What you'll learn
- ニューラルネットワークの仕組み
- Pytrochを用いたニューラルネットワークの実装方法
- 深層学習の基礎
- 単純パーセプトロンの仕組み・実装方法
- 多層パーセプトロンの仕組み・実装方法
Course content
- Preview05:55
- Preview00:58
- Preview03:57
- Preview07:32
- Preview02:10
- Preview02:02
- 08:55線形回帰、ロジスティック回帰への拡張
- 45:04線形回帰、ロジスティック回帰の実装
- 06:13多層パーセプトロンの説明
- 26:28多層パーセプトロンの実装
Requirements
- Pythonの基本文法の理解
- 高校1年生レベルの数学の知識
Description
本講座では、Google Colaboratory(Colab)の環境を利用しながら実際に手を動かしてPytorchで単純パーセプトロン・多層パーセプトロンを実装し、ネットワークが自動学習できるように拡張していきます。ニューラルネットワークがどのような仕組みで訓練・推論を行っているのかの理解を深めることができます。
Pytorchの書籍や公式チュートリアルで挫折してしまった方が、もう一度深層学習にチャレンジしたいと思うきっかけになればと思い、極力平易な言葉での解説に徹しました。
※実践編にてCNN/RNN/BERTなどについても解説しておりますが、本講座には含まれませんのでご注意ください。
[目次]
01_直感!PythonPytorchで始める深層学習実装入門ハンズオン紹介
02_Colaboratory説明
03_Colaboratoryハンズオン
04_単純パーセプトロン説明
05_単純パーセプトロン実装
06_単純パーセプトロンサマリ
07_線形回帰、ロジスティック回帰、勾配降下法の説明
08_線形回帰、ロジスティック回帰、勾配降下法の実装
09_多層パーセプトロンの説明
10_多層パーセプトロンの実装
[前提知識]
・Pythonの基礎文法
・高校1年生レベルの数学の理解を前提
Who this course is for:
- データサイエンスに興味を持つ初級Python開発者
- Python/Pytorchでのニューラルネットワーク実装ができるようになりたい方
- 深層学習の実装に興味のある方
Instructor
![経知 神草](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.0 Instructor Rating
- 13 Reviews
- 145 Students
- 3 Courses
English Name: Joshua K. Cage
Data Scientist/NLPer at a global research institute.
The author of the amazon kindle books below.
1) Python Natural Language Processing (NLP) Exercises : From Basics to BERT
2) Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras
3) Python Numpy 101 Exercises: Skyrocket your Python skill
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早稲田大学理工学部卒、早稲田大学大学院修了。現在、企業にて自然言語処理及び機械学習に関する研究開発に従事。
著書に『Python自然言語処理101本ノック:: ～基礎からBERTまで～』『初心者向けPythonデータ分析入門: Numpy/Pandas/Matplotlib/Scikit-learn/Keras対応』『実践で理解する G検定 ディープラーニング教本: G検定合格者が教える最短で合格する秘法』『詳解！実践で理解するG検定 Web模試 解説書 Kindle版』