弁理士業界は年度末に繁忙期がありますが、年度開始当初は比較的時間があります。多くの弁理士は春に自己研鑽されているのではないでしょうか。

　今年はアメリカ、シアトルで開催されるＩＮＴＡのミーティングに参加しますので、この機会に米国特許法の知識をリフレッシュ中です。
　また、ここのところ私は人工知能の関連技術に非常に強く惹かれていまして、時間のあるときにより多くの知識を吸収しようと思っています。
　近年、ＭＯＯＣをはじめとする学習環境がとても充実していますので、学生でなくても容易にハイレベルな教育を受けることが可能ですね。もちろん、書籍を利用して学習することも可能ですが、実際にコーディングしながら学習を進めるためにＭＯＯＣの講座を利用することにしました。
　ざっと調べただけでも人工知能に関する学習が可能なオンラインコースは非常にたくさんあります。今回、以下を検討しました。
・COURSERA: Deep Learning Specialization
・UDACITY: Artificial Intelligence
・Machine Learning Crash Course
・GCIデータサイエンティスト育成講座
　最初の２講座は有料です。無料体験などを使いながらそれぞれを試してみた結果、COURSERAの講座を受講することに決めました。同じ講座を受講中の方がいらっしゃいましたら是非一緒に勉強しませんか。一人より、多人数で勉強した方が理解も深まりますので。
　UDACITYは最後まで迷いました。他の講座にはない非常に興味深い課題ばかりだったからです。数独を解くコードやゲームを自律的にプレイするエージェントの作成が課題になっています。COURSERAの講座と比べると要求されるバックグラウンドが高いこともあり、UDACITYの方がまともにコーディングする量が多かったです。これが非常に楽しかったのですが、期限がタイトで、課題の提出が最終期限に間に合わなかった場合には修了できなくなってしまいます。職業プログラマーではない私のような者は、pythonの文法を調べた上でコードを書く必要があるため、デバッグの際にロジックが良くないのか文法が良くないのか判断できず、デバッグに非常に時間がかかります。通常業務終了後の空き時間で課題をこなすためにはここがネックになりまして、受講を断念しました。
　COURSERAの講座は人工知能に関する基礎的なトピックを説明し、コーディングによって体験することで理解を深める体裁になっています。多くの内容は「ゼロから作るDeep Learning：オライリージャパン：斎藤　康毅　著」等の書籍で学習済なのですが、同じような内容であってもビデオ講座で説明されるとより簡単に理解できるように感じます。講座を受講した後には、明細書がすらすら書けますのでこれだけでも受講した価値があると感じます。
　また、CNNと自然言語処理は以前から体系的に学習してみたいと思っていました。CNNと自然言語処理はCOURSERAの講座に含まれているため、このあたりが講座を選択する主な理由になりました。ちなみに、この講座は課金が１ヶ月毎になっているため、非常に始めやすくて助かります（UDACITYは一括課金）。
　COURSERAの講座におけるコーディングの課題は非常に簡単です。ステップバイステップになっており、直前の説明を読めば書くべき内容はすぐに分かります。それでもデバッグによって数時間かかることもザラであり、この期間が意外に重要と感じます。初稿のコードはほとんどの場合動きませんので、デバッグが必要です。その過程でより深く考えることで人工知能の理解が自然に深まっていきます。講座を継続してみて、コードの内容は簡単であるものの、理解を深められるようによく考えられていることが分かってきました。
　先日、全５講座のうちの最初（Neural Networks and Deep Learning）を修了したところです。現在CNNについて学習中です。YOLO（You Only Look Once）などの新しい技術も説明してもらえるようなので、しっかりと学習していきたいと思っているところです。