Tensorflowの解説動画を作ろうと思っている

Tensorflowの入門は酷い物が多く、これでは分からんでは無いか、と長らく思っている。そのうち誰かがマシな入門を作るだろう、と思っていたが、なかなか出来てこない。

そこで自分が以前の勉強会で話した内容をもう少し焼き直して、入門動画を作ろう、と思っている。

ただ、一人で解説して動画にする程のやる気は湧かないので、どうするかなぁ、と思ってた。
そこで、誰かに教えて、その過程を動画にする、というのを試して見ようと思う。

教える相手はSNSで適当に募ったら知らない人が立候補してくれたので、その人に教えてみる。

今の所選択肢は2つある。

1だとJupyter Notebookを触りつつ話が出来るというメリットはある。それは動画としては分かりやすいかもしれないが、教わる側が置いて行かれてしまう、というリスクがある。ついでにホワイトボード共有みたいな要素が入るので、トラブルも起こるかもしれない。

ただPCを見せる事が出来れば、話している時に相手が予想外の反応を見せた時のアドリブというか追加の説明はやりやすい気もする。

2は自分の作ったアプリなのでそれなりに信頼出来る（？）が、pythonのコードを見つつ話をするのは出来ない。もしそれをしたいなら、スライドのような形で用意する必要がある。
それはかったるいけど、一方でそっちの方が分かりやすい可能性はある（準備した方が分かりやすいのは当たり前だ）

あと、1のやり方だと既存の説明と重複する部分が多くなって退屈な気はする。そういうのは既存のに任せておけばいいんじゃないか、もっと既存の説明に無い所だけをやればいいんじゃないか、と。

なんか書いていてそんな気がしてきた。スライド的なのを多少準備した上で、WhiteboardCastでやろう。

GPUプログラミング的な話とOptimizerの話を中心にしたいが、どこまで話すかは考えたい。

特にcudaのコードを出すか出さないか、で一つ重要な分かれ道となる。 cudaを出す方がplacaholderとかの話をしやすいが、cudaの見た目のホストコードっぽさはかえって慣れてない人の混乱をうむかもしれない。
書いててそんな気がしてきた。

あえてshaderで話をすれば良いかもしれないが、それも自己満足というか聞く側の事を考えてないよなぁ。

下2つは前回話した内容を元に手直しして作る。

ある程度あたりがついたら時期と場所を決めないとなぁ。こういうのは早い方がいいんだが。