Coursera Deep Learning 4日チャレンジ

CourseraのDeep Learning Specializationは一月ごとに約5000円かかります。が、最初の一週間だけは体験期間で、無料です。一週間で全部終わらせられれば無料で受講できるのです。タダで授業を受けられるのです！また、半強制的に急かされるため、短期間で知識を身に着けることができるのも魅力。

#Courseraについて
Courseraはネット配信の大学講義のようなものです。様々な大学、企業、団体が講義を提供しており、物理、数学、データサイエンス、社会科学、芸術、外国語などなど、様々なジャンルが用意されています。本当にネットの上に大学があるような感じです。自分の好きなタイミングで、また、必要なら何度でも繰り返し講義を受けられるところが普通の大学講義と異なり、良いところです。

#Deep Learning Specialization
この講義は全部で5コースからなり、ニューラルネットワークとは何なのか。なぜ流行っているのか（コース1）。ということから始まり、ニューラルネットワークを鍛えるために必要な知識（コース2, 3）。画像認識に用いられるConvolutional Neural Networks（コース4）や、音声認識、自然言語処理のためのRecurrent Neural Networks, LSTM, Attention（コース5）など、応用的なところまで学ぶことができます。コースでは講義だけでなく課題が与えられので、自分で実装する経験もできます。
全コースを受け終えるころには用語とその背景にある知識が身について、ニューラルネットワークに関する論文も割とすいすい読めるようになります！

#受講のきっかけ
ディープラーニングについて勉強したいと思い、論文や解説してくれているサイトを読むようになったころ、全部読み終えるのにやたら時間がかかってしまったり、全然理解できなかったりしました。なんでだろうと考えると、基本的な用語の意味を全然知らないからだと分かり、ニューラルネットワークの基本についての体系的な知識を付けたくて受講しました。

#前提知識
コースを始める前からできたことを示します。

• pythonの基本的な使い方は、オライリーの『初めてのpython』ですでに学習していました。

• numpy, pandasの基本的な使い方についても、オライリーの『pythonによるデータ分析入門』を読みました。

• 機械学習のためのライブラリである、TensorFlow, Kerasの使い方については全く無知でした。

• 英語リスニング力
  講義は全て英語で行われるため、英語力があると大助かりです。

#日程
各日の進捗の内訳を示します。

####0日目：コース1の講義動画
無料となる一週間は、Deep Learning Specializationに登録した日から数えた時間です。どうしても一週間以内に終わらせたかったのと、この先どのくらいかかるか見当がつかなかったので、受講時間短縮のためと思い、youtubeに上がっている講義動画のコース1を見てしまいました。ちょっとずるです笑。

####1日目：コース1～コース3途中
コース1~2は内容、課題が比較的簡単なためスピードを上げるポイントです。

####2日目：コース3
コース3は、他コースとは異色で、機械学習そのものではなく、機械学習を使ったプロジェクトを本格的に行う時のコツを教えてくれます。実際に機械学習の開発をされた先生の、豊富な経験に基づいて内容が作られているそうです。参考書ではなかなか習えないとても面白い、役に立つ内容となっています。
ですが、唯一コードを書く課題が一つもなく、全コースの中で最も早く終わらせることができます。

####3日目：コース4
画像認識などに用いられているConvolution Neural Networkについて習えます。
コース4以降からTensor FlowやKerasを用いる課題が多くなるため、時間がかかりました。

####4日目：コース5
音声認識や自然言語処理のためのニューラルネットワークを学習できます。
“Ok, google”のように、ある特定の単語の音声にだけ反応するプログラムを自分で作る体験もできます！

#感想

• 予定の無い日は、朝9時から夜12時くらいまで、食事や風呂などの時間を除いて、一日約11時間取り組みました。先生の説明は分かりやすく、新しいことを知る快感もあって、ずんずん進んでいきました。

• 課題に詰まったり疲れたときは、休憩を取ったり軽く睡眠を取ることで、スッキリした頭で取り組むようにしました。

• 課題でコードを書かされますが、丁寧な誘導がついており楽々と進めることができました。コース1~3は急ぐポイントです。
  コース4、5においてはTensorFlowやKerasを扱わないといけなく、使ったことが無かったので、詰まることが多く時間がかかりました。

• 英語のリスニング力が十分あったので、動画を2倍速で見ることができたのが大きかったです。通常速度で講義動画を見ると、コースにつき5時間。全コースで25時間もかかってしまうので、飛ばすことができると12時間位の短縮になります。

• さらに言うと、まずyoutubeで全コースの講義を見てしまってから、コースに登録するのも良いと思います。講義動画、約25時間分の短縮になり、課題のみを一週間で解けばいいことになります。
  また、講義だけ受けたい場合はコース登録の必要もないです。すごいですね。完全無料で授業を受けられるのです。コースの登録は、動画視聴に加えて、課題（知識についての質問とプログラム）を解きたいときに必要です。実際に自分でコードを書くことによって内容理解の確認ができるので、登録することをおすすすめします。

#最後に
今回2日目に予定が入ってコース3だけに一日かけてしまいましたが、本当に予定のない日を選べば、三連休で全て終わらせることもできるんじゃないかと思います。ぜひ、3日チャレンジに挑戦してください。