【4日で体験しよう!】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座
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Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
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【4日で体験しよう!】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座

TensorFlow 2 対応! 4日間でディープラーニングを体験してみよう!Windows, MacでOK!
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Last updated 4/2019
Japanese
Current price: $11.99 Original price: $119.99 Discount: 90% off
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This course includes
  • 4.5 hours on-demand video
  • 21 articles
  • 3 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • TensorFlowを実行する環境を構築できます
  • Anacondaをインストールして、安全にPython 3 の実行環境を導入できます

  • Python 3.6 の実行環境を構築できます

  • Jupyter Notebookを使用して、対話的にコードを実行できるようになります。
  • GoogleのTensorFlow公式サイトの入門編とエキスパート編をコードを実行して理解できるようになります。
  • 畳み込み・プーリング・逆伝播など深層学習の基本的な仕組みを、わかりやすい図解で理解できます
  • TensorFlowによる画像認識AIプログラムの動作を体験できます。
  • 北斎やムンクのタッチで写真をレタッチするスタイル変換のAIを試せます。
Course content
Expand all 67 lectures 04:39:50
+ 0日目: イントロと環境構築
6 lectures 25:21
ニューラルネットワークの基礎用語
02:24
ニューラルネットワークの基礎知識(2)
02:34
Google CollabでMNISTを動かしてみよう
10:18
MNISTにチャレンジ(2)
03:00
+ 環境構築
8 lectures 25:44
環境構築の注意
00:03
GPU搭載グラフィックスカードについて
01:30
GPU搭載のおすすめPC
00:06
学習上の注意
00:03
Anaconda 3のダウンロード・インストール
04:45
TensorFlow 1.11 CPU/GPU版のインストール
08:00
仮想環境の切り替え
05:01
JupyterNotebookのインストール
06:16
+ TensorFlow の動作確認(共通)
3 lectures 07:47
Hello Worldプログラムを書いてみよう(Windows, macOS)
07:03
Pythonの対話的実行環境の抜け方(Windows, macOS)
00:41
課題: 環境構築と最初のプログラム
00:03
+ TensorFlowの学習に必要な文法を学ぼう!
4 lectures 17:49
データ型
04:48
演算子
04:02
配列型データ
04:19
文字列の扱い
04:40
+ MNISTにチャレンジ(ローカル環境)
9 lectures 36:56
セクションの概要(MNISTをローカルで解く)
03:49
3層のニューラルネットワークで解いてみよう
06:50
データを確認してみよう
03:31
トレーニングをしてみよう
06:37
推定をしてみよう
03:51
学習の流れ
02:29
練習課題(Fashion MNIST)
00:01
課題解答サンプル(1)
05:15
課題解答サンプル(2)
04:33
+ 畳み込みニューラルネットワークで解いてみよう!
3 lectures 18:24
イントロ
06:50
モデルの定義
08:50
トレーニングを実行してみよう
02:44
+ 2日目: Deep MNIST for Experts (0.12対応、1.xは1行改変すれば動作)
1 lecture 00:02
サンプルコード(ノートブック)のダウンロードページ
00:02
+ 3日目: 画像認識 にチャレンジ
6 lectures 18:42

このチュートリアルで実行する内容を解説します。

画像認識プログラムの概要
03:35

TensorFlow 0.12まではtensorflowをインストールするとチュートリアルのコードが同梱されています。

TensorFlow 1.xをお使いの場合は、ビデオの手順でGitHubからclassify_image.pyのコードをダウンロードしましょう。

念のため、2017/4/6 にダウンロードしたバージョンを添付しますが、今後変更があるかもしれません。

TensorFlow 1.0.x環境用に画像認識プログラムをダウンロードする方法
03:50
modelsフォルダのダウンロード
00:02

パンダの認識がうまくいくかどうか試してみましょう。

【TensorFlow 1.0以降の注意】

バージョン0,12まで同梱されたいたデータが含まれなくなりました。

modelsフォルダが見当たらない方は、

https://github.com/tensorflow/models

をブラウザで開いて、 【clone or download】をクリックし、Download ZIP をクリックしてみてください。

するとmodelsフォルダ以下をまとめてダウンロードできます。


画像認識プログラムの実行
07:32

自分で指定したファイルで画像分類を行ってみよう

画像ファイルを指定して認識を実行してみよう!
03:42
課題3: 画像認識を実行してみよう!
00:00
+ 4日目:画像のスタイル変換(続編のプレビュー)
5 lectures 19:17
スタイル変換コード実行の注意
00:01
スタイル変換(1/2)
11:41
スタイル変換(2/2)
07:32
練習課題:スタイル変換にチャレンジ
00:00
最後に
00:02
+ オプション(Python 3、数学などの補足)
10 lectures 37:09

Pythonがはじめてな方のための解説です。

スクリプト言語(インタプリタ言語)とコンパイル型言語の違いなどについて学びましょう。

Pythonとは?
03:27

Pythonと他の統計ツールとの違いについて学びましょう。

PythonとR・SPSSとの違い
03:14

Pythonの様々な実行スタイルについて学びましょう。

Pythonのさまざまな実行スタイル
10:59
課題1: Pythonの実行環境をインストールしよう
00:00

コマンドプロンプト、またはターミナルからpythonのインタラクティブシェルを起動して、かんたんな計算をしてみましょう。

練習課題: インタラクティブシェルを使ってみよう
02:44
実行例(インタラクティブシェル)
00:00

テキストエディターでPythonプログラムを書いて、pythonコマンドで実行してみよう

練習課題: テキストファイルを作成して実行してみよう
07:35
課題解答例: ファイルに保存して実行する
00:00

ユーザーの入力を受け付けてみよう

練習課題: 入力値を反映するプログラムを書こう
09:08

if文での分岐、引数の取得、インデントなどについて学びます。

Pythonでは、インデントをつける前の行の最後にコロン ":" を付けます。

課題解答例: ファイルから実行。入力パラメーターを反映。
00:00
Requirements
  • Windows または macOSの動作するPC(Linuxも可・64bit CPU/OS)
  • Python 3.6・Anaconda・Jupyter Notebook (コース内で導入方法を解説します)
  • TensorFlow 最新版(コース内で導入方法を解説します)1.0 ~ 1.3の解説アーカイブも参照可能
  • インターネット接続 (学習データの取得に必要です)
  • 高速にバージョンアップがあってもパニックしない方(毎週のようにバージョンアップがあります)
Description

【最新更新状況】

2019/4/18 GoogleのチュートリアルのKeras移行に伴い、

  • Google Colaboratoryによる体験

  • 3層ニューラルネットワーク

  • 畳み込みニューラルネットワーク

のセクションを追加し、旧コンテンツ(TensorFlowネイティブでの開発)はアーカイブしました。


2018/10/19  TensorFlow 1.11 CPU/GPUのインストール手順(conda版)を追加しました。

     また、古いバージョンのインストール方法の動画は削除しました。

2018/3/9 Anaconda 3とTensorFlow 1.6のインストール手順を追加しました。

2017/12/4  レクチャー23のスライドに誤植があったので更新しました。

2017/11/16 TensorFlow 1.4.0(CPU版)のインストール手順を収録・追加しました。

2017/10/26 Anaconda3 5.0.0 + TensorFlow 1.3のインストール手順をmacOS, Windows版をそれぞれ追加しました。

2017/9/15 TensorFlow 1.3 GPU版のインストール手順を掲載しました。

2017/8/24 TensorFlow 1.3 GPUでcuDNN 6.0が必須になりましたので、補足を追加しました。

2017/8/13 Anaconda 4.4.0 / Python 3.6のインストール手順を追加しました。

 Windows環境でもPython 3.6がサポートされました。(*以前はPython 3.5のみ)

2017/8/2 TensorFlow 1.2.1のインストール手順を追加しました。

2017/4/29 スタイル変換(写真を画家のタッチで描く)のチュートリアルを追加しました。

2017/4/27 TensorFlow 1.1がリリースされましたので、インストール手順を追加しました。なお、既存のチュートリアルは1.1での動作を確認しました。

2017/4/3 機械学習の概要解説を追加しました。


2017/2/27 TensorFlow 1.0のインストール方法、MNIST for Beginners・Expertsのコード実行のレクチャーを追加しました。

2017/2/22 Windows版のインストール手順を更新しました(Anaconda 4.2.0のダウンロード・インストール手順)

2017/2/21 勾配降下法・ミニバッチの解説を追加しました。

2017/2/12 Jupyter Notebookでコメントを入力する方法。Jupyter Notebookの終了方法を追加しました。

2017/2/9 MNIST for Experts のスライドを更新(活性化関数の解説を追加)しました。

2017/2/8 活性化関数(ReLU)の図解レクチャーを追加しました。

【ご注意】

このコースは、Python経験者で英語でGoogle社のTensorFlowチュートリアルが自力で理解できる方には物足りないと思いますのでご注意ください。チュートリアルを実施するのはナンセンスだと考える上級者の方には決して受講をお勧めしません。間違えて受講された場合は返金も可能ですので、初心者以外の方は受講しないでください。

Pythonをはじめて体験する方、TensorFlowでどんなことができるかを体験してみたい、という方を対象にしています。TensorFlowライブラリを使用したアプリケーション開発などは別コースを企画しています。

【2019年、ディープラーニングが急速に普及します】

2017年1月30日にピッツバーグで開催されていたトップレベルのチェスの試合で、カーネギーメロン大学のグループによる人工知能 "Libratus" が人間を打ち負かしました。2017年初めには、オンライン囲碁(野狐囲碁)でチャンピオンに連勝する人工知能(Master)が登場して話題になりました。Masterの正体は、2016年にイ・セドルプロを破った "アルファ碁(AlphaGo)" の改良版でした。アルファ碁は、イギリスのディープマインド社で開発されている人工知能です。ディープラーニングや強化学習と呼ばれる仕組みを使って、コンピューターが自己対戦を繰り返して成長するコンピュータープログラムです。AlphaGoのトレーニングにはGoogle社のTensorFlowという人工知能のライブラリが使われています。

医療や農業、教育などさまざまな分野で、「人工知能・AI」による自動化、分類や推定が注目されています。ディープラーニングは、コンピューターにさまざまな情報を学習させて、分類や推定を行う機械学習の一種です。人間の脳を模したニューラルネットワークを何段にも(ディープに)重ねることで、精度の向上を実現しています。

2017年のCES (コンシューマー・エレクトロニクス・ショー)では、ディープラーニングを実装したロボットを使ったサービスやアプリケーションが次々と発表されました。今後も続々と登場するでしょう。

この講座は、AlphaGoにも採用されているGoogle社のTensorFlowライブラリを使って、短期間にディープラーニングによる人工知能の動作を体験し、ディープラーニングを活用したサービスやプロダクトの企画・開発のヒントを得られるようになることを目指して制作しました。

TensorFlowは、GooglePhotoやGoogle翻訳、Google検索などで実際に使われている機械学習、深層学習のライブラリです。

さまざまなOS上で動作をしますので、学習だけでなく、ウェブアプリケーション開発やモバイルアプリ開発も可能です。


【コースの概要】

このコースは、Udemyでのべ82,000名にプログラミングを指導してきたベテラン講師が担当します。

Google社が公開しているオープンソースの人工知能ライブラリ・TensorFlow(テンソルフロー)を使って、

以下のような順で学習を進めます。

第0日: 環境構築

  • Anaconda (Python 3) , TensorFlowのインストール

  • TensorFlowでHello World!

第1日: 手書き文字の分類 (多項ロジスティック回帰)

  • 多項ソフトマックス回帰の実行

第2日: 手書き文字の分類 (畳み込みニューラルネットワーク)

  • 2段階の畳み込み・プーリング層、2層の全結合層を組み合わせたニューラルネットワークで精度を向上させる

  • 学習したモデルを使用して分類を実施してみる(収録中)

第3日: 画像認識

  • パンダの画像認識

  • オリジナル画像(犬)の認識

第4日: スタイル変換

  • 画家のタッチをAIに学習させ、写真のスタイル変換をするAIプログラムを体験します。

  • サンプルは北斎の「波」を使用しますが、ムンクやゴッホなどのデータも使用可能です。

オプション(必須ではありません)

  • Python 3の概要 

  • Python 3 のミニマムな文法

  • 参考文献リスト


プログラムをJupyter Notebook上でステップ・バイ・ステップで実行しながら、ディープラーニングの仕組みを体験していきます。


*レクチャーで使用したJupyter Notebookはコース内でダウンロードできます。お急ぎの方はコーディングせずにプログラムを実行できます。ご自身でコーディングするとより理解が深まるでしょう。

【このコースを学ぶと】

人工知能と言われても、言葉だけではどんなことができるのかピンときません。しかし、実際に人工知能のトレーニングや推定を体験してみると、いろいろなアイデアが生み出せるようになるでしょう。

ぜひこの機会にTensorFlowを体験し、人工知能時代に活躍するスキルを手に入れましょう。現在、世界中でディープラーニングエンジニアの求人が急拡大しています。また、あらゆる業種で、人工知能を適用して課題解決が図れる人材が切望されています。エンジニアでなくても、ディープラーニングや機械学習の概念を理解することで、人工知能の得意なことを活かしたり、まだ人工知能ではできない限界を知って、リアリティのある意思決定ができるようになります。


【このコースの特徴】

  • 数学やプログラミングの知識がなくても、ディープラーニングのプログラムを体験できます。

  • 数式を理解できなくても、概念的にどういう処理をしているのか、を直感的に理解できるようになります。

  • 畳み込みやプーリングなど難解な処理の仕組みを図解で理解できるようになります。

  • Python 3 + TensorFlowを使って、パソコン上でディープラーニングを体験できます。

  • ボーナストラックでは、Python 3の基礎を解説します。

【受講をおすすめしない方】

  • すでにTensorFlowのチュートリアルを体験済みで解説が不要な方

  • すでにディープラーニングに詳しい方

  • Linuxでないと学習をしたくない方

  • 動画で学習するのはナンセンスだ!書籍で学んだ方がいい!という方

  • ソフトウェアのインストールや、コードの入力は全くしたくない方

  • WindowsやMacでPythonプログラミングをやるのは気に入らないという方


人工知能をマスターしたら、あなたはどんな問題解決をしますか?


***今後の予定***

続編として、

  • ニューラルネットワークをNumPyで自作して数学的処理を理解する講座

  • CIFAR-10など本格的なディープニューラルネットワーク

  • RNN(リカレントニューラルネットワーク)LSTMなどを使用した自然言語処理

  • 音声認識などのアプリケーション

  • C++の基本と、TensorFlowの使用

  • Raspberry Pi 3でTensorFlowを動かしてみよう

  • iOSやAndroidでTensorFlowを使用してみよう

  • Chainerでディープラーニングを学ぼう

などの講座化を企画しています。

もしリクエストがあれば、メッセージなどでお知らせください。


*** 受講上の注意 ***

このコースは動画で、はじめてディープラーニングやCNNなどを学ぶ方のためのコースです。

環境構築から1つ1つ丁寧に解説していきますので、

・動画より書籍で学びたい方

・すでにCNNなどについて基礎から学習するのは馬鹿らしい

という方は、間違って受講されないようご注意ください。

また、間違えて登録した方は30日以内であれば返金可能なのでお試しください。


Who this course is for:
  • TensorFlowを使用して、ディープラーニング・人工知能を体験してみたい方
  • TensorFlowを体験して、機械学習や深層学習の基本的な仕組みを理解したい方
  • 画像認識などのサンプルプログラムを動作させて人工知能を体験してみたい方
  • ディープラーニングや人工知能の書籍を買ったが、独力では理解が難しかった方
  • ディープラーニングの参考書の学習環境がLinuxやDockerを前提としていて、環境構築でつまづいた方
  • scikit-learnで回帰や識別の基礎を学んだが、TensorFlowを体験してみたい方
  • 多項ロジスティック回帰や、畳み込みニューラルネットワークを、直感的に理解したい方