YuisekinTV: Pythonで儲かるAIを作る+ディープラーニングの数学
概要:
タイトル案
『 AIエンジニア 赤石雅典先生スペシャル 「儲かるAIをつくる」「ディープラーニングの数学」紹介! #AI #Python #数学 #YuisekinTV 』
動画のターゲット
Pythonでプログラミングがある程度できる人
AIやディープラーニングなどの技術に興味があって、入門のための分かりやすい本を探している人
再生回数の目標
500回~600回
うまくバズって1000回超えを狙いたい
動画の登場者
yuiseki.icon yuiseki
silloi.icon silloi
赤石雅典先生
収録方法
緊急事態宣言下なのでGoogle MeetかZoomによる収録が望ましい
ウチに来てくれると収録環境が整っていてやりやすいのでありがたくはあるけど厳しそう
東京都台東区三ノ輪
動画の構成
基本的には、素朴に、書籍を章ごとにざっくりと内容を紹介していく
シロクマ先生の回をご覧いただくと雰囲気がわかるかもしれない
https://www.youtube.com/watch?v=nIN_htEVY88
動画の長さは1時間くらいを想定しているが、盛り上がり次第で2~3時間になる可能性も
一回で二冊紹介するのは勿体ない気もするので二回に分けるのもアリ?
Google ColaboratoryやIBM Watsonについて深堀りしたい気もしている
構成案
紹介する二冊を書画カメラで映した状態でスタート
yuiseki.iconの自己紹介(手短に)
武蔵工業大学 情報メディア学部
グラフィティを地図にする研究
CiNii 論文 -  グラフィティコミュニティのためのマップのデザイン
Webにおけるソフトウェアエンジニアの学習コミュニティに関する研究
CiNii 論文 -  ギークのコミュニティ--Webを媒介としたプログラミング学習環境
慶應義塾大学 政策・メディア研究科 修士
Twitterのデータマイニング(自然言語処理・時系列解析)
CiNii 論文 -  街に着目した Twitter メッセージの自動収集と分析システムの提案と試作
Cerevo Inc.
IoT機器の開発
Nota Inc.
Gyazo プロジェクトマネージャー
詳細はyuisekiの職務経歴を御覧ください
インターネットをやっています
ウッカリYuisekinTVというチャンネルを作りVTuberになってしまいました
2007年から使っていたTwitterアカウントが凍結されてしまったので新しいTwitterアカウントをフォローしてください
https://twitter.com/yuiseki_
私ってどうしたらいいですか?
silloi.iconの自己紹介(手短に)
京都大学 工学部
京都大学 修士
チームラボ
silloi.iconがyuiseki.iconに赤石さんの本を紹介してくれて知ったという導入トーク
どこの本屋で見つけたん?
なんで買ったん?
みたいな
赤石さん登場
赤石さんが何者なのかお伺いする
経歴
東京大学 工学部 計数工学科
東京大学 修士
日本IBM
東京基礎研究所
SE部門
スマーターシティ事業
ワトソン事業
京都情報大学院大学 客員教授
IBMワトソン事業部ってどんなことしてるんですか?yuiseki.icon
NHKスペシャルとかで見る
なぜこの二冊を書こうと思ったのか聞きたいyuiseki.icon
結構初心者向けというか初学者向けのわかりやすさ重視の本になっている
かなり熟練のソフトウェアエンジニアだと思うが、なぜ初学者向けをターゲットにしたのか
「Pythonで儲かるAIを作る」
赤石さん
一言でどんな本か教えていただく
この本における「AI」という言葉の定義についてもお伺いしたいyuiseki.icon
内容紹介
第一章 業務と機械学習プロジェクト
あとで書く
第二章 機械学習モデルの処理パターン
あとで書く
第三章 機械学習モデルの開発手順
あとで書く
第四章 機械学習モデル開発の重要ポイント
あとで書く
第五章 業務要件と処理パターン
あとで書く
第六章 AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ
あとで書く
「最短コースでわかるディープラーニングの数学」
赤石さん
一言でどんな本か教えていただく
内容紹介
導入編
第一章 機械学習入門
あとで書く
理論編
第二章 微分・積分
あとで書く
第三章 ベクトル・行列
あとで書く
第四章 多変数関数の微分
あとで書く
第五章 指数関数・対数関数
あとで書く
第六章 確率・統計
あとで書く
実践編
第七章 線形回帰モデル
あとで書く
第八章 ロジスティック回帰モデル(二値分類)
あとで書く
第九章 ロジスティック回帰モデル(多値分類)
あとで書く
第十章 ディープラーニングモデル
あとで書く
発展編
第十一章 実用的なディープラーニングを目指して
あとで書く