Courses by 井上 博樹 (Hiroki Inoue)

【Kaggleで学ぼう】Python と Keras で学ぶディープラーニング開発入門
【Kaggleで学ぼう】Python と Keras で学ぶディープラーニング開発入門

データサイエンスの基礎を学んで、目指せKaggler (カグラー) ! TensorFlowとKerasで短期間にディープラーニングによるAI開発手法を学び、Kaggleコンペティションに挑戦し、データサイエンティストとして活躍しよう！ 【更新情報】 2019/6/20 sparse_categorical_crossentropyをsparse_categorical_entropyと誤記している部分がありましたので、修正しました。 【コース概要】 ディープラーニングによるAI開発は普及期に突入し、さまざまな分野で応用が広がっています。 しかし、TensorFlow（テンソルフロー）ネイティブのAPIを使う実装は複雑で時間がかかるのが問題だと言われています。 そのため、Google社ではKeras（ケラス）というTensorFlowやTheano（シアーノ）などのディープラーニングライブラリのラッパーをTensoFlow本体に取り入れ、よりシンプルで高速に開発することを推奨しています。 このコースではこのKerasを用いたディープラーニングの実装にフォーカスし、環境構築からニューラルネットワークによる学習、ディープラーニングなどを学べます。コースを終えると、あなたのアイデアをKerasを用いて短期間に実装できるようになります。 また、Kaggle（カグル）というデータサイエンティストコミュニティサイト上で、データサイエンスのコンペティションに参加する手順を解説し、オープンデータで学習を行います。Kaggleの参加者は "Kaggler" （カグラー）と呼ばれ、実力を証明するのに役立ちます。 Kagglerとなってメダル取得を目指して学習し、就職や転職に役立つポートフォリオを作り、AIエンジニアやデータサイエンティストとして活躍できるようになりましょう！ 【コース概要】 機械学習・深層学習の概要と環境構築 3層ニューラルネットワークでMNISTを解く 畳み込みニューラルネットワークでFashion_MNISTを解く Kaggleへの登録とコンペティションの解読方法 Kaggleで学ぼう！　（Dogs vs. Cats）...

4.9
(230)
By: 井上 博樹 (Hiroki Inoue)
【まだ間に合う！】AI開発・機械学習を理解するための数学講座
【まだ間に合う！】AI開発・機械学習を理解するための数学講座

プログラミングなしで、AIプログラミングや機械学習・深層学習を理解するための数学的な基礎知識を短期間に学んで、AI時代に取り残されず活躍できるようになりましょう！プログラミングをせずに基本的な数学用語を丁寧に学んでいきます。 【更新情報】 2019/5/7 行列計算のレクチャーを完成し追加しました。 2018/12/25 線形代数セクションにベクトルのレクチャーを5本掲載しました。 【講座概要】 中学・高校の数学基礎、線形代数、微分、確率統計などのうち、AI開発や機械学習・ディープラーニングなどの理解に必要な数学的知識を短期間に学ぶことを目指します。 理解度を向上させるためプログラミングはしないで、週末に一気に学び直せます。 【注意】中高の数学に不安がない方には物足りない内容だと考えますので、受講はお勧めしません。 第1日目：　数学基礎 関数 変数と定数 1次関数 GeoGebraのインストールとグラフの描画 2次関数 累乗・累乗根 指数関数 対数関数 自然対数とネイピア数 第2日目：　微分 極限 微分の公式...

4.9
(230)
By: 井上 博樹 (Hiroki Inoue)
Raspberry Pi とTensorFlow ではじめるAI・IoTアプリ開発入門
Raspberry Pi とTensorFlow ではじめるAI・IoTアプリ開発入門

2018年8月、Google BrainチームはTensorFlow 1.10をリリースし、Raspberry Pi（Raspbian）に正式対応しました。ラズベリーパイでディープラーニング・IoTにチャレンジしましょう！ 【最新更新情報】 2019/9/9 「Raspbian 2019-07 におけるJupyter Notebookインストール時の注意」をセクション4に追加しました。最新のRaspbianではJupyter Notebookを通常インストールすると起動しないパッケージングの不具合がありました。 2018年8月、Google BrainチームはTensorFlow 1.10をリリースし、Raspberry Pi（Raspbian）に正式対応しました。 Raspberry Pi（ラズベリーパイ）は、イギリスのRaspberry Pi財団が設計・開発している名刺サイズのマイクロコンピューターで、今日まで世界で1000万台以上も出荷されています。 Raspberry PiはLinux系のUbuntuやRaspbian, DebianやWindows 10 IoT Coreなどに対応し、センサーやカメラから取得したデータとソフトウェアを連携して、AIやIoTのアプリケーションのプロトタイピングで威力を発揮します。 ラズベリーパイでディープラーニング・IoTにチャレンジしましょう！...

4.9
(230)
By: 井上 博樹 (Hiroki Inoue)
【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
【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

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：　...

4.9
(230)
By: 井上 博樹 (Hiroki Inoue)
【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門
【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門

「お父さんAIスケッチ」で使われている、TensorFlowとPython3で画像生成（GAN：Generative Adversarial Network。敵対的生成ネットワーク）に挑戦。TensorFlowによる開発手順も確認できます。 【更新情報】 2018/8/23 DCGANのセクションのレクチャーをすべてアップロードしました。 2018/4/7 GANセクションのまとめ、Jupyter Notebook, スライドをアップロードしました。 【コース概要】 2018年現在、ますますAI活用への注目が集まっています。 中でも、イアン・グッドフェロー氏（現Google Researchチーム）が発案した GAN（敵対的生成ネットワーク） は最も注目を集めるアルゴリズムで、 テキストから画像を生成する 超解像（低解像度画像から鮮明な高解像度画像を生成する） 人間の映像を自動生成する など、さまざまな応用が進められています。 日本では、ソフトバンク社が5万枚の画像で学習させた 「おとうさんAIスケッチ」 を公開しています。 線画からお父さんぽい写真を生成します。 このコースでは、TensorFlowを用いて、このGANによる画像生成AI開発にチャレンジします。...

4.9
(230)
By: 井上 博樹 (Hiroki Inoue)