1. dnish324

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# 本記事について
### 概要と目的
個人的に興味があり、量子コンピュータや人工知能について色々勉強しているので、自分自身の備忘録や知識の整理がてら、色々と書いていきます(基本このページは参考文献集。何かネタがあれば、別途、書いてリンクする予定)。
既存のフレームワークを使えるようになるだけでなく、できるだけ仕組みや原理についても理解していきたいと思います(最終的には、量子機械学習の新たなフレームワークを開発したい!)。
参考までに難易度を5段階で付けていますが、現時点での私の感覚で付けたものであり、進捗により変化する可能性もありますし、難易度が低いからと言って、内容が陳腐だとか役に立たないという事ではありません。
### 想定読者と前提知識
- AIや量子コンピュータを勉強していこうという人なら誰でも。
- 高校数学レベルの知識
- 何らかのプログラミング言語の経験
-# 入門的な内容や前提知識
-### Python
+# Python
C言語とかシェルスクリプトばかり書いてきたので、あまりPythonにはなじみがなく(読めば大体理解はできますが)、勉強しています。
-- Webサイト
- - **【読了】**[公式のチュートリアル](https://docs.python.org/ja/3/tutorial/)<br>
+### Webサイト
+- **【読了】**[公式のチュートリアル](https://docs.python.org/ja/3/tutorial/)<br>
難易度:★☆☆☆☆<br>
ここを一通り理解すればあとは実践あるのみ。
-### 数学
+# 数学
工学部出身ですし、高校数学レベルであれば(細かい公式はともかく)理解できるレベルですが、とりあえず、さらに専門的な内容を理解するため、必要に応じて勉強していきます。
-- 本
- - [最短コースでわかる ディープラーニングの数学](https://www.amazon.co.jp/dp/4296102508/)
- - [人工知能プログラミングのための数学がわかる本](https://www.amazon.co.jp/dp/B079TLRZ8K/)<br>
-難易度:★★☆☆☆<br>
-どちらかを取っ掛かりとして読めば良いかな。<br>
+### 本
+- [最短コースでわかる ディープラーニングの数学](https://www.amazon.co.jp/dp/4296102508/)、***【読書中】***[人工知能プログラミングのための数学がわかる本](https://www.amazon.co.jp/dp/B079TLRZ8K/)
+難易度:★★☆☆☆
+どちらかを取っ掛かりとして読めば良いかな。
後者は、Kindle Unlimitedで読めるので、入ってる人はおススメ。
- - [技術者のための基礎解析学](https://www.amazon.co.jp/dp/4798155357/)
- - [技術者のための線形代数学](https://www.amazon.co.jp/dp/4798155365/)
- - [技術者のための確率統計学](https://www.amazon.co.jp/dp/4798157864/)<br>
-難易度:★★★★☆<br>
+
+- [技術者のための基礎解析学](https://www.amazon.co.jp/dp/4798155357/)[技術者のための線形代数学](https://www.amazon.co.jp/dp/4798155365/)[技術者のための確率統計学](https://www.amazon.co.jp/dp/4798157864/)
+難易度:★★★★☆
「技術者のための」シリーズ。Amazonレビューはあまりよくないが、下記の「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」で参考文献に挙げられている。
-- 資格
-勉強する上でのマイルストーンとして資格を取得するのもあり
- - [数学検定](https://www.su-gaku.net/suken/)<br>
-レベル的には1級を目指す。
- - [統計検定](http://www.toukei-kentei.jp/)<br>
+### 資格
+勉強する上でのマイルストーンとして資格を取得するのもあり
+- [数学検定](https://www.su-gaku.net/suken/)
+取るなら1級を目指す。
+- [統計検定](http://www.toukei-kentei.jp/)
通常の試験(1級~)とは別に、まだ正式には始まっていないが、[「データサイエンス基礎」](http://www.toukei-kentei.jp/about/grade11/)、[「データサイエンス発展及び応用」](http://www.toukei-kentei.jp/about/grade12-13/)という試験も準備中らしい。
-### AI
-- 本
- - [東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析](https://www.amazon.co.jp/gp/product/4839965250/)<br>
+# AI・機械学習
+### 本
+- **【読書中】**[東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析](https://www.amazon.co.jp/gp/product/4839965250/)
難易度:★★★☆☆<br>
pythonの基本的な話から、Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib の使い方、それらを使った統計的なデータ分析についての本。
-- 講座
- - ~~[実データで学ぶ人工知能講座(AIデータフロンティアコース)](http://learn-ai.org/)~~<br>
+- [機械学習プロフェッショナルシリーズ](https://www.kspub.co.jp/book/series/S043.html)
+ - [統計的学習理論](https://www.amazon.co.jp/dp/4061529056/)
+ - [深層学習](https://www.amazon.co.jp/dp/4061529021/)
+- [ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装](https://www.amazon.co.jp/dp/4873117585/)、[ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編](https://www.amazon.co.jp/dp/4873118360/)
+
+### Webサイト
+- [Learn | Kaggle](https://www.kaggle.com/learn/overview)<br>
+[Kaggle](https://www.kaggle.com/)の提供している、チュートリアル的な内容で、Pythonの基礎からML/DL等の応用まで、色々提供されている。
+- http://www.deeplearningbook.org/<br>
+[深層学習](https://www.amazon.co.jp/dp/4048930621/)の原著がオンラインで無料で読める。
+
+### 講座
+- ~~[実データで学ぶ人工知能講座(AIデータフロンティアコース)](http://learn-ai.org/)~~<br>
~~書類選考があるが、無料で受講できる講座~~(~~受講できればいいなぁ~~選考落ちしました…)
-- Webサイト
- - [Learn | Kaggle](https://www.kaggle.com/learn/overview)<br>
-[Kaggle](https://www.kaggle.com/)の提供している、チュートリアル的な内容で、Pythonの基礎からML/DL等の応用まで、色々提供されている。<br>
-
-### 量子コンピュータ
-- 本
- - **【読了】**[量子コンピュータが人工知能を加速する](https://www.amazon.co.jp/dp/B01MRWW1PD/)<br>
+- [筑波大学オープンコースウェア](https://ocw.tsukuba.ac.jp/) [機械学習](https://ocw.tsukuba.ac.jp/course/systeminformation/machine_learning/)<br>
+佐久間教授による講義。無料で視聴できる。
+
+### 資格
+- [JDLA](https://www.jdla.org/) G検定<br>
+2019/11に受験予定。
+ - [【忙しい方向け】JDLA ディープラーニング G検定 7日あれば受かる!? 7日間で合格を目指す勉強方法](https://note.mu/kazu_t/n/nd41098602aa3)
+ - 参考書
+ - **【読書中】**[深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト](https://www.amazon.co.jp/dp/4798157554/)
+ - **【読書中】**[徹底攻略-ディープラーニングG検定-ジェネラリスト問題](https://www.amazon.co.jp/dp/4295005665/)
+ - **【読書中】**[実践で理解する G検定 ディープラーニング教本: G検定合格者が教える最短で合格する秘法](https://www.amazon.co.jp/dp/B07QX3BRH4/)、[詳解!実践で理解するG検定-Web模試-解説書](https://www.amazon.co.jp/dp/B07WWGJ716/)
+ - **【読書中】**[AI白書 2019](https://www.amazon.co.jp/dp/B07QGRH7F6/)
+ - 模試
+ - https://deeplearning.sakura.ne.jp/
+ - http://study-ai.com/generalist/
+ - https://aiacademy.jp/exam/
+- [JDLA](https://www.jdla.org/) E資格<br>
+近いうちに取得したい!
+ - 認定プログラム<br>
+どれにすべきか…
+
+# 量子コンピュータ(入門・全般)
+### 本
+- **【読了】**[量子コンピュータが人工知能を加速する](https://www.amazon.co.jp/dp/B01MRWW1PD/)<br>
難易度:★★☆☆☆<br>
アニーリング方式の量子コンピュータの原理について易しく解説しています。が、個人的には、人工知能への応用についての説明が物足りなかった。
- - [いちばんやさしい量子コンピューターの教本](https://www.amazon.co.jp/dp/B07RY7CFTF/)
- - [絵で見てわかる量子コンピュータの仕組み](https://www.amazon.co.jp/dp/B07N19QY19/)
-- 講座
- - [AI Academy 量子コンピューター入門編](https://aiacademy.jp/texts/#quantum)<br>
+- **【読書中】**[絵で見てわかる量子コンピュータの仕組み](https://www.amazon.co.jp/dp/B07N19QY19/)
+- [いちばんやさしい量子コンピューターの教本](https://www.amazon.co.jp/dp/B07RY7CFTF/)
+
+# 量子コンピュータ(ゲート方式)
+### 本
+- [量子コンピュータ入門(第2版)](https://www.amazon.co.jp/dp/4535788057/)
+- [量子情報工学](https://www.amazon.co.jp/dp/4627853815/)
+- [量子計算理論 量子コンピュータの原理](https://www.amazon.co.jp/dp/4627854013/)
+
+### Webサイト
+- [猫でもわかる量子情報](http://www.kochi-tech.ac.jp/~cheon/q-inf/q-infin.html)<br>
+- [Quantum Native Dojo](http://dojo.qulacs.org/ja/latest/#welcome-to-quantum-native-dojo)<br>
+難易度:★★★★★<br>
+[Qunasys社](https://qunasys.com/)が公開している、量子ゲート方式について、原理から応用まで解説した本格的な内容。
+
+### 講座
+- [AI Academy 量子コンピューター入門編](https://aiacademy.jp/texts/#quantum)<br>
難易度:★★★☆☆<br>
[AI Academy](https://aiacademy.jp/)で受講可能な無料講座。<br>
量子コンピューターの基礎的な理論とPythonを用いた実装([MDR株式会社](https://mdrft.com/)が開発している、[Blueqat](https://github.com/Blueqat/Blueqat)を利用)を体験できる。
- - [AI Academy 量子コンピューター理論入門編](https://aiacademy.jp/texts/#quantum_theory)<br>
+- [AI Academy 量子コンピューター理論入門編](https://aiacademy.jp/texts/#quantum_theory)<br>
同じく、[AI Academy](https://aiacademy.jp/)で受講可能な量子コンピュータに関する講座だが、こちらは有料。<br>
+- [Understanding Quantum Computers](https://www.futurelearn.com/courses/intro-to-quantum-computing)
-# より専門的な内容
+### フレームワーク
+TBD
-### AI
-- 本
- - 理論的な内容<br>
-やっぱり「[機械学習プロフェッショナルシリーズ](https://www.kspub.co.jp/book/series/S043.html)」がいいのかな。
- - [統計的学習理論](https://www.amazon.co.jp/dp/4061529056/)
- - [深層学習](https://www.amazon.co.jp/dp/4061529021/)
- - 実装
- - [ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装](https://www.amazon.co.jp/dp/4873117585/)
- - [ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編](https://www.amazon.co.jp/dp/4873118360/)
-- 資格
- - [JDLA](https://www.jdla.org/) G検定、E資格
-
-### 量子コンピュータ(ゲート方式)
-- Webサイト
- - [猫でもわかる量子情報](http://www.kochi-tech.ac.jp/~cheon/q-inf/q-infin.html)<br>
+### 実機を使えるフレームワーク
TBD
- - [Quantum Native Dojo](http://dojo.qulacs.org/ja/latest/#welcome-to-quantum-native-dojo)<br>
-難易度:★★★★★<br>
-[Qunasys社](https://qunasys.com/)が公開している、量子ゲート方式について、原理から応用まで解説した本格的な内容。
-- 本
- - [量子コンピュータ入門(第2版)](https://www.amazon.co.jp/dp/4535788057/)
- - [量子情報工学](https://www.amazon.co.jp/dp/4627853815/)
- - [量子計算理論 量子コンピュータの原理](https://www.amazon.co.jp/dp/4627854013/)
-- 講座
- - [Understanding Quantum Computers](https://www.futurelearn.com/courses/intro-to-quantum-computing)
-- フレームワーク
- - TBD
-- 実機を使えるクラウドサービス
- - TBD
-### 量子コンピュータ(アニーリング方式)
-- Webサイト
- - [量子コンピュータ情報サイト](https://quantum.fixstars.com/)<br>
+# 量子コンピュータ(アニーリング方式)
+### 本
+- [量子アニーリングの基礎](https://www.amazon.co.jp/dp/4320035380/)
+
+### Webサイト
+- [量子コンピュータ情報サイト](https://quantum.fixstars.com/)<br>
難易度:★★★★☆<br>
[Fixstars社](http://quantumcomp.fixstars.com/)が公開している情報サイト。現時点では、量子アニーリング方式の説明が中心。
-- 本
- - [量子アニーリングの基礎](https://www.amazon.co.jp/dp/4320035380/)
-- フレームワーク
- - TBD
-- 実機を使えるクラウドサービス
- - TBD
+
+### 講座
+TBD
+
+### フレームワーク
+TBD
+
+### 実機を使えるフレームワーク
+TBD