Udemy
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
Development
Web Development Data Science Mobile Development Programming Languages Game Development Database Design & Development Software Testing Software Engineering Development Tools No-Code Development
Business
Entrepreneurship Communications Management Sales Business Strategy Operations Project Management Business Law Business Analytics & Intelligence Human Resources Industry E-Commerce Media Real Estate Other Business
Finance & Accounting
Accounting & Bookkeeping Compliance Cryptocurrency & Blockchain Economics Finance Finance Cert & Exam Prep Financial Modeling & Analysis Investing & Trading Money Management Tools Taxes Other Finance & Accounting
IT & Software
IT Certification Network & Security Hardware Operating Systems Other IT & Software
Office Productivity
Microsoft Apple Google SAP Oracle Other Office Productivity
Personal Development
Personal Transformation Personal Productivity Leadership Career Development Parenting & Relationships Happiness Esoteric Practices Religion & Spirituality Personal Brand Building Creativity Influence Self Esteem & Confidence Stress Management Memory & Study Skills Motivation Other Personal Development
Design
Web Design Graphic Design & Illustration Design Tools User Experience Design Game Design Design Thinking 3D & Animation Fashion Design Architectural Design Interior Design Other Design
Marketing
Digital Marketing Search Engine Optimization Social Media Marketing Branding Marketing Fundamentals Marketing Analytics & Automation Public Relations Advertising Video & Mobile Marketing Content Marketing Growth Hacking Affiliate Marketing Product Marketing Other Marketing
Lifestyle
Arts & Crafts Beauty & Makeup Esoteric Practices Food & Beverage Gaming Home Improvement Pet Care & Training Travel Other Lifestyle
Photography & Video
Digital Photography Photography Portrait Photography Photography Tools Commercial Photography Video Design Other Photography & Video
Health & Fitness
Fitness General Health Sports Nutrition Yoga Mental Health Dieting Self Defense Safety & First Aid Dance Meditation Other Health & Fitness
Music
Instruments Music Production Music Fundamentals Vocal Music Techniques Music Software Other Music
Teaching & Academics
Engineering Humanities Math Science Online Education Social Science Language Teacher Training Test Prep Other Teaching & Academics
AWS Certification Microsoft Certification AWS Certified Solutions Architect - Associate AWS Certified Cloud Practitioner CompTIA A+ Cisco CCNA CompTIA Security+ Amazon AWS AWS Certified Developer - Associate
Graphic Design Photoshop Adobe Illustrator Drawing Digital Painting InDesign Character Design Canva Figure Drawing
Life Coach Training Neuro-Linguistic Programming Mindfulness Personal Development Personal Transformation Meditation Life Purpose Emotional Intelligence Neuroscience
Web Development JavaScript React CSS Angular PHP WordPress Node.Js Python
Google Flutter Android Development iOS Development Swift React Native Dart Programming Language Mobile Development Kotlin SwiftUI
Digital Marketing Google Ads (Adwords) Social Media Marketing Google Ads (AdWords) Certification Marketing Strategy Internet Marketing YouTube Marketing Email Marketing Google Analytics
SQL Microsoft Power BI Tableau Business Analysis Business Intelligence MySQL Data Modeling Data Analysis Big Data
Business Fundamentals Entrepreneurship Fundamentals Business Strategy Online Business Business Plan Startup Freelancing Blogging Home Business
Unity Game Development Fundamentals Unreal Engine C# 3D Game Development C++ 2D Game Development Unreal Engine Blueprints Blender
30-Day Money-Back Guarantee
Development Programming Languages Neural Networks

【NumPy・Python3で】ゼロから作るニューラルネットワーク

Python 3とNumPyで単層・多層ニューラルネットワークを自作して、機械学習の仕組みを理解しよう。バックプロパゲーションの仕組みをスクラッチで理解することで、ディープラーニングのライブラリを使いこなせるようになります。
Rating: 4.5 out of 54.5 (602 ratings)
6,271 students
Created by 井上 博樹 (Hiroki Inoue)
Last updated 10/2019
Japanese
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • パーセプトロンによる学習について手動計算をして仕組みを理解できます。
  • 勾配降下法の仕組みを数式解説を見たり、コードを書いて理解できます
  • ゼロからニューラルネットワークを書いて仕組みを理解できます
  • 逆伝播(バックプロパゲーション)が機能する仕組みをデータの流れを確認して理解できます
  • TensorFlowやScikit-learn, chainer, Caffe 2などでブラックボックス化されている仕組みを理解し、より効果的な設計や最適化ができるようになります。
Curated for the Udemy for Business collection

Course content

7 sections • 73 lectures • 3h 47m total length

  • Preview03:12
  • 機械学習のいろいろなパターン
    04:39

  • Anaconda最新版のインストール
    07:28
  • はじめての機械学習体験(線形回帰とグラフのプロット)改変中
    15:46
  • データのダウンロードURL
    00:15
  • GitHubからのパラメーターファイルのダウンロード方法
    01:04
  • 練習課題:線形回帰を実行してみよう
    00:06
  • notebookを保存して終了しよう
    01:56
  • 練習課題:Notebookの保存と再読み込み
    00:08
  • 線形回帰(その2 Bostonデータ)
    01:14
  • 線形回帰2(データの読み込み)
    05:55
  • 線形回帰を実行する(部屋数と価格の関係)
    03:05
  • 線形回帰の結果をグラフにしてみよう
    04:36
  • 練習課題: 部屋数から価格の推定をしてみよう
    00:08
  • 練習課題: 他の変数と住宅価格の関係性を調べよう
    00:04
  • ディープラーニングを体験してみよう(1/2)
    11:41
  • ディープラーニングを体験してみよう(2/2)
    07:32
  • moviepyでエラーが出る場合の対処方法
    00:14
  • 補足:チェックポイントファイルの保存手順
    00:52
  • 練習課題: スタイルトランスファーを実行してみよう
    00:10
  • イントロのまとめ
    00:12

  • Preview13:30
  • 確認テスト
    1 question
  • 行列の扱い(NumPy)
    04:25
  • ベクトルデータ
    02:59
  • 練習課題: ベクトルデータの生成と掛け算
    00:05
  • 行列の扱い
    03:22
  • 練習課題: 2次元行列をNumPyで扱ってみよう
    00:04
  • レクチャーノート
    00:02

  • Preview03:18
  • 練習課題:形式ニューロン
    00:14
  • 単層パーセプトロン
    02:04
  • 練習課題:AND回路
    00:14
  • 解答例: AND回路
    00:29
  • 練習課題:NAND回路
    00:12
  • 練習課題: OR回路
    00:12
  • 練習課題: XOR回路を考えてみよう
    00:12
  • ニューラルネットワークへ
    01:48

  • Preview10:19
  • GeoGebraをインストールしてグラフを描こう
    04:48
  • GeoGebraについての注意
    00:32
  • (オプション)指数対数の復習
    07:19
  • 練習課題:指数関数と対数関数のグラフを描いてみよう
    00:12
  • 練習課題: シグモイド関数をPythonで描いてみよう
    00:03
  • 解答例: シグモイド関数をプロットする
    06:13
  • 練習課題: ReLU関数をPythonで描いてみよう
    00:04
  • 解答例: ReLU関数のグラフを描いてみよう
    02:48
  • シンプルなニューラルネットワークによる出力計算
    02:56
  • 練習課題: アウトプットを計算してみよう
    00:10
  • 解答例: アウトプットの計算
    04:10
  • 練習課題:行列の積として書き直す
    00:14
  • 解答例: 行列のドット積として計算
    04:13
  • レクチャーノート
    00:02

  • Preview05:33
  • 誤差関数の導入
    12:21
  • 微分と学習率の導入
    04:09
  • 連鎖律(チェインルール)その1
    08:42
  • 連鎖律による微分(その2)
    06:47
  • シグモイド関数の微分
    07:27
  • 練習課題: 勾配から新しい重みを計算してみよう
    00:20
  • 解答例: 単層NNにおける逆伝播による重みの更新
    09:53
  • サンプルコード
    Processing..
  • 発展課題: 重みの更新を繰り返して推定値の変化を確認しよう
    00:05
  • レクチャーノート
    00:05

  • 隠れ層の導入(非線形分離問題を解く)
    06:52
  • 隠れ層の出力を計算してみよう
    08:29
  • 練習課題: 出力を計算してみよう
    00:08
  • 解答例: 多層NNの出力
    00:03
  • 重みの更新手順のレビュー
    02:56
  • 多層ネットワークにおけるバックプロパゲーション
    05:48
  • 練習課題:バックプロパゲーションの計算
    Processing..
  • このセクションのレクチャーノート(更新中)
    00:07
  • 最終プロジェクト: ニューラルネットワークを自作
    00:12
  • レンタルバイク問題のコードサンプル
    00:05

Requirements

  • Windows, macOS, Linuxの動作するPC
  • 手計算をしたり、コードを入力して考えることを嫌がらないこと
  • 数学アレルギーでないこと(基礎から解説しますが、微分や指数対数などが出てきます。)
  • 折れない心

Description

*2017/8/14 最終課題のサンプルコード(Jupyter Notebook形式)を掲載しました。

*2017/6/2 バックプロパゲーションのレクチャーを追加しました。

*2017/5/17 多層ニューラルネットワークでの出力計算を掲載しました。

ニューラルネットワークを多層化したディープラーニングは、画期的な精度向上を実現し、大変注目を集めています。そして、TensorFlow, Chainer, Caffe 2などさまざまなライブラリが登場して、以前より手軽にディープラーニングを実装できるようになりました。

しかし、こうしたライブラリを使いこなすためにも、ブラックボックス化されている最適化の手法を理解しておくと、学習の精度を向上させるためのパラメーター最適化などに役立ちます。

この講座では、上記のような各種ライブラリを使用せず、NumPyやPandasなど行列計算やデータ入出力ライブラリだけを使用してニューラルネットワークを作成し、誤差の逆伝播(バックプロパゲーション)による重みの最適化や、勾配降下法の原理についての理解を目指します。

これにより学習率や隠し層の数などのパラメーターを変化させると、結果にどのような影響があるのか、を体験を通じて理解できます。

レクチャーでは数学的な処理についても逐一解説をしていきます。中学レベルの数学的知識があれば理解できるように指数対数や、微分、合成関数の微分(チェインルール)などについて解説をしますので、高校数学に自信がない方でもチャレンジできます。

数学的な解説・理解が不要な方、映像による学習は好きではない方には受講をお勧めしませんので、十分ご注意ください。

それでは一緒に学びましょう!

Who this course is for:

  • TensorFlowやScikit-learnなどのライブラリを使わず、機械学習の処理の仕組みをちゃんと理解したい方
  • ニューラルネットワークの誤差逆伝播によるエラー最小化の仕組みを理解したい方
  • NumPyやPandas, Matplotlibなどを使えるようになりたい方
  • 指数対数や連鎖律(合成関数微分)など機械学習に必要な数学をきちんと理解したい方

Instructor

井上 博樹 (Hiroki Inoue)
AIエンジニア、Udemy講師
井上 博樹 (Hiroki Inoue)
  • 4.1 Instructor Rating
  • 21,885 Reviews
  • 88,005 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。


  • Udemy for Business
  • Teach on Udemy
  • Get the app
  • About us
  • Contact us
  • Careers
  • Blog
  • Help and Support
  • Affiliate
  • Terms
  • Privacy policy
  • Cookie settings
  • Sitemap
  • Featured courses
Udemy
© 2021 Udemy, Inc.