AI学習のためのPython学習計画 進展管理 - Qiita

背景と目的 ChainerによるPythonの学習がひと段落しそうなので 計画の見直しをします 結論 下記で紹介する専門書を学習し、機械学習を使ったアプリケーションをアウトプットする。 頑張ります！！！ 内容 とりあえずさらっと学習済み 機械学習に必要な数学 Python 機械学習に関する知識 微分（偏微分まで) 線形代数 基礎統計（平均、分散、標準偏差など） 単回帰分析の数学 重回帰分析の数学 Python(Chainer) ニューラルネットワークの計算（順伝播）, 線形変換, 非線形変換 ,ニューラルネットワークの計算（逆伝播） 誤差逆伝播法, 勾配降下法, ミニバッチ学習 次に勉強予定（基本的に専門書で触る程度のことはできそう） この本で勉強します ニューラルネットワークの実装（TensorFlow もしくは PyTorch） 教師あり学習の代表的なアルゴリズム(書店をあさった結果、