概要

深層学習（ディープラーニング）を実装できるライブラリやフレームワークには、TensorFlowやKerasなど様々なものがあり、近年は、本講座で取り扱うPyTorchが特に人気となっています。これは、PyTorchが動的グラフと呼ばれる思想に基づいて設計されており、デバッグが容易で柔軟にプログラムが書くことができることから、最先端の研究分野などで積極的に用いられるようになったためです。
本講座では、まず、基本である全結合モデルの実装を通じて、PyTorchにおける深層学習モデルの構築〜学習の流れをしっかりと押さえます。その後、代表的な深層学習モデルである畳み込みニューラルネットワークと再帰型ニューラルネットワークの実装方法を学ぶことで、実務に活用できる、PyTorchの実装に関する知識を身に付けることができます。

受講スタイル

【オンライン講座】
お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式の講義を受講いただけます。

講座に含まれるもの

• 動画講座（1.5時間）
• 講座資料

カリキュラム

各講座のカリキュラムはホームページにてご確認ください

受講して具体的に学ぶこと

• PyTorchでのデータ読み込み・モデル作成・学習・評価の一連の流れを理解できる
• 現在のAI技術の基盤となる代表的な深層学習モデルである、全結合型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（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の3つをPyTorch上で実装できるようになる
• 深層学習の最先端シーンにおいてPyTorchが占める地位や、果たしている役割といった、技術の文脈を理解できる

受講に必要なスキル・前提知識

• Pythonの基礎的な文法と主要なライブラリに関する知識 （機械学習のためのPython入門講座 修了程度）
• 機械学習/深層学習に関する入門的な知識 （AIジェネラリスト基礎講座（G検定対応） 修了程度）

こんな方におすすめ

• PyTorchによる深層学習の実装方法を学びたい方
• 深層学習の実装方法を初めて学ぶ方
• 今後、最先端技術の公開実装を利用できるようになりたいと思っている方
• E資格取得のために、深層学習技術の基礎を実装から学びたいと思っている方

講師

山田　弦太郎

オンライン講座について

お客様ご自身のPCにて、ご都合に合わせた時間、場所で動画をオンラインでご視聴いただけます。
随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。

※動画視聴期限は、動画共有日から1年間となります。

動作環境

• MacOSX 10.10 以上
• Windows 8 以上（64bit必須）
• メモリ8GB以上必須
• Anaconda3-2019.03をインストールしてください。

領収書

※本講座は、請求書・見積書の発行対応はできませんので、予めご了承ください。

備考

• 講座内容を撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください
• 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします
• 講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属していますので、複製はご遠慮ください

個人情報の取り扱いについて

お申込み時にご提供いただいた情報は、イベント受付管理や各種ご案内（サービス・イベント等）に利用させていただきます。

運営団体

スキルアップAI

https://www.skillupai.com/

講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.comまでお願いいたします