの目標は,機械学習でデータを識別するための一連の流れ(データの準備・前処理・識別器・評価など)を理解することです.Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnとインタラクティブなプログラミング環境jupyter notebook (ipython notebook)を使って,実際にpythonコードを実行しながら学びます.

✅ 【NumPy・Python3で】ゼロから作るニューラルネットワーク 3hr47min
Python 3とNumPyで単層・多層ニューラルネットワークを自作して、機械学習の仕組みを理解しよう。
勾配降下法、ゼロからニューラルネットワーク、逆伝播(バックプロパゲーション)の仕組み、TensorFlowやScikit-learn, chainer, Caffe 2などでブラックボックス化されている仕組みを理解し、より効果的な設計や最適化ができるようになろう。

✅ 【画像判定AIアプリ開発・パート1】TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門 3hr39min
Python 3 でクローリングして画像データを収集、加工し、画像分類器を作ってみよう。ディープラーニングによるモデル作成、改善を自分の集めたデータで実践します。Flaskでウェブアプリ化, XcodeでiOSアプリ化にも挑戦します。

✅ 初心者必見!Pythonでニューラルネット・深層学習を完全攻略 7hr26min
Tensorflow + Kerasで難しい数学の基礎知識ゼロでも学べるAIとディープ・ラーニング(CNN・RNN)の基本。プログラミングの経験が無くても、数学的知識が無くても心配要りません。

✅ 【4日で体験!】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座 4hr33min
TensorFlow 2 対応! 4日間でディープラーニングを体験してみよう!Windows, MacでOK!

 

・・・はい。

購入当時の混乱を思い出しました。

どれがいいのか全くもって見当がつきません。

とりあえず、どれがいいのか分からないので、「4日間で体験!」と銘打った最後のにしてみます 適当

 

売り文句を詳しくみてみると、

  • 数学やプログラミングの知識がなくても、ディープラーニングのプログラムを体験できます。
  • 数式を理解できなくても、概念的にどういう処理をしているのか、を直感的に理解できるようになります。
  • 畳み込みやプーリングなど難解な処理の仕組みを図解で理解できるようになります。
  • Python 3 + TensorFlowを使って、パソコン上でディープラーニングを体験できます。
  • ボーナストラックでは、Python 3の基礎を解説します

とのことで、Python3に少し触ったことがあるのでも良さそうな空気が!

溺れるものはワラをも掴む 信じるものは救われると信じて、決定!!

 


早起きは三問の線形代数!

2020-06-19 00:02:12 | 趣味の数学

今朝はなんと、布団の中で・・・

今日はなんの本読もうかなぁ〜〜ルン♪

と楽しみになったので、6時台に起きてしまいました。

 

シャワーを浴びて、朝食を食べて、日光浴をして・・・

これから1日のスタート。

早起きは三文の徳、ならぬ、三問の線形代数から参ります〜〜

が、三問とケチなことは言わず、きのう書いたように

『マンガ線形代数入門』でカバーされてた範囲、

『線形代数と幾何』で確認し終えるぞ〜!(8:40AM記)

 

✅ 10:25AM 追記

第1章ベクトル、終了しました〜〜

高校で習う余弦定理とか存在自体忘れてました。。。

任意の三角形ABCで、3辺の長さがわかれば角度がわかると言うあの定理。

c^2 = a^2 + b^2 - 2ab cosθ

そんな革命的な定理ってあったのか!直角三角形以外で辺の長さ計算できるのか!

と思った反面、そりゃ図を見て垂線おろせばその公式になるよね。と。笑

章末問題までやり終えたので、いよいよ第二章行列です〜〜 ルン♪

 

✅ 11:20AM追記

第2章、いよいよ行列の導入!

以前に少しやってあった形跡があったので、ノートを見返しながら思い出して、

第1・2節の復習問題は飛ばして・・・第3節の復習問題にトライ!

「3x3行列の第三行を5倍して第二行に加える正方行列Pは?」的な問題で

そんな風に考えたことなかったから面白かった。

第2章の章末問題まで解きたかったが、ギブアップ zzzZZ

 

✅ 11:50PM 追記

今日は大学院関連の書類準備、大学時代の証明書関連の取寄せ、

おまけにどこから引き落とされているのか家族誰も覚えてない携帯電話の契約書の捜索etc...

と、事務作業に追われた結果、午後はゆっくり机に座ることなく1日終了。残念。

楽しみはまた明日にとっておこう・・・


物理のエッセンス〜波動編2日目〜

2020-06-17 23:55:56 | 趣味の物理

昨日から始めた物理のエッセンス、波動。

 

今日は・・・昨日のドップラー効果の復習と問題を少々。

 

波動 p.96~p.149

項目は5つ

1。波の性質 p.96 ←おとといココ

2。定常波 p.106

3。ドップラー効果 p.116 ←今日ここまで!

4。反射と屈折 p.122  ←明日からココ♪

5。干渉 p.132

 

ようやくホイヘンスの原理から始まる反射と屈折に差し掛かります

明日が楽しみ!


二冊目スタート、1日目

2020-06-17 23:13:47 | 趣味の数学

いよいよ、二冊目がスタート!

ベクトル・行列がビジュアルにわかる線形代数と幾何

 

まず、メモっておきたいことが1つ。

『本書を読むにあたって』の項目で、線形代数はどこで使うのか?と言う問いの答えが。

これは必見!!(本は2004年度版だが、基礎は変わらなそう)

 ✔︎ 電磁気学 ーベクトルの外積・内積と微積分の組み合わせたベクトル解析が必須

 ✔︎ 情報系  ー画像処理やコンピュータグラフィックス。

         数値処理の分野では行列と微積分

 ✔︎ 量子力学 ー固有値問題が必須

 

参考文献では、

マセマの『線形代数キャンパスゼミ』が、「本書を読破後に読むと大変良い」とある。

ぜひそうさせてもらおうっと。

メルカリで安く仕入れたキャンパスゼミちゃんが本棚に眠ってる。

 

大学の講義として本書を利用する場合の参考例がある。

これを参考に計画を考えてみよう。

  1. ベクトルの内積(1章) ←流せそう
  2. 行列の導入(2章) ←流せそう
  3. 逆行列と連立方程式(2章) ←流せそう
  4. 線形変換の導入(3章) ←流せそう
  5. 回転と鏡映の線形変換(3章) ←新しい!かも。
  6. 逆行列を持たない線形変換(3章) ←流せそう
  7. ベクトルによる直線と平面の方程式(4章) ←新しい!
  8. 平面の法線ベクトル(4章) ←新しい!
  9. 空間図形の応用(4章) ←新しい!
  10. 円錐曲線(5章) ←新しい!
  11. 線形変換の演習(3章) ←演習必要そう
  12. 空間図形の演習(4章) ←演習必要そう

 

前に読んだManga線形代数入門の理解でも行けそうなところは灰色

灰色はとりあえずさぁ〜っと見て、本に慣れるくらいでOKかな

結構新しいところが後半に出てくるのでこれをさ〜っと眺めてみよう。

 

今日は灰色の箇所を確認し終えるのが目標かな〜

ルンルン♪♪

*****

が、しかし、案外ベクトルの高校範囲の概念の復習に時間がかかり・・・

第1章第1節で終了〜〜〜

また明日のお楽しみ・・・にして、

昨日から始めた物理のエッセンスにとりかかりますっ