Udemyで学べる機械学習を全部見てみたんで、お勧め報告 - Qiita
結論 下記4つがオススメ上から順に見ていく事をオススメします。 【4日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門 みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 ゼロから作るニューラルネットワーク【Python 3 + NumPyでバックプロップを徹底マスター】 アプリケーション開発者のための機械学習実践講座 大前提 この記事を書いてる人 本職 Railsサーバーエンジニア（iphoneアプリ プログラマでもある） 三十半ば、三十歳過ぎてからプログラマになった。 変わり種とか突然変異と言われてる。 今後は比較的短期間（一年位）でデータサイエンティストになり さらなる給料アップを企んでいる。 想定している読者 機械学習だけでなくプログラミング自体も初心者に向けています。 前置き Udemyと動画学習について Udemyとは？ Udemy
エンタープライズアジャイル勉強会の資料 - @m_seki の
エンタープライズアジャイル勉強会という勉強会に呼んでいただけたので資料公開しますね。広島の旅費が苦しいのでこういうのうれしい！ Gumroadからの課金勢のみなさんへ 恒例！スライドに名前を入れる券 2017-2018 反復開発を中心に お話したこと 反復開発は全工程やって1ターンだよっていうみんなが知ってる（けど、ある方面のScrumではやられていないことが多いらしい）ことを45分間ずっと説明しました。 その結果チームの境界（サブシステムとか工程別チームとか）がどうでもよくなると思う（実感してる）んだけど、Scurm Incの説明だと階層がたくさんある例を示していたし、永田さんはQA部門にこだわりがあるのがおもしろいなー。自分も含めて、みんな自分の状況が好きなんだな。いいことだ。 再演バイト待ってます。 （再演したいんじゃなくて、RubyKaigiの旅費かせぎたいので！） speaker
機械学習を学ぶ上で個人的に最強と思う教科書 - Qiita
動機 いわずもがなですが、機械学習の勉強にはとても時間が掛かります。 でも、同じ勉強時間を費やしたとしても、教材の良し悪しで捗り方が大きく変わってくることは、誰もが実感していることだと思います。 そこで、本記事ではテーマごとに私が考える最強の教科書をリストしていこうと思います。 ディープラーニング（アルゴリズムの理解） 「Deep Learning」An MIT Press book, 2016/12 発行 http://www.deeplearningbook.org/ 印刷本も売られてますが、上のWebページでいつでもタダで読めます。（版権上の問題でPDFの形では配布できない＆してないそうです） この本は、ここ数年のディープラーニングの進歩のうち研究者の間ではメジャーとなっているであろうテーマはすべて書いてある、ともいえる内容の広さがありつつ、それぞれのテーマについて理論的背景と具体的
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品川女子学院が英語の自主学習に「AI」導入 その狙いは？
