58歳の文系エンジニアがCourseraのMachine Learningを苦労して完走した話 - Qiita

老害と呼ばれそうなお年頃ですが、2018年3月の1ヶ月間でCourseraでスタンフォード大学が提供しているMachine Learning講座を修了しました。定年間近の老兵がどうやってこの講座を完走し、これから何を目指しているのかをお話ししたいと思います。 動機（≠動悸） 2月のデブサミ2018で、ウルシステムズの漆原さんの講演を聴いて、一生エンジニアで飯を食っていきたいなら何か新しいことを始めなきゃダメだなと思ったのが始まりです。 2017年は、Xamarinを使ったiOS/Androidアプリ、Raspbian上でC#を使ったREST APIサーバー、さらに、iPhone/Apple Watchに話しかけて機械を制御するVUIなど、製造業に勤めるソフトエンジニアとしてはかなり異質なことをやらせてもらったと思います。 でも、新しいことをやってる感が足りず、何となく消化不良な感じでした。

[ledsun]

かっこいい！

[rin51]

>「シンギュラリティ？こねぇよ！」と思うようになりました。

[prajnaworks]

文系エンジニア

[tomex-beta]

すばらしい

[take_she12]

かっけえ。。。

[eriko315]

こーゆう生き方いいな

[koyancya]

“後に、批判を恐れず言わせてもらえば、欅坂46は女性アイドル界に舞い降りた現代の尾崎豊だという思いがこのひと月でさらに強くなりました”

[niaoz]

修了したことである程度土台は出来ていると思うので、深層学習について更に深掘りするとシンギュラリティへの見方が変わるかと。斎藤 康毅さんの「ゼロから作るDeep Learning」あたりがおすすめです。

[ewiad420]

大変だよね…。別の投稿で「意外と簡単」とか「講義ちゃんと見てれば余裕」とかあって、「あ、自分がバカなのか」と凹んだりした…。/ 最初から難しいよ、と言うとやってみる気にならないので難しいところ。

[laiso]

カッコイイ

[tuki0918]

動画とか課題で普通に100時間ほど飛ぶのが一番の壁だと思う

[Emerald_Scape]

自分も文系？というか文系ですら無いと思うのだが、似た様な海外通信教育の機械学習コースを修了しました。やる人は線形代数、統計の基本、微分積分、確率、抽象代数学あたりを理解してから臨むと理解が深まるかと。

[taichitary]

さすがにcourseraの入門でシンギュラリティについて語るのはアレな気がしたり

[cloverstudioceo]

アラフォーでReactNativeとかやって俺まだまだ現役とか思ってたの恥ずかしいわ。。ちなみに機械学習は挫折した。そういや物理学科卒だなおれ。

[wordi]

フレックスがちゃんと機能して早く出社したなら早く退社出来てピークの電車乗車率がもっと分散する世の中になって欲しい

[ts1974]

勇気づけられる。

[yumainaura]

味わいのある文体でしみじみ。qiitaというより、文庫のコラムを読んでいる感じ。