【Kaggleで学ぼう】Python と Keras で学ぶディープラーニング開発入門
What you'll learn
- Kerasを使用して高速にディープラーニングモデルを開発できるようになります。
- ディープラーニング開発時のパラメーターチューニングのコツを理解し、実践できるようになります。
- 畳み込みニューラルネットワークを使用した開発を実践できるようになります。
- Kaggleへの登録・コンペへの参加方法、学習方法を理解できるようになります。
Course content
- Preview01:10
Requirements
- PCの基本的な操作スキル（フォルダー作成やウェブブラウザでのサイトへのアクセス）
- インターネット接続（PythonパッケージやKerasのインストールに必要です）
- 関数や微分の概念（計算はできなくても学習可能ですが、理論が知りたい方はオプションで数学コースも用意しています）
- エラーが出ても諦めずに調べたり、質問して解決しようとする意欲
Description
【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）
Dogs vs. Cats をCatdogNet（VGG-16コンパクト版）で解く（2018/11/14 追加)
【更新情報】
11/14 セクション５にモデルの定義、学習の実行、結果の可視化までを追加しました。
11/12 セクション５に正解ラベルの生成、Seabornによるカウントプロットや画像データの表示のレクチャーを追加しました。
11/10 セクション５にリストの内包表記のレクチャーを追加しました。
Who this course is for:
- Python3とKerasでディープラーニングを学び直してみたい方
- TensorFlowのDefine&Runスタイルで直接開発するのは難解に感じて、もう少し易しくAIプログラミングをしたい方
- 数学的詳細は別に理解するとして、実践的なディープラーニングアプリケーション開発にチャレンジしたい方
- Kaggleへの登録・参加方法・勉強方法を知りたい方
Instructor
![井上 博樹 (Hiroki Inoue)](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.1 Instructor Rating
- 21,765 Reviews
- 87,713 Students
- 34 Courses
東京大学工学部卒。富士総合研究所・国際大学GLOCOMを経て、ワシントンD.C.の教育系スタートアップ（Blackboard)にて多言語化などを担当。NASDAQ IPOを経験した後、起業。
Udemyでのべ約122,000名にAI開発・プログラミング講座を34コース提供中。
現在は、研究開発へのAI導入支援を提供し、ディープラーニングによる電力消費量予測、医療分野におけるディープラーニングによる画像分析などの研究開発の支援実績有。
また、Udemyでの教育経験を活かし、教育機関や企業などの教育研究支援、オンライン教育プラットフォーム（LMS/Moodle/Canvas/Blackboard）導入、反転授業・ブレンデッドラーニング・パーソナライズドラーニング（個別学習）の導入支援、映像授業制作、教育アプリ開発なども提供。
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。