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ID:ulEニキ来て

1名無しさん@おーぷん:2018/04/16(月)20:38:36 ID:FoE()
お願いやで
53名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)20:54:32 ID:uIE
>>47
まず、人工知能の勉強といっても目的を決めないとダメだと思う
理学部みたいに理論の勉強をしたいのか、工学部みたいに高速化したり現実のいろんな問題を解決するものを作りたいのか

全部勉強するのは時間的にも厳しいし、途中で絶対に挫折するで
54名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)20:54:44 ID:E7c
>>51
底辺校で勉強できなかった陰キャがいた!
55名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)20:54:57 ID:iT4
まワ晒
56名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)20:56:09 ID:uIE
>>52
数学系は大学指定のテキストやなぁ
位相と統計学は岩波の本を古本屋で買ったで
57名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)20:57:25 ID:FoE()
>>52
あれ読んだんやがなあ
ワイまだ高校生やし厳しかったわ
統計のための行列代数
https://www.amazon.co.jp/統計のための行列代数-上-D-ハーヴィル/dp/4621061453

https://www.amazon.co.jp/微分積分-微分方程式-理工系の数理-川野-日郎/dp/4785315369
買うつもりや
58名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)20:58:04 ID:uIE
ちなみにデータマイニングはさっきのスレで出てた教師なし学習をやってるで

ニューラルネットやディープラーニングで重要なのは特徴量っていう概念なんやけど、ディープラーニングはこの特徴量の抽出に特徴があるんやで
59名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)20:58:36 ID:PxU
自信ニキはすっごいGPU持っとるんか?
60名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)20:59:00 ID:uSD
>>56
>>57
社会人やが数学知識が高校レベルで壊滅やから自信ついたら買ってみるわ
ありがとナス
61名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)20:59:34 ID:uIE
>>60
そういう感じやったらサイエンス社の演習問題乗ってるやつとかがええで
62名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:01:20 ID:uIE
GPUはTeslaのP100やな
63名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:01:24 ID:FoE()
ワイはとりあえず数学は道具として使えればええかな
フルスクラッチで実装できればええ感じや
64名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:02:25 ID:FoE()
>>58
はえー
CNNならフィルタのパラメーターの自動調整やと思うがRNNやLSTMは何のメリットがあるんや?
65名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:04:46 ID:uSD
>>61
表紙のデザインの固さで怖気づくわ
演習問題載ってるやつね
ありがと
66名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:04:50 ID:uIE
>>63
じゃあ数学は高校分野と線形代数、ベクトル、解析学(微積分)、確率統計、位相と集合くらいまででええで
必要になったときに必要なものを勉強したらええねん

そのほかにやっといたほうがええのが論理回路とコンピュータアーキテクチャやな

トロント大学のディープラーニング初発から最新の動向まで追いかけながら実装して必要な知識を足していけばええで
67名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:06:34 ID:FoE()
>>66
サンガツ!
集合位相、論理回路らへんは
サイエンス社の数学講義基礎論使ってるで
そういやニキはベイズ統計の理論と方法って読んだんか?
68名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:07:47 ID:uIE
>>64
パラメータとハイパーパラメータの単語は厳密に使い分けたほうがええで
RNNとかは時系列データとか一連の流れがあるような問題に対して使うんや
69名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:08:46 ID:FoE()
>>68
グエ死
サンガツ、ワイもまだまだ知らないのたくさんあるンゴね...
勉強するで
70名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:10:19 ID:uIE
>>67
工学系の図書に関しては演習問題とか学校の勉強みたいな概念に縛られないほうがええわ
ヘネパタみたいなちゃんとした本で勉強するほうがええで

ベイズ統計ってなんか単独で本売ってるけど、ある程度しっかりした確率統計の本には後ろの方に乗ってるからそれで勉強したで
71名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:13:26 ID:FoE()
>>70
はえー
やっぱベイズの定理知っとけばある程度は
何とかなるんやろうか
ワイは統計学は
統計学入門 東大出版会
多変量解析 小西
今持ってるんやが
自然科学の統計学と人物社会科学の統計学て
どうなんやろか...?
とくに自然科学の方は一部でぼろくそ言われてるんやが...
72名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:16:08 ID:uIE
>>71
教科書に異常にこだわる必要はないで
内容を自分で理解できたらそれでええんやで
73名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:19:29 ID:nrB
はえー こんな有益な情報をわざわざネットに流してくれてサンガツやで
おんj民のワイでも賢くなれるわ
74名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:19:32 ID:FoE()
>>72
サンガツ!
じゃあすまん最後になるが
ワイも関西で国公立目指してるんやが
ニキの大学のレベルってどれくらいなんや?
kkdrとかそういう序列や
あとワイはトビタテ使ってトロント大学に
機械学習学びに留学考えてるんやが
留学するなら学部何年がいいとかあるやろか...?
75名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:19:36 ID:uIE
最初からディープラーニングに取り掛かる人が多いけど、あれは普通に応用分野やからもうちょっと優しいのからやったほうがええと思う

C言語で簡単なデータセットのクラスタリングしたり、決定木とかやってみたりするほうがええんちゃうか
76名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:20:29 ID:FoE()
>>75
はえー
そういやすまん
前処理のラベル付けとかデータセットとか
どうしてるんや?
77犬の星で見る夢はシリカ60w◆IfqKsRizqg :2018/04/16(月)21:20:45 ID:aOs
すんげえな
78名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:21:43 ID:FoE()
そういやイッチ前処理大全買ったんか?
ワイ考えてるんやが
79名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:22:00 ID:FoE()
イッチちゃうわすまん
80名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:22:49 ID:uIE
>>74
わいは旧帝やな、ゆうて関西に二校しかないけど
イッチの学力知らんからなんとも言われへんけど、理系で意味のある留学に行くなら一年留年するか、博士課程に進む覚悟がいるで
語学留学とはちゃうから半年とか一年行かんとろくに研究もできへんし意味ないで

時間がかかるから理系は留学にあんまり行かんっていうのも留学率の低さの一員やな
関係ないけど工学で名門言うたらトロントよりもカリフォルニア大学ちゃうか?
81名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:24:34 ID:FoE()
>>80
サンガツ!
ワイ阪大目指してるんや!
大学では情報セキュリティやって
トロントで機械学習やりたいんや
研究職なりたいんや
カリフォルニアって有名なんか?
82名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:24:59 ID:uIE
>>76
>>78
ラベル付けは有名なデータセットは最初から付けてくれてるやつ使うな
自前のデータセットはスクリプト書いて適当に処理するか、摂動学習っていうデータセットを膨らませるやり方でやってる
特に本とかは買ったことないな、論文とか読んでる
83名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:26:22 ID:FoE()
>>82
サンガツ
あともちろん院いくで
MNISTか京大考えてるで
84名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:27:11 ID:nrB
こういうやり取りを匿名掲示板でしちゃうリテラシー大丈夫?
ワイ的には今時のネットには珍しく有益な情報流してくれて嬉しいんやけどな
85名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:27:30 ID:uIE
>>81
わいも春から情報系の研究職やけど普通に辛いで

カリフォルニア大学バークレー校はBSDとかviとかの産地やで
86名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:28:48 ID:uIE
>>84
別に個人情報も利益に絡んだ情報も流してないはずやで
わいの偏見と独断に満ちた勉強方法やな

有益にしてくれたら嬉しいやで
87名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:29:09 ID:FoE()
>>85
サンガツ!考えてみるで
辛いのはやっぱり研究なんか?
あとMNISTじゃなくてNAISTや
ニキは内部進学したんか?
88名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:31:02 ID:uIE
>>87
研究発表で偉い人に無限にタコ殴りにされたり関係ないところでケチつけられたりするのがストレスやな
あと人間関係

内部進学したで。同じテーマで研究したいし、別に就職困りそうでもなかったしな
89名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:31:18 ID:FoE()
全然最後になってないけどすまんな
聞きたいことがめっちゃあるんや
90名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:31:57 ID:uIE
自分のレス見返してみたら俺の勝手な勉強方法とWikipediaに乗ってそうな話しかしてなくて草

とりあえず大学受かるように受験勉強したほうがええんちゃうか?
91名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:34:40 ID:FoE()
>>88
えぇ...
人間関係なんやね
不安ンゴ
でもプログラマなっても人間関係は大事やしなあ
研究職の方がやりたい気持ちとしては強いンゴ
>>90
ええんやで
受験勉強もしとるが情報系の人に話ききたかったんや
すまんな
92名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:36:38 ID:uIE
>>91
研究職以外にも開発職、技術職、プログラマ以外にもSE、データサイエンティスト、
メーカーの研究開発か、大学に残ってアカデミックか、講師っていう道もあるで

まあまともな大学入ったら進路には困らんから来年以降ゆっくり考えたらええと思う
93名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:38:57 ID:FoE()
>>92
サンガツ、すまんあとやっぱ留学は
院入ってからのほうがええんやろか
あとロンダや別の大学移るか内部進学か
どっちの方がええんやろか
94名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:39:50 ID:FoE()
あと企業の研究開発というか研究職て
部署異動もあるやろうしそこが不安ンゴ
95名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:44:04 ID:uIE
>>93
留学しないとできないことがあるから行くわけよ
だから学部のうちにしっかり勉強して、大学院で研究活動を通して留学でいろんなこと勉強させてもらったらええんやで
座学なんか日本でしやんともったいないで

ロンダしたいんやったらしたらええけど、学歴とか名前でもの考えてるんやったら研究向いてないかもしらんで
受かった大学のレベル次第では研究に進むために上のレベルの大学院受ける必要はあるかも知らんけど

私立とかで研究職は厳しいと思う
96名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:46:12 ID:FoE()
>>95
サンガツ!
もちろん研究室とか中身で決めるつもりや
あとすまん開発職と技術職の違いてなんやろうか...?
97名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:49:14 ID:uIE
>>96
厳密な定義はないで。わいも社会人ちゃうから間違ったこと言うかもしれんから発言は控えるンゴ…
98名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:49:26 ID:ceS
今北産業
99名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:51:35 ID:FoE()
>>98
ulEニキ
すごい
物知り

>>97
サンガツ!
今のところこんぐらいやサンガツやで
あとまた聞きたいことでたら
このスレageて呼んだら来てくれるとか
無理やろか...?
100名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:52:51 ID:uIE
>>99
おんJは通知機能ないから気付かないわね…
ここは定期的に見てるから技術的な話ならできると思うで
http://hayabusa.open2ch.net/test/read.cgi/livejupiter/1517378910/
101名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)21:54:27 ID:FoE()
>>100
やっぱりおんJプログラミング部やんけ!
まあサンガツやで
質問あるときは部の方訪問させてもらうかもしれんわ
ほんまありがとうございましたやで!
ほんまサンガツや!
102名無しさん@おーぷん :2018/04/16(月)23:00:29 ID:FoE()
すまんulEニキまだおる?

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