機械学習&ディープラーニング入門(コンピューター概論編)

機械学習&ディープラーニング入門(コンピューター概論編)

デジタルアドバンテージ 一色 政彦

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。


『機械学習&ディープラーニング入門』について

 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。


  • 記事数 全4回【完結】 (推定学習時間 1時間)
  • チェックリスト 必須条件:
    • 知識ゼロから誰でもスタートできます。
  • ターゲット読者 こんな方にお勧め:
    • 初めてディープラーニングや機械学習を学び始めるが、コンピューターやプログラムについても初めて学ぶ方
  • ゴール 学習内容:
    • プログラム/コンピューター/開発の基礎知識が学べる

はじめに ― 本連載の読み方

 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。

 

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