AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、プログラムやコンピューターについてまったく初めての人に向けて、その基礎の基礎を分かりやすく紹介する連載。
本連載を含む『機械学習&ディープラーニング入門』には、「概要編」「コンピューター概論編(本連載)」「Google Colaboratory入門」「Python編」「データ構造編」があり、実践的な続編として『初めてのニューラルネットワーク&ディープラーニング実装(TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門) 』があります。
AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、プログラムやコンピューターについてまったく初めての人に向けて、その基礎の基礎を分かりやすく紹介する連載記事です。
Lesson 1では、「ディープラーニングで作成するプログラムとは、そもそも何なのか?」といったプログラムに関する基礎の基礎を紹介します。
Lesson 2では、「プログラムはコンピューター上でどうやって動くのか?」といったコンピューターに関する基礎の基礎を紹介します。
Lesson 3では、「プログラムはどのようにして作るのか?」といった観点で、プログラムに関連するライブラリやフレームワークといった周辺知識を紹介します。
Lesson 4では、これまでの3回分のLessonのポイントを、箇条書きで短く書い出しています。記事内容の理解を再確認できますので、ぜひご活用ください。