【DAY0】100日後に生成AIを語る猫になる

ども。こんにちわ。
にゃんとすです。

今日からnoteを使って、
・自分のインプットの記録
・学習したことのアウトプット
・自分の感じたこと、思考の言語化の特訓
を毎日積み重ねていこうかなと思っている。

日記・日報など求められた機会は人生で何度もあるけど
最も不得意な事と言っていいぐらい苦手である。

とはいえ、そんなことも言ってられないのでやるしかない。
なぜ、やっていくかは追々書いていこうかなと思っているが
直近の目標はタイトル通り、

100日後に生成AIを”自分の言葉”で語れる猫になること

なぜ生成AI？と突拍子もなくいきなり立てた目標だが
まずは目指してみようと重い腰を上げてみた。

そこでまずぶち当たったのが
生成AIを理解するところから始めたいけど
なにを・どうしたら生成AIを学べて、どういうことをしたら理解が深まっていくのかまっっっっっっったくわからん

という壁に今直面している。
そらそうだ。人生まともに勉強してきたこともないし、
そもそも最も苦手な数学やら横文字やらわけのわからん領域に足を突っ込むんだからそう思ってもしゃーない。

でもメンターもいないしフォローしだしたAI領域の著名のインフルエンサーはXで高難易度の話題かサム・アルトマンのOpenAIのCEO退任騒動の話題ばかりで「何を・どうしたら」の部分が
自分のググりスキルではまったくらちが明かなかったので今後のパートナーになるであろうchatGPT（まだGPT-3.5）に相談をしてみた。

【にゃんとす】
生成AIの知識が全くないんだけど100日後に生成AIを語れるレベルになるにはどんなインプット・アウトプットをすべき？

【chatGPT】
AIの知識を100日で獲得することは難しい課題ですが、効果的な方法をいくつか試してみることができます。以下は、その一例です。なお、これは一般的なガイドラインであり、個々の進捗には個人差があります。

インプット:
基本的な概念の理解:

機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどの基本的な概念について学びます。オンラインの無料の教材や動画が多く利用できます。
プログラミング言語:

Pythonは機械学習やディープラーニングの分野で一般的に使用されます。Pythonの基本的な文法やデータ構造を学びましょう。
数学の基礎:

線形代数、統計学、微積分などの数学の基本的な知識が機械学習の理解に役立ちます。Khan AcademyやCourseraなどのオンラインコースを利用しましょう。
フレームワークとライブラリ:

TensorFlowやPyTorchなどの主要なディープラーニングフレームワークの基本を学びます。
アウトプット:
プロジェクト:

小さなプロジェクトから始め、手を動かしながら実践的な経験を積みます。例えば、簡単な画像分類や数値予測のプロジェクトを選びましょう。
コミュニティ参加:

オンラインフォーラムやコミュニティに参加し、他の学習者やプロの意見を聞き、質問をすることで、学びが深まります。
ブログやポートフォリオの作成:

自分の学びやプロジェクトをまとめ、ブログやポートフォリオとして公開することで、自身の理解を深めつつ、将来の雇用にも役立ちます。
挑戦的なプロジェクトへの取り組み:

学んだ知識を試すために、実際の課題に挑戦してみましょう。Kaggleなどのプラットフォームでコンペティションに参加することも有益です。
学習日記の作成:

毎日の学びや気づきをまとめることで、進捗を確認しやすくなります。
その他のポイント:
毎日コンスタントに学習:

少なくとも1日1時間以上、毎日コンスタントに学習に取り組むことが大切です。
挫折を恐れず、問題にチャレンジ:

困難にぶつかったときには、諦めずに解決策を模索しましょう。
フィードバックの活用:

コードやプロジェクトに対するフィードバックを積極的に受け入れ、改善点を学びます。
これらのステップを組み合わせることで、比較的短期間でAIの基本的な知識を身につけ、実践的なスキルを構築することができるでしょう。

ふむふむ。いきなり100日では難しいと言われた。
しかもやる事めっちゃあんな。
わけわからん横文字も多いし、Pythonも学ばないといけないのかよ。
結局何からやればいいかがわからん。

【にゃんとす】
100日間にやるべきことを大まかなスケジュールに区切って組んでくれないかな？

【chatGPT】
もちろんです。以下に、100日間の学習プランの一例を示します。このプランは一般的なガイドラインであり、各人の進捗やスケジュールに合わせて調整することが重要です。また、柔軟性を持たせるため、自身の理解度に合わせて進めることも大切です。

1日目 - 5日目: 基本の理解Day 1-2: 機械学習とディープラーニングの基本概念の学習
Day 3-5: Pythonの基本的な文法とデータ構造の習得


6日目 - 15日目: 数学の基礎Day 6-8: 線形代数の基礎
Day 9-11: 統計学の基本的な概念
Day 12-15: 微積分の基本的な理解


16日目 - 30日目: プログラミングとフレームワークDay 16-20: Pythonを使用した簡単なプログラミング課題
Day 21-25: TensorFlowまたはPyTorchの基本的な操作
Day 26-30: 小規模なディープラーニングプロジェクトの実施


31日目 - 60日目: 実践的なプロジェクトと発展的な学習Day 31-40: Kaggleなどのプラットフォームで簡単なコンペティションに参加
Day 41-50: 発展的なディープラーニングのトピックに挑戦（畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークなど）
Day 51-60: 大規模なプロジェクトの開始


61日目 - 80日目: コミュニティ参加と学習の深化Day 61-70: オンラインフォーラムやSNSでの活発な参加
Day 71-80: 複雑なディープラーニングプロジェクトの実施と改善


81日目 - 100日目: まとめとフィードバックDay 81-90: 学習のまとめと復習
Day 91-95: ポートフォリオやブログの作成
Day 96-100: フィードバックの収集と将来の学習計画の立案


このプランは一般的な方針ですので、自分の進捗に応じてスケジュールを柔軟に変更してください。また、実践的なプロジェクトやコミュニティ参加が大切な要素であることを覚えておいてください。

めっちゃ的確に細かいスケジュールだしてくれるやん。

持つべきものはやっぱりGPTだった。
最初のコミュニケーションとしては最高のスタートとなった気がする。
ということでGPTのスケジュール通りにまずは進めてみようと思う。
6日目以降の数学学習期間が恐怖だけど。

---

1日目 - 5日目: 基本の理解Day 1-2: 機械学習とディープラーニングの基本概念の学習

---

明日からはUdemyのブラックフライデーで興味ある講座を何個か買ったのと
幸いにもうちの会社でもリスキリングの一環として生成AIの講座を積極的に
導入しているので松尾先生のディープランニングの動画を見まくる5日間にしたいと思う。

初日としてはスケジュールを立てられてよかった。
問題はこれからだ。
がんばろっと。

あ、そういえば毎日の投稿になんでもいいから
AIを使った生成イラスト入れようと思っている。
その初回でいきなりMidjourneyなんて使えないから
Meituを使った「にゃんとす」自画像を生成してみたのでした。

学びながらいろんなツール使っていこうと思う。