習うより慣れよう Visual AI さわって覚える人工知能「ディープラーニング編」
What you'll learn
- プログラムと機械学習の違い
- ニューラルネットワークの基本と応用
- ディープラーニングに関係するいろいろな言葉とその使われ方
- 手書き数字認識で理解する画像認識の方法
- 重みの学習推移
- 手書き文字認識での転移学習
- 自分の書いた手書き文字で学習させてみる
Requirements
- 機械学習未経験者の方は「導入編」をみておくことが望ましいです。
Description
理屈よりも感覚で。プログラムや難しい数式を使わないで、体感的で視覚的にディープラーニングを学んでいきます。このコースを終えたあとには、AI技術者とディープラーニングについてある程度の会話をすることができるようになっているはずです。プログラムまでやりたくない、数学まで勉強したくないという方にオススメです。一方ディープラーニングは初心者には易しく上級者には難しい技術なので、TensorFlowやChainerなどのサンプルプログラムを動かしたけれども何が起こっているのかよく理解できなかったという方にもお薦めします。機械学習、ディープラーニングのプログラミングのコースと並行して見ていくと、より理解が深まると思います。「つかめる」ディープラーニングにして欲しい、という要望に応えられるように構成しました。
このコースではビデオを見るだけでなく、実際にお手元のパソコンでその動きを体験できるようにプログラムコードを用意してあります。圧縮ファイルを解凍すれば、インストールすることなくブラウザ上で動きます。
※コース後半では、自作の手書き文字を人工知能に学習させることができるレクチャーも用意しています。ディープラーニングのすごさを体験してみてください。
Don't think! Just feel!
レクチャーではコーディングについての解説はありませんが、プログラムを動かせる方は是非、教材用のコードをダウンロードして動かしてみてください。ニューラルネットワークの動きを生で体験できます。教材用のコードのうち、オリジナルのコードについては質問を受け付けています。プログラム未経験の方はコードについて深く考えずに、おおまかな仕組みや具体的な計算の流れを見ていきましょう。
【BGMについて】
ビデオでは、環境音(ノイズ)を消すために小さなBGMを流しています。
Who this course is for:
- ディープラーニングを直観的に理解したい方
- フレームワークやネットのサンプルを動かしたけれども、どういった仕組みで動いているのか、より理解を深めたい方
- ディープラーニングでの手書き文字の学習を実際に手元のパソコン上で試してみたい方
- データサイエンスに関心を持つ初級の開発者
Instructor
JDLA(日本ディープラーニング協会)認定 E資格取得
AIというと「研究所」で行うものに感じますが一般人は扱えないのでしょうか?そういった疑問から当コースでは「パソコン」を使ってどこまで再現できるのか、会社や学校、個人教育向けに挑戦してみることにしました。紙と鉛筆のレベルから「手で触れる」AIを体感してみましょう。
今はフレームワークもあり、ネット上のサンプルを実行すれば簡単に結果を得られますが、ひとたび実用化を計ろうとするとすると、たちまち使い物にならなくなります。しかし機械学習がどのような理屈で動いているのか知っていれば、プログラムを加筆修正することができます。
途中で分からなくなってきたときは...
人工知能・機械学習初心者の方は、以下の順序でコースを受講していただくと分かりやすいと思います。イラストを多めに用いた解説を行っています。
画像認識(ディープラーニング)
習うより慣れよう Visual AI さわって覚える人工知能「ディープラーニング編」
ニューラルネットワークを大量の絵を使ってわかるように解説しています。紙と鉛筆で計算できるようになります。
↓
GAN(生成モデル)
条件付の手書数字を生成しよう。Conditional GANで学ぶ生成モデル
初級~中級です。その後、CycleGANやStyleGANに進むとわかりやすいと思います。
↓
自然言語処理
AI機械翻訳(付録:日本語対応ソースコード付)
まずはRNN(再帰型ニューラルネットワーク)で自然言語処理を身に着けておきましょう。