②米国AI開発者がやさしく教える深層学習超入門第二弾(画像認識)【Pythonで実践】

※本講座は全３部構成である深層学習超入門の"第二弾"です

画像系の深層学習の基礎をゼロから学べます．学習した理論をPythonでスクラッチで実装し，理論x実装の相乗効果で確実に深層学習を習得できます．

また，Pytorchを使用して深層学習のモデル学習も行うので，実務にも即応用できる内容です．

(全3部構成で，本講座は「第二弾」となっており，主に画像系の深層学習であるCNNの基本や少し応用的なアルゴリズム/テクニックを解説しています．)

【特徴】

- 現役のAI開発者から学ぶ

- 実際の現場でどのように使うのかを解説

- 完全体系的に学ぶ

- アルゴリズムのスクラッチ実装により完全に理解して進める

- 数式を丁寧に解説

- 図を多用しイメージで学ぶ

- Pytorchでの実装も紹介

- 学習したことをすぐに実データに適用可能

- DockerとJupyterLabを使った本格データサイエンス環境 (Dockerを使って簡単環境構築)

- これ1本で理論x実装が同時に，着実に学べる

深層学習の理論とPythonの実装のレクチャーは別になっているため，理論だけを学習することも可能です．そのためPythonを知らなくても本講座で深層学習を学ぶことができます．

Pythonの実装のレクチャーは，Pythonの基礎知識とデータサイエンスに必要なPython(NumpyやMatplotlibなど)の知識が必要です．

Macを使って講義を進めますが，環境が作れればWindowsでも問題ありません．

DockerとJupyterLabを使った本格的なデータサイエンスの環境を使いますが，WindowsでDocker環境を作れれば，全く同じ環境を構築することができます．(Windowsでの環境構築のサポートはしておりません．あらかじめご了承ください)