【講座紹介】【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門

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2018/11/23

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※本コーナーは、「Udemy」の講座紹介ページの内容をもとに新着や人気の講座を紹介するコーナーです。「Udemy」とは、米国法人Udemy, Inc.によって運営されるオンライン学習講座プラットフォームです。

参照元講座紹介ページ:https://www.udemy.com/tensorflow-advanced/

「講師プロフィール」より

井上 博樹 (Hiroki Inoue)

東京大学工学部卒。富士総合研究所・解析技術第1部・国際大学グローバルコミュニケーションセンター(GLOCOM)を経て、ワシントンD.C.の教育系スタートアップ(Blackboard)に参加、教育プラットフォーム開発や多言語化、アジア展開などを担当。NASDAQ IPOを経験した後、起業。Udemyでのべ約55,000名</strongにAI・プログラミング講座を23コース提供中。対面でもプログラミングワークショップ(Hour of Code, スマホアプリ開発、Raspberry Pi による電子工作)を担当。

大学・企業、塾・予備校などへの教育研究支援、オンライン教育プラットフォーム(LMS/Moodle/Canvas/Blackboard)導入、反転授業・ブレンデッドラーニング・パーソナライズドラーニング(個別学習)の導入支援、映像授業制作、教育アプリ開発などを提供している。

著書に「Moodle入門(2007年)」「Moodle2ガイドブック(2013年)」「反転授業マニュアル(2014年)」「動画xスマホで稼ぐ(2014)」「エンジニアのためのオンライン講座制作ガイド(2016年12月刊)」などがある。Udemyを通じて、多くの方がAIアプリ開発・モバイル・ウェブ開発などをマスターし、イノベーションにチャレンジする応援したいと日々コース制作をしています。

「講座内容」より

【どうして今PyTorchを学ぶべきか?】このコースでは、Facebook AI Researchグループなどで開発されているPyTorchという深層学習ライブラリの基礎的知識と、典型的なディープラーニングモデルの実装、Webアプリ化にチャレンジします。PyTorchはTensorFlowと双璧をなす、ディープラーニングライブラリで、2018年夏にはCaffeと統合され、さらなる普及が予測されます。最新のAI研究成果で発表されたアルゴリズムはいち早くPyTorchで実装されていて、最新のAI研究成果を学ぶのにとても役立ちます。

【コースの構成】
1日目: PyTorchと機械学習、環境構築

2日目: PyTorchによる<strongテンソル(多次元行列)表現と自動微分計算

3日目: ニューラルネットワーク(3層パーセプトロン)でワインを分類してみよう(3層)       ディープラーニング(多層パーセプトロン)でワインを分類してみよう(多層)

4日目: オートエンコーダ(自動符号化器)を使った時系列データの異常検知(2018/7/6 追加)
*リクエストに応じて、チュートリアルを追加収録していきます。

【PyTorchの特徴】PyTorchは、以下のような特徴があります。・NumPyより高速なテンソル(多次元行列)計算ライブラリ・Define by Run: モデルを動的に定義し、柔軟な学習が可能 TensorFlowはDefine & Run(あらかじめモデルを定義し、トレーニング時にはモデルは固定)・研究者コミュニティで爆発的に普及などの特徴があり、今後も成長が期待されます。

TensorFlowよりシンプルにモデルを定義することができるのと、GPUのパワーを最大限に活かすことができるのがメリットです。ぜひこの機会にPyTorchによる高速・柔軟な開発をマスターしましょう!

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