【講座紹介】ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理

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2018/11/18

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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/deepzero/

「講師プロフィール」より

我妻 幸長 (Yukinaga Azuma)
エンジニア / R&D / プログラミング講師
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。

東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。興味の対象は、人工知能(AI)、複雑系、脳科学、シンギュラリティなど。

プログラミング講師として教室で1000人以上を、オンラインで2万人近くをこれまでに指導。 2014年にはワールドビジネスサテライトに登場。 エンジニアTypeでは、新しいプログラミング言語Swiftの解説記事を執筆。 また、Softbank社、レバレジーズ社などにおいて、iOS、Andoroidアプリ開発の指導を行う。

iOSの分野で日本最大のカンファレンス、iOSDCにおいて2016年はVR技術、2017年は人工知能について講演。

エンジニアとして、VR、ゲーム、SNSなど、ジャンルを問わず数々のアプリを開発。開発したアプリ、「ちんあなごのうた 南の海の音楽祭」は朝日放送系のニュース、大洗水族館などで紹介される。

著書に、「はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション- 」(SBクリエイティブ)、「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」(技術評論社)。

趣味は読書、ブラジリアン柔術で一児の父。

「講座内容」より

本コースは、ディープラーニングをゼロから実装する講座です。TensorFlowやChainerなどのフレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)までゼロから構築できるようになりましょう。ディープラーニングをフルスクラッチで構築することにより、普遍的な原理がしっかりと身につきます。(※)本コースは2018/11/14の時点でベータリリースです。近日中に以下のセクションの追加があります。

人工知能(AI)、特にその一分野であるディープラーニングは世界中の人々の関心を集めており、自動運転、ファイナンス、流通、アート、研究、さらには宇宙探索に到るまで、様々な分野で活用をされ始めています。本コースは、可能な限り多くの方がディープラーニングの本質を学ぶことができるように、プログラミングと数学から始めて畳み込みニューラルネットワークに至るまで、手を動かしながら少しずつ丁寧に学べるように設計されています。また、扱うコードは直感的な分かりやすさを重視し、可能な限りシンプルで可読性の高いコードを心がけています。

本コースには前提となる知識が2つあります。

1つ目は、何らかのプログラミング言語の経験です。本コース内でもPythonの解説をしますが、何からのプログラミング言語の経験があると学習がスムーズになります。プログラミングが全くの初心者の方は、他のコースで基礎を身につけた上で本コースに臨むことをお勧めします。

2つ目は、中学-高校レベルの数学の知識です。本コース内でもディープラーニングに必要な数学の解説をしますが、ベースとなる数学の知識があった方が望ましいです。数学に自信のない方は、他のコースで数学を学んだ上で本コースに臨むことをお勧めします。

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本コースの主な内容は以下の通りです。

Pythonの基礎

→ ディープラーニングを学ぶために必要なPythonの基礎を学びます。

数学の基礎

→ ディープラーニングを学ぶのに必要な数学のベースを身につけます。

ニューラルネットワーク

→ ニューラルネットワークの原理と仕組みを学び、簡単なニューラルネットワークのコードを実際に構築します。

バックプロパゲーション

→ 誤差の逆伝播により、ニューラルネットワークが学習する仕組みを学びます。

ディープラーニング

→ ここまで学んできた内容をベースに、層をいくつも重ねた深層学習を構築します。

畳み込み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をゼロから構築します。

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本コースは動画を見るのみでも学習が進められるようになっていますが、可能であればPythonのコードをダウンロードして動かしながら進めるのをお勧めします。コードがダウンロード可能なので、これをベースにオリジナルのディープラーニングのコードを書いてみることもお勧めです。

ディープラーニングには非常に長い時間がかかる場合もありますが、本コースのコードは長くても数十秒程度で実行可能です。本格的なAI開発につながる拡張性を確保しつつも、小さな試行錯誤を何度も繰り返すことができる作りになっています。本コースの開発環境、AnacondaとJupyter Notebookは簡単にダウンロード、インストールすることができます。ディープラーニングをゼロから構築しその原理を身につけていただくことが本コースの目的です。

本コースを修了した方は、知的好奇心が刺激されてディープラーニングや人工知能ののことをさらに知りたくなっているかと思います。

関連書籍

SBクリエイティブ株式会社から出版された我妻講師の書籍のご紹介です。動画講座とあわせて学ぶことでより効果的にAI、ディープラーニングについて学習することができるでしょう。

はじめてのディープラーニング Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション

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我妻幸長 著 2018年 SBクリエイティブ株式会社 出版

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