人工知能／機械学習入門
人工知能／機械学習をこれから学習しよう考えている人向けの情報をまとめたページです。
人工知能学習時の基本的な戦略は「学習コストを下げるために、皆が歩いている道を歩く」事です。
以前「機械学習や人工知能の作り方を効率的に学習する方法」と言う記事に書いたのですが、自分好みのカスタマイズ等を考えずに最初は敷かれたレールに乗ってしまう方が楽です。我が道を行くのは十分に慣れてからにしましょう。学習コストが跳ね上がったり、積み重ねたものがゼロになってしまう危険性もありますから。
（１）人工知能とは何か？
機械学習と人工知能の違いがイマイチあやふやな人向けの文章です。
人工知能の学習を開始する前にPython用の開発環境を整える必要がありますが、Pythonの学習に適切な環境と人工知能の学習に適切な環境は少し異なる事を意識しておいた方が良いです。
（３）Pythonのモジュールとパッケージとライブラリとフレームワークの違い
混乱しやすいPythonの用語について簡単にまとめました。
（４）人工知能／機械学習用のフレームワークは何を選ぶべきか？
一通り基礎的な学習が終わった後はどのフレームワークを使うべきかを悩む事になると思うので、主観的な情報ではありますが、判断材料を上記にまとめました。
（５）Pythonの落とし穴
自分でPythonスクリプトを書いている際に実際に嵌ったけれども、ネット上にはあまり情報がない事を書き記すページです。
（付録１）人工知能／機械学習関連用語集
人工知能／機械学習の用語集です。
（付録２）機械学習／人工知能関連情報収集リンク
英語サイトですが参考になると思われる最新情報の収集先です。