2017年8月、初めてソフトウェア開発の仕事についたときに、あることを誓いました。

IT系仕事につくことが数年の努力の成果でした。日本語学習、プログラミングの勉強、基本情報技術者試験の準備、そして日本での就職活動：このハードルを全部乗り越えないとできなかったことです。転職した時点は新しいことばかり：新しい職種、新しい環境、初めての第二言語での仕事。慣れるまでには時間がかかることを知っていました。一方で、慣れてきたころに罠があることも知っていました。慣れてきた自分に満足してしまうと成長が止まり、なりたい開発者にはなれなくなってしまうのです。

誓ったことはこうです：仕事に慣れたら必ず学び続けます。

新職場に入ってから7ヶ月が経ちました。完全に慣れていると言ったら嘘になりますが、それなりに仕事をできるようになりました。

ということで、誓ったことを実現する時期がきました。その実現も少し派手にやろうかなと思っています。世界中に広まっているチャレンジ、100 Days of Code（100日間のコード）にこれから参加すると決めました。チャレンジのテーマは「機械学習」にします。

ルールは簡単です：

1. これから100日間、毎日1時間以上機械学習の勉強か機械学習のプログラム作成をします。
2. 毎日#100DaysOfCodeのハッシュタッグで進捗をツイートします。

進捗はGitHubのrayjolt/100-days-of-codeリポジトリで管理して、たまにここで学んだことについてのブログも掲載します。

100日間の主な活動はAndrew Ng氏のCourseraのニューラルネットワークとディープラーニングコースに沿って勉強することです。それ以外にもオープンソースの機械学習に貢献したり、他の機械学習の勉強やプログラミングをしたりします。本日（注：英語版ブログが公開された3月21日）はカーンアカデミーで線型代数学の勉強をします。ディープラーニングコースは月曜日まで始まりませんし、学校でベクトルと行列を勉強してからだいぶ時間が経っているからです。

応援よろしくお願いします！