エンジニアにとって役立つ6つのリソース

6 Useful Resources for Engineers

こんにちは。私はアレックス・ゴンチャリクと申します。コンピュータビジョンとディープラーニングに5年以上取り組んでいます。最初は.NET開発者として働いていましたが、ある時機械学習に関する記事を見て、その分野に非常に興味を持ちました。

私は数学とPythonのバックグラウンドを持っていたため、積極的に学習を始めました。最初はビデオコースを視聴したり、記事を読んだりしました。その後、簡単な問題を解くようになり、さらに後にはコンピュータビジョン技術を使用したプロジェクトに取り組むことができました。

2年前、私はiScannerというドキュメントのスキャンと編集にAIが搭載されたアプリのチームに参加しました。ここでは、AIアルゴリズムをゼロから開発することができます。例えば、曲線や傾きを除去するための独自のアルゴリズムや、スキャンされた文書から指を削除するためのアルゴリズムを実装しました。

現在はiScanner、BP Mobile（AIBYグループ）のリードコンピュータビジョンおよびディープラーニングエンジニアのポジションを務めています。私と同僚は、頻繁に業界に関連するニュースを話し合い、記事やリンクを共有しています。プロとしての道に進む際には、有用な情報源を見つけることが難しいこともありますので、私はVoAGIの読者と共有することにしました。初心者に興味のあるリソースと、より経験豊富なプロフェッショナルに興味のあるリソースがあります。

• ドメイン特化の大規模言語モデルの6つの例
• 「大規模言語モデルの評価について知っておくべきすべてのこと」
• 「インドにおけるAI規制のためのPMモディのビジョン：B20サミット2023」

MITディープラーニングブック（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville）

これはディープラーニングに関する最も包括的な本であり、無料のHTML本として利用できます。このテキストは、ディープラーニングの基本的な概念から高度な応用までを理解するための必須のガイドとなります。幅広いトピックをカバーし、理論的な洞察と実践的な洞察の両方を提供し、学習者の背景に合わせてアクセス可能です。著者たちはディープラーニングの表面だけでなく、ニューラルネットワーク、最適化アルゴリズム、正則化技術を定義する数学的な基盤に深く踏み込んでいます。

Grokking Deep Learning（Andrew W. Trask）

この本は、理論的な概念と実践的な理解のギャップを埋める能力で際立っており、この分野の初心者にとって理想的な出発点です。著者は複雑なアイデアを分かりやすい形に分解し、技術的なバックグラウンドがない人でも理解できるようにしています。

TraskはPythonのコード例を使用し、材料のより深い理解を促進する直感的な説明に焦点を当てています。コード例は比較的シンプルであり、高度なディープラーニングの技術の全範囲をカバーしていないかもしれません。

コンピュータビジョン：アルゴリズムとアプリケーション（Richard Szeliski）

この本はコンピュータビジョンの分野でのゴールドスタンダードです。ケーススタディや実践的なシナリオを通じて、ロボット工学、医療画像処理、拡張現実などの分野でコンピュータビジョンがどのように活用されているかを理解することができます。

Szeliskiは複雑な概念を明確に説明し、入り組んだアイデアを理解可能な用語に変換します。画像形成やカメラモデルから3Dビジョンやモーション推定などの高度な技術まで幅広いトピックをカバーしています。さらに、数学的な基礎においても優れています。

統計的学習の入門（Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie、Robert Tibshirani）

この本は統計的学習の基礎に包括的な紹介を提供しています。線形回帰、分類、リサンプリングメソッドなど、基本的な概念からより高度なトピックまで順を追って取り上げています。各概念には実世界の例やケーススタディが付属し、理解を固め、これらの技術が実践でどのように適用されるかを明らかにします。

本の特筆すべき特徴の1つは、実践的な実装のためのRプログラミングの統合です。付属のRコードを使用すると、例を再現したり、データを操作したり、提示されたアルゴリズムを試したりすることができます。

スタンフォード大学工学部の講義集

この講義集は、スタンフォード大学の洞察を共有し、世界的な規模での知識の成長を促進するというスタンフォードの取り組みを示しています。この講義集は、エンドツーエンドモデルの学習に焦点を当てたディープラーニングアーキテクチャの詳細な解説です。特に画像分類に関して、自分自身のニューラルネットワークを実装し、トレーニングし、デバッグする方法を学びます。また、コンピュータビジョンの最先端の研究に関する詳細な理解も得ることができます。これは、エンジニアリングとテクノロジーの分野で最も優れたマインドから学ぶ唯一の機会です。

Stanford CS229: 機械学習コース（Andrew Ng講師）

Andrew Ngは複雑なアイデアを分かりやすく伝える能力を持っています。彼の実践的な演習は、学習者に機械学習アルゴリズムの実装と実験の機会を提供します。カリキュラムの進行は巧みに作り上げられており、基礎的な概念からより高度な技術へと学習者を徐々に導きます。機械学習は数学的な概念を含みますが、このコースではわかりやすい説明が提供されます。Andrew Ngの専門知識と、コースのよく構築されたカリキュラムと実践的な課題は、貴重なリソースを作り出しています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!