みんなのディープラーニング講座 ゼロからPythonとColabで丁寧に学ぶ深層学習の最初の一歩【2021年最新版】

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みんなのディープラーニング講座 ゼロからPythonとColabで丁寧に学ぶ深層学習の最初の一歩【2021年最新版】 provided by Udemy is a comprehensive online course, which lasts for 5 hours worth of material. みんなのディープラーニング講座 ゼロからPythonとColabで丁寧に学ぶ深層学習の最初の一歩【2021年最新版】 is taught by 我妻 幸長 Yukinaga Azuma. Upon completion of the course, you can receive an e-certificate from Udemy. The course is taught in Japaneseand is Paid Course. Visit the course page at Udemy for detailed price information.

Overview
  • 初心者向けディープラーニングのコースです。Google ColaboratoryとPythonを使って、深層学習の基礎を習得しましょう。フレームワークを使わずに、ディープラーニングにおいて最初に学ぶべき原理を少しずつ着実に身につけます。

    What you'll learn:

    • ディープラーニングの最初の一歩となる知識が身につきます。
    • ディープラーニングがなぜ機能するのか、その原理をコードを書く体験とともに身につけることができます。
    • 簡単なディープラーニングのコードが書けるようになります。
    • ディープラーニングと関連した簡単な数学の知識が身につきます。
    • ディープラニングのフレームワークを使いこなすための下地が身につきます。
    • ディープラーニングが持つ可能性に気づき、人工知能に対する深い洞察ができるようになります。

    -------------------- お知らせ -----------------------

    本コースは、2021年9月5日に全面リニューアルされました。

    開発環境はGoogle Colaboratorlyに変更され、コードも全面的に更新されました。

    旧レクチャーの動画の内容は既に古くなってしまったので、2021年9月5日に削除されました。

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    みんなのディープラーニング講座は、誰にでも開かれたディープラーニング(深層学習)初心者向けの講座です。

    ディープラーニングを学ぶために必要な名要素を細かく分解し、それぞれについて少しずつ動作を確認しながら丁寧に学んでいきます。


    人工知能、機械学習技術の中でもディープラーニングは近年特に高い注目を集めており、第三次AIブームの主役となっています。

    ディープラーニングはヒトの神経細胞ネットワークを模倣したニューラルネットワークをベースとしていますが、ニューラルネットワークに関しては、時間を割いて丁寧に解説します。

    本講座は、このディープラーニングの基礎をPythonのコードを書いて少しずつ動作を確認しながら学びます。

    PyTorchやTensorFlowなどのフレームワークを使わないので、ディープラニングの原理を着実に身につけることができます。


    コードの記述と実行には、Google Colaboratoryという開発環境を使います。

    これにより、プログラミング初心者の方が躓きやすい環境設定が大幅に楽になります。


    本コースは、実際に手を動かして動作を体験することに重きを置いています。

    難しい数学の箇所は分解して丁寧に解説しているので、文系や非エンジニアの方にもお勧めです。

    Pythonのコードを書きながら、楽しくディープラーニングの基本原理を学んでいきましょう。

    ディープラーニングの最初の一歩として、本コースはおすすめです。


    注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。


    講座の内容は以下の通りです。

    Section1. ディープラーニング(深層学習)って何?

    → ディープラーニングの概要、および開発環境について解説します。

    Section2. ニューラルネットワークに触ってみよう!

    → ニューラルネットワークを、コードを書きながら体験ベースで学びます。

    Section3. 「微分」に慣れよう!

    → ニューラルネットワークの学習に不可欠な、「微分」について学びます。

    Section4. 勾配降下法で遊ぼう!

    → 勾配降下法により、ニューラルネットワークが学習するメカニズムを学びます。

    Section5. 学習するニューラルネットワーク

    → ディープラニングのコードを記述し、動作を確認します。


    なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。

    Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。

    なお、大学レベル以上の数学や、高度なディープラーニングの解説は行いません。

    畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や再帰型ニューラルネットワーク(RNN)などの解説は含まれませんのでご注意ください。