LEARNINGという本ができました。Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。Learningそれぞれについて下記講座が東大で開講されています。これらの講義内資料(の一部?)が、無料、かつ自習可能な形で公開されています。それぞれの講座が扱うテーマは下記の通りです。下記の言語、フレームワークを使います。(学びたい対象が別である場合はご注意ください)扱うテーマは違いますが、モジュール単位では相互に関連性があります。学習に詰まった場合や、他フレームワークへ広げたい場合は下記の外部リソースが参照できるでしょう。(記事末尾に詳細)より詳細のカリキュラムは下記です。Pythonで数値計算から、統計、データ加工、機械学習それぞれの基礎まで、ふんだんな解説とともに網羅的に取り上げられている。概念の説明と、コードが対応づけられており、学習を進めやすい。Pythonで数値計算を扱う基礎から、MLP(多層パーセプトロン)、CNN、RNNの基本モデルを網羅、Attentionなどの応用までカバーしている。演習資料部分の公開のため、細かな説明はない。コードを実行し、結果を見ながらひとつひとつ解釈する。Colaboratoryを使うことで、自宅にGPUマシンがなくてもTry/Errorが可能。取り組む場合は、ほかに補助教材を使うのがよい。始め方データサイエンティスト育成講座こちらで紹介するのは、Webに無償公開されている版です。冒頭紹介の通り、2019年3月に「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」書籍が発売されます。(Xは、1-15の連番。選択するとColaboratoryが立ち上がり、下記画面となる。学習を始めるあとは、Notebookを読み進める。下記のような集約表示は、灰色部をクリックすると展開される。1.1.4項、(必読!)この講座の注意事項キーワード:自分の手を動かして学ぼうのくだりは、これから学習をするにあたり、なぜ本を読むだけでなく、コードをインタラクティブに実行することが重要かに触れられています。講座の流れとChapter番号早見表:セットアップの流れはデータサイエンティスト育成講座と同じです。(XXは、02-11の連番。Learningでなにができるか、のnote記事を書きました。できること、できないことのホントノトコロ|tomo_makes|noteColaboratory自体の使い方一般は下記に解説しています。Qiita冒頭で触れた外部リソースを紹介します。upLoginユーザーは見つかりませんでした。