Artificial Intelligenceを学ぶ方へ

• AIという分野は他の多くの研究分野と密接に関係しており全体像を把握するのは意外と難しいです。以下のロードマップをみるとなんとなく全体像がわかるかも。
  Conference map

• より詳しく知りたい方は下記のスライドを一瞥してみるといいでしょう、こちらは一般社団法人人工知能学会が作成したAI研究のあらましとその詳細です。
  AI研究初学者と異分野研究者のための AI研究の俯瞰図

機械学習の学習のすゝめ

現在の主流である深層学習（特にニューラルネットワーク）を学ぶ前に統計ベースの非深層学習モデルを一通り学ぶことをお勧めします。これらの手法は理論が比較的簡単なので初学に向きますし、それを知った上で深層学習が必要になった経緯を知ると色々と納得できると思います。

こちらのサイトで有名モデルへのある程度の理解ができると思います。
連載 Pythonで学ぶ 基礎からの機械学習入門

Python + 必要なスキルの学習

100本ノックシリーズで基本処理を反復練習しよう

言語処理 100本ノック

• 言語処理 100本ノック 2020: https://nlp100.github.io/ja/ ← NEW!
• 言語処理 100本ノック 2015: http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/ → 答えと解説
• 言語処理だけでなく一部UNIX基本, 機械学習も含む
• 関連: 言語処理100本ノックを解き始める前に

画像処理 100本ノック

• https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock

ディープラーニング ∞本ノック

• https://github.com/yoyoyo-yo/DeepLearningMugenKnock

numpy100本ノック

• https://github.com/rougier/numpy-100/blob/master/100_Numpy_exercises.md

pandas100本ノック

• https://www.kaggle.com/python10pm/pandas-100-tricks

データサイエンス100本ノック

• https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess

YouTube

• Sony Neural Network Console
• Deep Learning 入門再生リスト
• Deep Learning入門：Deep Learningでできること

• Deep Learning入門：ニューラルネットワーク設計の基礎

• Alcia Solid Project

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• カレーちゃん（Kaggler)

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