文書分類を通じて学ぶPyTorch入門

概要

本講座は深層学習フレームワークのPyTorchの習得を目的としています．

講座内ではPytorchの基本的な使い方を解説した後，ディープラーニング（CNN）による文書分類の論文を解説しながら，そのモデルをPyTorchのコードに落とし込んでいくような形で実装を行います．Pytorchの基本から実践まで幅広く学びたいという方には非常にオススメな内容となっております！

PyTorchはFaceBook社が開発したディープラーニングのフレームワークです．Define-by-runで可読性の高いコードを書くことが可能な一方，自然言語処理のためのエコシステムが充実しており，言語処理での利用者数が非常に多くなってきています．そのため本講座でもPyTorchへの理解をより深めるために，応用的なタスクとしてCNNによる文書分類モデルを実装していきます．

【本講座の内容をしっかり理解するための条件】
本講座は以下の前提知識がある方を対象としています．前提知識に不安のある方は，弊社の対応講座を受講してからのご参加をお勧めいたします．

・Pythonの基本文法（for文，if文，関数など）
・Numpyの基本的な使い方
・ニューラルネットワークの基礎的な知識

※本講座はPython3, Jupyter Notebook, Pytorchを用いて進行します。事前に自分のPCにインストールしてご持参ください。

この講座で得られること

・PyTorchの基本的な使い方
・PyTorchでモデルを定義して学習する一連の流れ
・実践的なモデル実装の流れ
・DL論文の読み方

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

カリキュラム

【Pytorch基礎編】

・PyTorchの特徴や他フレームワークとの比較
・モデルの定義・レイヤーについて
・自動微分
・関数とレイヤー
・学習イテレーションの書き方
・GPUの利用やその他のテクニック

【CNNによる文書分類】
・文書分類とは
・参考論文読み
・論文のモデルをPytorchで実装
・学習

※当日予告なく内容が一部変更になる可能性がございます。

こんな人にオススメ

・PyTorchを使いこなせるようになりたい方
・ディープラーニングやCNNの実装に興味のある方
・文書分類に興味のある方
・論文をコードに落とし込む流れを体感したい方

事前準備

Python3とJupyter Notebookのインストールをお願いいたします。

また以下のライブラリをインストールするようにお願いいたします。
・numpy
・Pytorch

講師

渡邊 雅也
東京理科大学工学部情報工学科。大学にて金融工学、情報工学、統計学を専攻。研究室では，金融系時系列データの解析を基にエコノミストのアシスタントを行う。kaggleなどの機械学習コンペなどにも参加。

持ち物

・Python3,numpy,Pytorchをインストール済みのPC(windows Mac)

※講座では「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧めします。

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。

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【別途領収書発行が必要な方】
別途発行手数料として1000円頂きます。必要な方はinfo@to-kei.netまでご連絡ください。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行いたします。

受付・入場時間

開始の15分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

お問い合わせ

・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net　までご連絡ください。
・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。（推奨）

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。

全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。