ここ数年の間に人工知能（AI）応用の話題を耳にしている。前から、あっという間にアプリが出来上がってゆくことが不思議であった。そこで、古代関係は当面、黒岩重吾の本を読みつつ、少しAI関係の飛躍的進展に対してその裏側を勉強をしてみようと思う。
概ね2年前に購入してあった「今すぐ試したい！機械学習・深層学習 画像認識プログラミングレシピ（以下、当面の間、教科書①と称す）」秀和システムズ（2020年2月）を書棚から引きずりだして、ここ2日間読んでみた。いやいや、AI開発環境、言語、ライブラリ、各種データベース、ツールなど既にデファクト化が進んでいるようで、これらを上手く活用することで独自のアプリ展開ができることをぼんやりと理解できた。
そこで、MATLAB環境でもツールを購入すれば基本的なことは学べそうである。しかし、また投資することもないので、上記の本で書かれている無償の環境造りを造り、サンプルを走らすことにしよう。更に、アプリ応用などいくつかの独自のトライをすることになったら、必要な投資を考えてみることにする。
先ず、教科書①によれば、開発環境の前提としては以下の通り。
（ハード）環境：PCとRaspberry Pi
- どうやら、Raspberry PiはAIに特化した掌サイズの小型PC。インターネットで調べる限り、スターターキットで1万円前後。AIのコツが分かり始めたら一度購入してみよう！
- なので、当面はPCのみで行う。
（ソフト）開発言語：Python（最初読めなかった！パイソン）
- Pythonにはデータを処理するための多くのオープンソースライブラリとツールが存在しており、機械学習や深層学習の分野ではPythonはでデファクトスタンダードになっている。
（ソフト）開発環境：Anaconda
Pythonの実行環境の切り替えや管理を簡単にできるようにパッケージ化したソフトウェア。
特に、仮想環境の管理が便利で、複数のプロジェクトを、複数のバージョンのパッケージを利用して並走する時に重宝するとのこと。このご利益についてピント来ていないが、このまま進めよう！
（ソフト）Anacondaへの追加パッケージ
上記のソフトをインストールして、AnacondaからJupyter Notebookを起動すると、Pythonのコーディングとその実行結果が確認できるようになる。
つまり、Jupyter NotebookのGUI画面は、一種のMatlabのGUI画面のようなもの。その環境を作っているのがanacondaと言うわけだ。
（ソフト）Web上の開発環境：Colaboratory Notebook
一方、上記のようにPC上にAnacondaと各種パッケージやライブラリをインプリしなくても、同じような開発環境が、グーグルが提供するColaboratory Notebookだ。
Colaboratory Notebookは、FirefoxやChromeなどのブラウザ上で動作する機械学習の教育と研究を目的としたツール。その特徴を列挙しておく。
- Anacondaのような事前の設定が不要ですぐに使える開発環境（ノートブック）
- 自分のPC上にPythonの開発環境構築も不要
- Jupyter Notebookを使用したり、他のユーザーと共有可
- 機械学習や深層学習においてどうしても所要時間がかかる配列演算も計算スピードの速いGPUを利用可
以上のことを意識しながら、明日から開発環境を構築に着手しよう！