01-初めに
深層学習ゼミ
文：ぱうえる
はじめに
「ゼロから作るDeep Learning」という機械学習界の名著を使って，ゼロから深層学習を実装してみようというゼミです！最終的には_CNN_（畳み込みニューラルネットワーク）と呼ばれるニューラルネットワークを作成して，画像の判別を行うAIを作ってみます！
教材
前提知識，難易度
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Python
- [ ] データ型（数値，リスト）を使える
- [ ] 関数を使える
- [ ] クラスがわかる
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行列
- [ ] 行列の掛け算
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高校レベルの微分の知識
前提知識としては，このあたりがあれば大丈夫です．Pythonにちょっと自信がない人でも，周りのPythonつよつよの人が助けてくれるはず！
あとは，新しい内容がどんどん出てくるので根気強く取り組める人だといいなって感じ．
目次
第1章 Python入門
第2章 パーセプトロン
第3章 ニューラルネットワーク
第4章 ニューラルネットワークの学習
第5章 誤差逆伝播法
第6章 学習に関するテクニック
第7章 畳み込みニューラルネットワーク
第8章 ディープラーニング
ゼミへの誘い
機械学習，深層学習，AIその他の用語をごっちゃにしてます．ご了承ください．
↓ 以下，完全に個人の考えです
「業務などで実際に深層学習を使う」ってなった場合にはほとんどの場合TensorFlow[1]とかPytorch[2]のような，ここで作ったものよりもっと便利でもっと高速なライブラリを使うことになると思います．でもこのゼミでは，「ディープラーニングを使って〜しよう」みたいなのはあまり扱いません．正直実際の業務ではあまり役に立たない知識かなと思います．ではなぜ，あえてゼロから作る必要があるのでしょうか？
先に述べたように，世の中には無料の機械学習ライブラリが山ほどあるわけですが，「拾ってきたデータを誰かが作ったモデルに学習させて，ちょっとパラメータをいじって，90%の精度で正解できました！」これで機械学習を勉強したって言っていいのか？って思っちゃうわけです．そんなの誰だってできるじゃないですか．[3]実際に大学で勉強したいことってそんな単なるツールの使い方じゃなく，もっと本質的な部分じゃないですか？わざわざこのようなゼミを探して入ってくれた皆さんならきっと，**じゃあ中身ってどうなってんの？**って思いませんか？？
ゼロから作る過程で得られた知識は，AIブームにかかわらず今後の学習に役立つはず！！