human
こんにちは！私は本当にニューラルネットワークで遊ぶのが好きで、私は自分の人生をつなぎ、彼らと仕事をするべきだと思います。どこから始めればいいのか教えてください。
gpt
ニューラルネットワークは、機械学習の専門家のおかげで学習され、作成されている数学的モデルの一つである。
機械学習に参加するためには、数学的分析、線形代数、解析幾何学、最適化と意思決定、確率論、数理統計学などの数学的分野を学ぶ必要がある。
プログラミング言語としては、最もシンプルで効率的なPythonから、R、C#、Java、Goなど多くの選択肢がある。
Pythonを選択した場合、Pandas（データセットを扱う）やMatplotlib（グラフを作成する）などのライブラリを勉強する価値がある。
データの扱い方を学んだら、scikit-learnライブラリを使って、分類や回帰などに関連する最初のプロジェクトを作成したり、kerasライブラリを使ってニューラルネットワークの作業を始めたりすることで、スムーズに機械学習に入ることができる。
human
ああ、怖い！勉強すること、そして紹介の選択（言語はプログラムされています）でもかなりの数学ですが、どれだけの数学ですか！はい、そしていくつかのライブラリ...
もちろん、私は勉強するのが好きですが、どうして私はあなたの間で迷子になることができないのですか？
いくつかの主題領域の研究が並行して、そのボリュームをあまり怖がらないように、私のためにより具体的なトレーニング計画を作成できますか？
リソース、記事、例、および実用的なクラスを参照したマニュアルのようなものを見たいです。そして、これらすべてのリソースが「ダミー用」の形式であることが望ましいです。
gpt
もちろん、私はあなたがそのようなトレーニング計画を作成するのを手伝うことができます。そもそも、それをいくつかのブロックに分けましょう。

数学と統計：
カーンアカデミーの線形代数のライン（https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra）
Courseraに関する数学統計のコース（https://www.couursera.org/learn/mathematical-statistics）
プログラミング言語：
Codecademyの初心者向けのPython（https://www.codecademy.com/learn/learn-python）
言語RN Datacampの基本に関するコース（https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r）
マシントレーニング：
Couurseraの機械トレーニングコース（https://www.coursra.org/learn/machine-learning）
Aureliene Heron（https://www.orelly.com/libary/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/
ライブラリとフレームワーク：
DatacampのNumpyライブラリ（https://www.datacamp.com/courses/intro-tomumpy）
DatacampのPandas Library（https://www.datacamp.com/courses/pandas-foundations）
DatacampのMatplotlibライブラリ（https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-matplotlib）
udacityのtensorflow freimvoレート（https://wwww.udacy.com/course/intro-tensorflow-for-deep-learning---ud187）
これらのリソースは、初心者に適しており、数学、プログラミング言語、機械学習、ライブラリ/フレームワークの基本をカバーしています。さらに、それらはすべてロシア語と「ダミー用」の形式で利用できます。

また、自分のプロジェクトを行ったり、機械学習競争に参加したりすることで、実践的に習得した知識を定期的に適用することをお勧めします。

このトレーニング計画が、機械学習の世界への旅行で勉強し、良いスタートを切るために必要なものすべての中で迷子にならないようにすることを願っています！