2017年学部1年の夏休みを振り返ります。
夏休みの前半でPythonの基礎を一通り学びました。「実践力を身につけるPythonの教科書」を使いました。
Pythonの参考書は種類が非常に多いため、かなり迷いましたが、読みやすそうだったのでこちらの本にしました。実際読みやすかったです。前半のPythonの基礎的な文法に対する説明は初心者にもわかりやすくて良かったのですが、後半のWeb系の技術に関する説明は、正直、おまじないの写経に終始していた気がします。繰り返し読んで、辞書型やリスト型、など、大体理解したと思います。
夏休みの中盤では「ゼロから作るDeep Learning――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」を読みました。
非常にわかりやすく読みやすい本でした。ニューラルネットワーク入門にぴったりの本であると、初心者ながら感銘を受けました。値段が少し気になりますが。
この本のおかげで、ニューラルネットワーク、CNN、ディープラーニングに興味を持ちました。この本は、復習もしたいので、別記事で具体的にまとめまようと思います。
夏休みの後半で、tensorflowを始めました。最初は苦戦しましたが、やっていくうちに徐々に理解しました。セッションの概念など、目新しいものが多かったです。Tensorboardがいまいち使いこなせていないので頑張りたいです。
現在は、Qiitaで見つけた記事などを参考にしながら、CNNによるオリジナル画像データセットのクラス分類に挑戦中です。実際にやってみるとCNNそのものより、APIによる画像の収集や、画像の取り扱い、Webアプリ作成に苦戦しています。っていうか全然できないです。勉強します。
改善点、アドバイスがあったらお願いします。
