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40代からのAIプログラマー + Pythonエンジニア(その2):1ヶ月の学習成果

投稿日:2017年8月28日 更新日:

これからの時代、AIプログラマが熱い!

と日頃の業務から直感して畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を中心に、AlexNetやGoogLeNetなども学習しました。

実行環境としてはPythonの学習を始め、Anaconda、Jupyter Note, Tensorflow, OpenCVなどを使い始めています。

また、Pythonの学習を始めたことで、これまでやりたくてなかなか手が出なかったクローリングとスクレイピングにも挑戦を始めていますし、それを運用する環境としてのAWSやGCPなどの利用も検討を開始しました。



AWSやGCPは私が運用しているWordpressの運用環境として兼ねてから気になっていましたが、今、AIアプリの開発や、ノンストップでクローリング&スクレイピングができる環境も併せて手に入らられる

これらの単語や出来事は、およそ1ヶ月前には存在すら知らなかった事ばかりです。

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40代からのプログラマー転身は可能!人は何歳になっても勉強できるし変われる

40代半ばではありますが、これらの単語を使って語れるようになったというだけでも、時代の流れの先頭集団に追いついたような気がしています。

40代からでも十分AIエンジニアになることは可能ですね。

むしろ、AIエンジニア、AIプログラマー業界に必要なのは、技術としてのAIではなく、実戦応用段階に来ていることがわかりましたので、人生経験がある人ほど、AIを生かした新しいビジネスやソリューションの構築ができるのではないかと感じています。

そこで、実際にAIプログラマーの端くれになった私から見た、AIアプリ、AIビジネスの可能性について書いて見たいと思いますが、これはかなりな量になりそうですし、それぞれが資金調達可能なビジネスネタもあるので、記事を改めたいと思います。

ですが、AIアプリの開発やAIを使ったビジネスモデル・サービスの開発についてのご相談がある方はお気軽にどうぞ!

 

以下、この1ヶ月間の学習の中で何度もみるなど参考にさせていただいた記事・情報を、メモ的に残しておきたいと思います。

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参考にした情報

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

畳み込みニューラルネットワークの仕組み

http://postd.cc/how-do-convolutional-neural-networks-work/

畳み込みニューラルネットワークの基礎

http://s0sem0y.hatenablog.com/entry/2016/12/23/000557

 

画像認識、顔の検知

OpenCVを使った顔認識(Haar-like特徴分類器):Haar-like特徴分類器

http://qiita.com/hitomatagi/items/04b1b26c1bc2e8081427

 

MacにOpenCV3をインストール(20177.8.29現在)

OpenCVをMacにインストールする

http://qiita.com/Tama_maru/items/26a0509d2e30caa4a975

実は、上に従いインストールは簡単でした。

でも、起動しない・・・(((大汗)))

結論としては、OpenCV3がPythonの新しいバージョン(3.6)に対応していなかったようです。

バージョンの違いで動かない、これも今後プログラマーとして気にしなければならないチェックポイントですね。。

OpenCV3はPython3.6には対応していない?

http://qiita.com/Gen6/items/226dac6abfa0d43c88ba

Python 3.6でOpenCVをインストールする方法

http://koruku.hatenablog.com/entry/2017/02/02/203057

Open CVのホームページ

http://opencv.org/

OpenCVを使ってできることの参考書:「OpenCVで遊ぼう!」(Git book)

https://www.gitbook.com/book/reiji1020/play-opencv/details

 

AlexNet

[ディープラーニング] AlexNet

http://tecmemo.wpblog.jp/2017/03/19/dl_alexnet/

 

VGG16

KerasでVGG16を使う

http://aidiary.hatenablog.com/entry/20170104/1483535144

 

SSD: Single Shot MultiBox Detector

SSD: Single Shot MultiBox Detector 高速リアルタイム物体検出デモをKerasで試す

http://qiita.com/PonDad/items/6f9e6d9397951cadc6be

 

TensorFlow

TensorFlowで始める深層学習 (1)そもそも何が出来るの?

http://developers.gnavi.co.jp/entry/2016/01/28/TensorFlowで始める深層学習_そもそも何が出来るの

 

勾配降下法

勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する

http://postd.cc/optimizing-gradient-descent/

 

Python

Pythonについては本もたくさん出ているし、ネットでも無料プログラミング講座があるなど独学できる環境が存在します。

ここでは、私と同じ40代以上の非プログラマーが新しくPythonを始めるには何がいいかを、個人的な体験から記録しておきます。

書籍

個人的な意見からいうと、いきなり書籍から入ることはお勧めしません。私のように教室に通う人にとっては、先生から何らかの提供物があり、質疑応答ができたり、実際に自分のPCを持ち込んで環境構築を手伝ってくれると思うので、書籍は復習と勉強の幅を広げるために利用するといいと思います。

そんな中でも私が立ち読みをした結果、これは買ってもいいかなと思い購入した書籍を記録しておきます。

スラスラわかるPython

Pythonの超入門書ではないけれど、初歩的なところからスクレイピングまで実際にコードを自分の手で書き写しながら(これを業界用語では「写経」というようです)、Pythonでできることを実体験し理解できるオススメの本。

Python3ベースなので教室で習ったことの復習や、AI以外のPythonプログラミングについても理解が膨らみました。

プログラマーではないけれど、何らかのプログラミングに挑戦した経験がありHellow Worldが意味することがわかる方は、この本からが良いかもしれません。MacでのPythonを実行するための仮想環境構築についても丁寧に描かれています。

Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド

こちらの書籍は機械学習やAIプログラミング向けの書籍ではなく、タイトルの通りPythonでクローリング&スクレイピングを行うための解説書です。私がこれを買おうと思った理由は2つあります。1つは上の書籍でも解説しているクローリングとスクレイピングについて上の本よりも丁寧に描かれていること。今1つはAIプログラミングの実践段階で必要になる、WEBアプリ化するときの実行環境の候補であるAWSについての解説が載っているからです。

エンジニアでない私は、Wordpressを運用するために色々なレンタルサーバーを選択するための基礎的な知見を持ち合わせていると思うんですが、AWSについては専門書を読んでもなかなか理解できなかったんです。

AWSは1年間無料枠というのがあるので、見よう見まねでやれそうではありますが、この手の話はなかなか難しいと思っていたところ、この本の最後の章は24時間クローリング&スクレイピングするためですがAWSでアカウントを作り、Pythonの実行環境を展開売る方法が丁寧に書いてありました。

この書籍は機械学習とは何か、自分のパソコンで写経レベルならPythonを使えるという初球から中級になる段階になったら手にするといいと思います。

 

無料のPythonオンライン講座

Paiza - Python 3(完全無料)

https://paiza.jp/works/python3/primer

なお、Paizaで勉強すれば最後に実力を示すことができる試験を受けられます。

この試験でしっかりした成績を修めれば、プログラマーとしての経験はなくても雇ってくれるかもしれない企業・仕事に応募することができます!

https://paiza.jp/en_try

 

 

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