【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築-
What you'll learn
- 機械学習フレームワークPyTorchの基礎が身につきます。
- PyTorchのコードの読み書きができるようになります。
- CNN、RNNなどを実装できるようになります。
- 人工知能アプリを構築し、公開できるようになります。
- 自分で調べながら、ディープラーニングのコードを実装する力が身につきます。
Requirements
- Pythonの基礎を学ぶためのテキストがダウンロード可能ですが、動画によるPythonの解説はありません。
- 何らかのプログラミング経験があった方が望ましいです。
- 数学の知識はほとんど必要ありません。
- Google Colaboratoryを使用するためにGoogleアカウントが必要になります。
Description
本コースのゴールは、PyTorchを使ってディープラーニングが 実装できるようになることです。
PyTorchを使ってCNN(畳み込みニューラルネットワーク)、RNN(再帰型ニューラルネットワーク)などの技術を順を追って幅広く習得し、人工知能を搭載したWebアプリの構築までを行います。
各ディープラーニング技術の要点を解説した上で、PyTorchのコードを基礎から丁寧に解説します。
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。
PyTorchはオープンソースの機械学習ライブラリで、簡潔さ、柔軟性、速度のバランスに優れているため人気が急上昇中です。
また、簡潔な記述が可能なため、最新の研究成果の実装によく使われています。
海外を中心にコミュニティ活動が活発で、ネット上の情報が豊富なのもメリットです。
本コースでは開発環境にGoogle Colabを利用するので、環境構築にはほとんど手間がかかりません。
GPUが無料で利用できるので、コードの実行時間も短縮できます。
効率よくPyTorchを習得できるように、様々な工夫を凝らしています。
PyTorchを包括的に学び、皆さんの技術的な可能性を大きく広げましょう。
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本コースの主な内容は以下の通りです。
イントロダクション
→ PyTorchの概要、ディープラーニングの概要、そしてPyTorchの基礎であるTensorについて解説します
PyTorchで実装する簡単なディープラーニング
→ 可能な限りシンプルなコードで、ディープラーニングを実装します
PyTorchの様々な機能
→ 自動微分、DataLoaderなどのPyTorch特有の機能について解説します
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
→ CNNの原理を学んだ上で、CNNによる画像分類をデータ拡張、ドロップアウトとともに実装します
再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
→ RNNの原理を学んだ上で、シンプルなRNNの構築、およびRNNによる画像生成を行います
AIアプリのデプロイ
→ 学習済みモデルを活用した人工知能Webアプリを構築します
なお、ディープラーニングの数学的背景については最小限の解説となりますのでご注意ください。
Pythonの基礎についての解説動画はありませんが、テキストがダウンロード可能です。
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本コースでは可能な限り丁寧な解説を心がけていますが、ある程度ご自身で調べることも必要になるのでご注意ください。
動画を見るのみでも学習が進められるようになっていますが、可能であればPythonのコードを動かしながら進めることをお勧めします。
コードがダウンロード可能ですので、これをベースに様々なカスタマイズを行うこともお勧めです。
それでは、PyTorchを使って一緒に楽しく本格的な人工知能を学んでいきましょう。
Who this course is for:
- 人工知能/機械学習に強い関心のある方
- フレームワークPyTorchを使えるようになりたい方
- 実務で機械学習を使いたい企業の方
- 専門分野で人工知能を応用したい研究者の方
- 有用な深層学習用フレームワークを探している方
Instructors
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育/研究/アートに従事。
東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。
法政大学デザイン工学部兼任講師。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、十数万人にAIを教える人気講師。
複数の有名企業でAI技術を指導。
著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」(SBクリエイティブ)、「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」「PyTorchで作る!深層学習モデル・AI アプリ開発入門」「BERT実践入門」(翔泳社)。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」(技術評論社)。
Python歴7年。
フリーランスのAIエンジニアをしながら東北大学大学院 医学系研究科の博士課程にて医療AIの研究をしています。
東大発スタートアップにてAIエンジニア、東証一部上場企業にてシニアデータサイエンティストを経て、上述の通りフリーランスのAIエンジニアとして活動中。
東京大学大学院博士課程(天文学)中退。University College Londonに研究留学経験あり。TOEIC840点。