そもそもAIというものに対して”抵抗”をなくす必要がある。
何も知らなくてもできる。けど、とはいえ最低限の仕組みを知っておく必要がある、
し、知っておいた方が”開発（広義の意味でのSE）”がより効果的になる。
車輪の再開発の面
⇨あるものを使えば良いという側面。
一方で、”車輪がどういうものか”を理解しておかなくてはそれどころではない。
学習済みモデル
・我々はどうやってAIを仕事へ取り込んでいくか。
・AIエンジニアとして仕組みが分かった上で、何ができるのか？
アルゴリズムの選択
ハイパーパラメータ
・フレームワークの紹介
karas
chainer
tensor flow
・機械学習
ニューラルネットワーク
重み付け
階層型ニューラルネットワーク
学習の仕組み（誤差逆伝播）
・機械学習とは
教師あり学習
回帰
分類
教師なし学習
クラスタリング
代表的なアルゴリズム（SVMや近傍法とか）の紹介
（これだけやるだけで、適切、不適切がわかると思う）
次元の呪い
次元とは、特徴である。それを判断する材料となる。
（例えば、家賃を推測しようと思った時に、最寄駅とかは参考になると思うが、
右利きか左利きかは”相関関係”はなさそうだと思える。）
急勾配方を説明したい
以下サイトがとても参考になったのでご紹介。
読み物としてもよみやすい、かつ情報も充実しています。