#1.はじめに
皆さん、Neural Network Console をご存知でしょうか？
Neural Network Console は、2017年8月にSONYから発表されたディープラーニングの統合開発ソフトウエアです。プログラミング無しのドラッグ＆ドロップだけで簡単にニューラルネットワークの設計開発が出来、しかもワークステーションの様な美しい画面なのに、なんと無料で提供されているんです（なんて太っ腹な！）。
かく言う私も、Pythonを覚えなくてもディープラーニングが出来ると言うことに凄い魅力を感じ、発表当初から１年間くらいは色々遊んでみた記憶があります。
最近、ひょんなことから、Neural Network Console 関係の動画がやたら充実（2020年1月17日時点で47本）していることに気づきチェックしてみると、チュートリアル以外にディープラーニングの一般的な知識について分かり易くまとめられてるものが沢山ありましたので、ご紹介したいと思います。
動画で説明しているのは、お馴染みの ミスター Neural Network Console、マシンガントークの SONY シニアマシンラーニングリサーチャー / 小林 由幸さん。1本10分前後でちょっとした時間でも視聴し易いです。
あっ！ちなみに、私、SONYの関係者では全くありません。いちファンです（本当です）。
#2.Deep learning の一般的知識
Deep learning について、一般的な知識がコンパクトに分かり易くまとめられています。例えば、04.Deep Learning入門：ニューラルネットワーク学習の仕組み の 誤差逆伝搬(Back propagation)の説明は出色。こんなに分かり易い説明は今まで聞いたことがありません。
01.[Deep Learning入門：今Deep Learningに取り組むべき理由]
(https://www.youtube.com/watch?v=-Dl8s4iufxI&t=431s)
02.Deep Learning入門：Deep Learningとは？
03.Deep Learning入門：Deep Learningでできること
04.Deep Learning入門：ニューラルネットワーク学習の仕組み
05.Deep Learning入門：ニューラルネットワーク設計の基礎
06.Deep Learning入門：層数、ニューロン数を決める指針
07.Deep Learning入門：ニューラルネットワークの多層化テクニック
08.Deep Learning入門：Recurrent Neural Networksとは？
09.Deep Learning入門：数式なしで理解するLSTM (Long short-term memory)
10.Deep Learning入門：Generative Adversarial Networks (GAN)とは？
11.Deep Learning入門：Transfer Learning（転移学習）
12.実践Deep Learning：Deep Learningで行う予測
13.実践Deep Learning：Deep Learningで行う予測 #2
14.実践Deep Learning：物体検出
15.実践Deep Learning：セマンティックセグメンテーション
16.実践Deep Learning：Autoencoderを用いた教師なし異常検知
17.Deep Learning精度向上テクニック：様々な活性化関数
18.Deep Learning精度向上テクニック：様々なCNN #1
19.Deep Learning精度向上テクニック：様々なCNN #2
20.Deep Learning精度向上テクニック：Data Augmentation
21.Deep Learning習得と人材育成のコツ（初学者向け）
22.2020年、Deep Learningをはじめましょう！
23.量子化によるニューラルネットワークのコンパクト化
24.ラベリングツールを用いたアノテーション作業の効率化
25.Deep Learningで行う信号処理（フィルタリング）
26.ニューラルネットワークの性能を決定づけるデータの量と質
27.ニューラルネットワークの学習に用いるデータの集め方（企業、研究開発機関向け）
#3.チュートリアル
Neural Network Console を具体的に動かすための知識をまとめたものです。30.Deep Learningの統合開発環境 Neural Network Consoleの特長 (2019/02) を視聴してみて、興味があれば色々やってみるのがお勧めです。
28.Neural Network Console：ツールで体験する、新しいディープラーニング
29.Introduction of Neural Network Console
30.Deep Learningの統合開発環境 Neural Network Consoleの特長 (2019/02)
31.NNCチュートリアル：画像分類用データセットを作成するには
32.NNCチュートリアル：学習・評価・推論用ネットワークを自在に定義する
33.NNCチュートリアル：ユニット機能を用いて複雑なネットワークを簡潔に記述する
34.NNCチュートリアル：ベクトルの分類
35.NNCチュートリアル：構造自動探索機能を試す
36.NNCチュートリアル：作成した認識機をPythonから利用する方法
37.NNCチュートリアル：Image Augmentationレイヤーによる画像データの水増し
38.NNCチュートリアル：Cutoutによる画像データの水増し
39.NNCチュートリアル：Mixupの実装
40.NNCチュートリアル：Autoencoderによる異常検知
41.NNCチュートリアル：量子化学習
42.Windows版チュートリアル：はじめてのNeural Network Console ～セットアップからサンプルプロジェクトの実行まで～
43.Windows版チュートリアル：簡単！画像認識プロジェクトの作成 ～2層のニューラルネットワークで画像認識～
44.Windows版チュートリアル：5分で構築するCNN (Convolutional Neural Networks)
45.クラウド版チュートリアル：はじめてのNeural Network Console ～セットアップからサンプルプロジェクトの実行まで～
46.クラウド版チュートリアル：簡単！画像認識プロジェクトの作成 ～2層のニューラルネットワークで画像認識～
47.クラウド版チュートリアル：5分で構築するCNN (Convolutional Neural Networks)
#４.関連ブログ
Neural Network Console に一目惚れして、Pythonの知識なしでディープラーニングを始めた私の試行錯誤をまとめた過去のブログです。なお、Neural Network Console のベースになっている、 Neural Network Libraries (NNabla) も含んでいます。
ちなみに、今振り返ってみると、01.〜11.までは、Python のパの字も知らずにディープラーニングをやってましたね（笑）。
01.SONY Neural Network Consoleは、みんなのディープラーニングだ！
02.SONY Neural Network Console で 指原莉乃をディープラーニング
03.SONY Neural Network Consoleで指原莉乃をもっとディープラーンング
04.[SONY Neural Network Consoleで日経平均株価をディープラーニング]
(http://cedro3.com/ai/nikkei-stock-dl/)
05.SONY Neural Network Consoleで女性の顔のクラス分類をやってみる
06.SONY Neural Network Consoleで女性の顔画像を生成してみる
07.SONY Neural Network Console 画像データの水増しは有効か？
08.SONY Neural Network Console 謎のサンプルデータセット
09.SONY Neural Network Console 家賃を推定するニューラルネットワーク
10.SONY Neural Network Console 年齢を推定するニューラルネットワーク
11.SONY Neural Network Console 未来を予測するニューラルネットワーク
12.SONY Neural Network Console でユーミンをディープラーンング
13.SONY Neural Network Console でユーミンの歌詞生成をやってみる
14.SONY Neural Network Console に待望のサンプル画像が追加されました
15.SONY Neural Network Console でミニAlexnetを作る
16.SONY Neural Network Console でミニ VGGnet を作る
17.SONY Neural Network Console でミニ Resnet を作る
18.SONY Neural Network Console で、顔画像生成に再びトライ
19.SONY Neural Network Libraries でDCGANをやってみる
20.SONY Neural Network Libraries データセットの読ませ方
21.SONY Neural Network Libraries のDCGANを改造してみる
22.SONY Neural Network Libraries で、学習済みモデルの推論実行をやってみる
23.SONY Neural Network Console に新しいデータセットを追加する
24.SONY Neural Network Console でジェスチャー認識【前編】
25.SONY Neural Network Console でジェスチャー認識【後編】
26.SONY Neural Network Console 画像水増しレイヤーの効果はどれくらいか？
27.SONY Neural Network Console で転移学習をやってみる
28.SONY Neural Network Console で半教師あり学習をやってみる
29.SONY Neural Network Console でノイズ除去をやってみる
30.SONY Neural Network Console でメガネ女子のメガネを取った顔を推定する
31.DCGAN 生成される顔画像の向きをコントロールする
32.NNabla DCGAN 生成される顔画像を入力ベクトルでコントロールする（前編）
33.NNabla DCGAN 生成される顔画像を入力ベクトルでコントロールする（後編）
34.NNabla DCGAN 顔画像のモーフィングをやってみる
35.NNabla PGGAN セレブの顔画像を生成する
36.NNabla CycleGAN で馬をシマウマに変換してみる
37.NNabla CycleGAN で少女時代のコスチュームを入れ替えてみる