
本コースにおける教材の使用方法です。
このコースの導入です。
このコースの、各セクションの概要を解説します。
ディープラーニング(深層学習)について、概要を解説します。
本コースで学ぶための、心構えについて解説します。
開発環境であるGoogle Colaboratoryの使い方、およびPythonの基礎を学ぶための教材の使い方について解説します。
このセクションの演習です。
このセクションの教材を紹介します。
このセクションの概要です。
本コースで必要なライブラリ、NumPyの基礎を学びます。
単一ニューロンをコードで実装します。
ニューラルネットワークをコードで実装します。
このセクションの演習です。
このセクションの教材を紹介します。
このセクションの概要です。
「微分」について、基礎からコードとともに学びます。
「微分」について、基礎からコードとともに学びます。
「連鎖律」を使い、合成関数を微分する方法を解説します。
このセクションの演習です。
このセクションの教材を紹介します。
このセクションの概要です。
偏微分の概念を、数式とグラフを使って学びます。
勾配降下法の概念と、実装方法について学びます。
不思議な性質を持つネイピア数と、これを使ったシグモイド関数について学びます。
このセクションの演習です。
このセクションの教材を紹介します。
このセクションの概要です。
連鎖律をより汎用的な形に拡張します。
誤差の定義の仕方を解説します。
バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)の原理を解説します。
バックプロパゲーションにより学習するニューラルネットワークを実装します。
バックプロパゲーションにより学習するニューラルネットワークを実装します。
コースの最後に、受講生の皆様へ向けてメッセージを送ります。
講師の活動や最新情報についてご紹介します。
-------------------- お知らせ -----------------------
本コースは、2021年9月5日に全面リニューアルされました。
開発環境はGoogle Colaboratorlyに変更され、コードも全面的に更新されました。
旧レクチャーの動画の内容は既に古くなってしまったので、2021年9月5日に削除されました。
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みんなのディープラーニング講座は、誰にでも開かれたディープラーニング(深層学習)初心者向けの講座です。
ディープラーニングを学ぶために必要な名要素を細かく分解し、それぞれについて少しずつ動作を確認しながら丁寧に学んでいきます。
人工知能、機械学習技術の中でもディープラーニングは近年特に高い注目を集めており、第三次AIブームの主役となっています。
ディープラーニングはヒトの神経細胞ネットワークを模倣したニューラルネットワークをベースとしていますが、ニューラルネットワークに関しては、時間を割いて丁寧に解説します。
本講座は、このディープラーニングの基礎をPythonのコードを書いて少しずつ動作を確認しながら学びます。
PyTorchやTensorFlowなどのフレームワークを使わないので、ディープラニングの原理を着実に身につけることができます。
コードの記述と実行には、Google Colaboratoryという開発環境を使います。
これにより、プログラミング初心者の方が躓きやすい環境設定が大幅に楽になります。
本コースは、実際に手を動かして動作を体験することに重きを置いています。
難しい数学の箇所は分解して丁寧に解説しているので、文系や非エンジニアの方にもお勧めです。
Pythonのコードを書きながら、楽しくディープラーニングの基本原理を学んでいきましょう。
ディープラーニングの最初の一歩として、本コースはおすすめです。
注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。
講座の内容は以下の通りです。
Section1. ディープラーニング(深層学習)って何?
→ ディープラーニングの概要、および開発環境について解説します。
Section2. ニューラルネットワークに触ってみよう!
→ ニューラルネットワークを、コードを書きながら体験ベースで学びます。
Section3. 「微分」に慣れよう!
→ ニューラルネットワークの学習に不可欠な、「微分」について学びます。
Section4. 勾配降下法で遊ぼう!
→ 勾配降下法により、ニューラルネットワークが学習するメカニズムを学びます。
Section5. 学習するニューラルネットワーク
→ ディープラニングのコードを記述し、動作を確認します。
なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。
Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。
なお、大学レベル以上の数学や、高度なディープラーニングの解説は行いません。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や再帰型ニューラルネットワーク(RNN)などの解説は含まれませんのでご注意ください。