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、動画復習対応講座でございます。受講した翌日から1週間、動画を公開いたします。聞き逃してしまった箇所の補填やより深い理解のためにお役立ていただけると幸いです！

※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

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。

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。

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参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

また，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので，インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です．

※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。

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

講師

岡本秀明
法政大学大学院にて機械学習を用いた胃癌の自動診断に関する研究に従事。医療画像診断、半導体欠陥検出、衛星画像解析など様々なAIプロジェクトに携わる。メーカー研究所、大手通信、外資ITにて研究開発やコンサルティングの経験があり、人とAIとの協創に関心がある。

(オンライン動画、復習用動画は別講師の場合があります。)

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。

【Paypalの方】

決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。

【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、以下のフォームよりご申請ください。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。

全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム

受付・入場時間

開始の10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。

❇︎オンライン受講でお申し込みいただいた方は、セミナールームにてご参加いただくことはできません。ネット環境のある場所での受講をお願いいたします。

ポータルサイト会員登録のお願い

全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。
初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

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

株式会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。
統計学や機械学習を、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。