【4日間でチャレンジ】Python 3・ PyTorch によるディープラーニング・AIアプリ開発入門

  • Overview
  • Curriculum
  • Instructor
  • Review

About This Course

2018年大注目の高速ディープラーニングライブラリ・PyTorchを使い、深層学習 による分類・推定や、時系列データ処理等を学びましょう。Jupyter Notebook上で基礎を学び、最終的にアプリ化にチャレンジします。

【どうして今PyTorchを学ぶべきか?】

このコースでは、Facebook AI Researchグループなどで開発されているPyTorchという深層学習ライブラリの基礎的知識と、典型的なディープラーニングモデルの実装、Webアプリ化にチャレンジします。

PyTorchはTensorFlowと双璧をなす、ディープラーニングライブラリで、2018年夏にはCaffeと統合され、さらなる普及が予測されます。

最新のAI研究成果で発表されたアルゴリズムはいち早くPyTorchで実装されていて、最新のAI研究成果を学ぶのにとても役立ちます。

【更新情報】

2018/7/6 オートエンコーダ(自動符号化器)による時系列データ(気温データ)の解析、異常値検出を行うセクションを追加しました。

【コースの構成】

1日目: PyTorchと機械学習、環境構築

2日目: PyTorchによるテンソル(多次元行列)表現と自動微分計算

3日目: ニューラルネットワーク(3層パーセプトロン)でワインを分類してみよう(3層)

      ディープラーニング(多層パーセプトロン)でワインを分類してみよう(多層)

4日目: オートエンコーダ(自動符号化器)を使った時系列データの異常検知(2018/7/6 追加)


*リクエストに応じて、チュートリアルを追加収録していきます。


【PyTorchの特徴】

PyTorchは、以下のような特徴があります。

・NumPyより高速なテンソル(多次元行列)計算ライブラリ

・Define by Run: モデルを動的に定義し、柔軟な学習が可能

 TensorFlowはDefine & Run(あらかじめモデルを定義し、トレーニング時にはモデルは固定)

・研究者コミュニティで爆発的に普及

などの特徴があり、今後も成長が期待されます。

TensorFlowよりシンプルにモデルを定義することができるのと、GPUのパワーを最大限に活かすことができるのがメリットです。


ぜひこの機会にPyTorchによる高速・柔軟な開発をマスターしましょう!

  • ディープラーニングの代表的なアルゴリズムを一通り体験できます。

  • 高速でシンプルに学習・推定ができるPyTorchの使い方をコードを書いて学べます。

  • NumPyを置換するPyTorchでのテンソル(多次元行列)の扱いについて学べます。

Course Curriculum

1 Lectures

1 Lectures

Instructor

Profile photo of 井上 博樹 (Hiroki Inoue)
井上 博樹 (Hiroki Inoue)

東京大学工学部卒。富士総合研究所・国際大学GLOCOM、アメリカの教育系スタートアップ(Blackboard Inc.)に参加。NASDAQ IPOを経て起業。Udemyでのべ約200,000名以上にAI開発・プログラミング講座を35コース提供中。2021年7月からアメリカ発のスタートアップ、Class Technologies Inc.(Softbank社のビジョンファンド2から$105億ドルの資金調達。Zoomを教育用に拡張)に参加。大学や企業におけるオンライン、ハイブリッド授業の実践サポートを提供中。著書・訳書: 「インターネットの歴史と社会的インパクト(1994年 訳」「Moodle入門(2007年)」「Moodle2ガイドブック(2013年)」「反転授業マニュアル(2014年)」「動画xスマホで稼ぐ(2014)」「エンジニアのためのオンライン講座制作ガイド(2016年12月刊)」中国語検定HSK3級, 4級(6段階の下から4段階目まで)合格。TOEIC955点、リスニング満点.Udemyを通じて、多くの方がAIアプリ開発・モバイルアプリ・ウェブ開発などをマスターし、イノベーションにチャレンジする応援をしたいと日々コース制作をしています。

Review
4.9 course rating
4K ratings
ui-avatar of 内山 和憲
内山 �.
3.0
10 months ago

pytorchのチュートリアルの一環として購入。内容が古いため講義の通りにコードを打つとエラーとなる。この辺りは修正して欲しい。
また講義の通りにmatplotlibのコードを打っても講義と同じ結果にならないなど、受講者はpythonの基本的な知識とトラブルシューティングできた方が良い

  • Helpful
  • Not helpful
ui-avatar of 嶋 豊
嶋 �.
1.5
1 year ago

なぜそのコマンドを使用するのか?そのコマンドはどのような形式の物か?などの説明がないまま、次々と進んでいくため、ただ追いかけるだけで理解が進まない。この辺の理解ができる人が対象なのかもしれないが、そこに達していない受講者に対しても参考情報のリンク先を示すなどの配慮がほしい。
また説明に使用しているコマンドや画面が古く、それもまた理解の妨げになっている。常に更新しておいてほしい。

  • Helpful
  • Not helpful
ui-avatar of 赤池 瞬
赤池 �.
4.5
1 year ago

丁寧な講義で、わかりやすかったです

  • Helpful
  • Not helpful
ui-avatar of 村田 哲也
村田 �.
5.0
1 year ago

このコースは素晴らしかったです。短期間でPython 3とPyTorchを使ったディープラーニングとAIアプリ開発の基本を網羅的に学べました。特に役に立ったのは、実装するモデルの理論的な説明の後に実際に手を動かしながらコーディングを学ぶことができたことであり、理論と実務の両面を習得できました。講師の教え方が非常に分かりやすく、スムーズに理解できました。また、コース内で提供されたリソースやサポートも充実しており、学習のサポート体制が整っていました。これから受講する人には、迅速にAI開発スキルを習得するための絶好の機会と言えます。

  • Helpful
  • Not helpful
ui-avatar of 深山譲二
深山譲二
5.0
2 years ago

コードの入力と並行して解説されているのでとても理解がはやい。

  • Helpful
  • Not helpful
ui-avatar of 石井 成明
石井 �.
4.0
2 years ago

時系列データの取扱いに関して勉強したくて受講しました。
講義内容も丁寧でわかりやすかったです。
目的の異常検知に関しても最後のセクションで丁寧に
説明頂き大変ありがたい講義でした。

  • Helpful
  • Not helpful
ui-avatar of 平野貴史
平野貴史
3.0
2 years ago

勉強になった

  • Helpful
  • Not helpful
ui-avatar of 大淵 真也
大淵 �.
4.0
2 years ago

期待通りの内容です。

  • Helpful
  • Not helpful
ui-avatar of 泰輔 本間
泰輔 �.
4.0
3 years ago

内容が大変難しかったですが、
概要が理解できました。
ラーニング終了期間まであと
2、3回繰り返し受講したいです。

  • Helpful
  • Not helpful
ui-avatar of INOUE Masayuki
Inoue M.
3.0
3 years ago

参照先が更新されていて、内容と大きく違う

  • Helpful
  • Not helpful
Leave A Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Ratings

Courses You May Like

Lorem ipsum dolor sit amet elit
Show More Courses