PyTorch Boot Camp : Python AI PyTorchで機械学習とデータ分析完全攻略
What you'll learn
- 機械学習の要素技術理解
- 損失関数、逆伝播法、連鎖律を基礎から手計算レベルで理解
- -DNN(ディープニューラルネットワーク)中古車価格予測など
- -CNN(畳み込みニューラルネットワーク) を活用したMNIST画像分類
- -RNN(リカレントニューラルネットワーク) でウイルスの予測
Requirements
- Mac or Windows PC
Description
人気急上昇中、Facebook製AIフレームワークPyTorchの使い方をゼロから解説します。
本コースではFacebook製AIフレームワークPyTorchをゼロから解説し、 最終的には一人でPyTorchを使って機械学習やデータ分析ができるようなレベルになることを目指します。
機械学習の要素技術理解
損失関数、逆伝播法、連鎖律を基礎から手計算レベルで理解
-DNN(ディープニューラルネットワーク)による線形回帰とロジスティック回帰
-CNN(畳み込みニューラルネットワーク) を活用したMNIST画像分類
-RNN(リカレントニューラルネットワーク) でウイルスの予測(LSTM)
といった内容を学習します。
なぜPyTorch?
PyTorchはFacebookの人工知能研究グループにより2016年にリリースされた新しいPython AI ライブラリです。日本で長年人気の高かったChainerの開発元Preferred Networks社もPyTorchに開発基盤を移行することをプレスリリースしています。そのため、今後も幅広い分野で採用の拡大が見込まれています。PyTorchは、高機能かつ柔軟なカスタマイズが可能だけでなく、初心者にもコーディングしやすく・分かりやすい仕様になっているため、これから人工知能の勉強を始めたい人には、PyTorchをお勧めします。
しかし、PyTorchの多くの文献は英語等で書かれており、日本語での文献が少ないという問題があります。
私のゴールは学習者のみなさんがPyTorchを0から学び、最終的にPyTorchを目的に応じて自由に使いこなせる様になることです。
今までPyTorchにチャレンジして挫折した人、英語がわからなくて細かい部分の理解が欠けていた人、 PyTorchに興味がある人は是非このコースを受講して、PyTorchの特性を理解しその良さを知ってください。
PyTorchのスキルを身に着けてエンジニア、ビジネスパーソンとしての価値を高めましょう!
Who this course is for:
- 機械学習を理解したいエンジニア
- データ分析をしたいビジネスマン
Instructor
-現役エンジニア(大手外資系企業)
-Web application , Machine learning ソフトウェア開発経験10年
-旧帝国大 修士課程卒 (理論物理学)
-科学技術全般に強い興味があり、最近はWeb開発の先端技術と量子コンピューティングに注力