質問: 現在転職用の技術としてディープラーニングを実装しようと考えています。 pythonの知識面での基礎的内容は終わったのですが、応用的な内容(例えば書籍「入門python3」の7章以降、『並行処理とネットワーク』など)はやってません。 質問1pythonで関数やクラスなど基本的な知識面での学習を終えたらディープラーニングを実装した方が技術の習得としてはベストでしょうか? 質問2ディープラーニングの技術習得としてはanacondaやatomを活用する場合、どのような方法がベストだと考えられますか? 追加質問 質問3 転職用にディープラーニングの実装経験を活用したいと考えてますが、書籍の内容を理解し、実際に実装しただけで十分といえるでしょうか? 転職用に使える経験として何がふさわしいですか? よろしくお願いします
回答: 1 そのほうが良いと思いますが、必須ではありません。 2 ライブラリの使い方を勉強しましょう。 転職サイトの求人をのぞいて見ると良いと思います。たいていは、TensorFlow や Chainer、Digits、Caffe などのライブラリの経験を求めているはずです。 TensorFlowがWeb上に情報が多いので良いかもしれません。基本的に情報は英語です。 3 不十分だと思います。 画像・音声・言語のどれか一つに絞って、新しめの論文の手法が実装できる程度の技術が必要なのではないかと思います。 ただ、これは会社が求めている人材によりますから、一概には言えないかもしれませんね。