それ以外の日：udemyにてtensorflowの勉強を行いました。
【3日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング
https://www.udemy.com/tensorflow/learn/v4/overview
pyhtonを少しかじったので簡単にいけると思いましたが、意外と知らないことばかり、やり方は理解できましたが、内容はさっぱりでした。
簡単に解説しますと、TensorFlowのチュートリアルの解説と、応用問題でした。
コードの内容は特に気にしず、実装をすることが目的でした。
一応、TensorFlowの実装から画像の想定まで行いました。
まず、チュートリアル
MNIST For ML Beginners
https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners
こちらは手書きの文字から数字の当たる確率を行ういうものです。
次に
Deep MNIST for Experts
https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros
こちらは確率を上げるために色々コードを入力してMNIST for ML Beginnersより正確な値を弾き出すものでした。
最後に
Image Recognition
https://www.tensorflow.org/tutorials/image_recognition
こちらはあらかじめある画像認識のプログラムを実装し、自分で用意した画像にも行って見るというものです。
感想
全くの初心者でしたが、とてもわかりやすい解説でした。
内容はよくわからないものが多かったですが、一発目、初学者が画像認識やTensorFlowを学ぶにはもってこいでした。
こちらをもっと学ぶには行列や、確率などの数学的知識や統計学も必要かと勝手に思ったところです。
学んだこと
1.ターミナルでのAnacondaからのTensorflowでブラウザでのコードの入力方法
2.画像認識（ディープラーニング？）の概要
わからないここと
1.anaconda,python,jupyter,ターミナル色々あるけどなんで必要？
2.高校数学主に行列、確率