②米国AI開発者がやさしく教える深層学習超入門第二弾【Pythonで実践】

※本講座は全３部構成である深層学習超入門の"第二弾"です

画像系の深層学習の基礎をゼロから学べます．学習した理論をPythonでスクラッチで実装し，理論x実装の相乗効果で確実に深層学習を習得できます．

また，Pytorchを使用して深層学習のモデル学習も行うので，実務にも即応用できる内容です．

(全3部構成で，本講座は「第二弾」となっており，主に画像系の深層学習であるCNNの基本や少し応用的なアルゴリズム/テクニックを解説しています．)

【特徴】

- 現役のAI開発者から学ぶ

- 実際の現場でどのように使うのかを解説

- 完全体系的に学ぶ

- アルゴリズムのスクラッチ実装により完全に理解して進める

- 数式を丁寧に解説

- 図を多用しイメージで学ぶ

- Pytorchでの実装も紹介

- 学習したことをすぐに実データに適用可能

- DockerとJupyterLabを使った本格データサイエンス環境 (Dockerを使って簡単環境構築)

- これ1本で理論x実装が同時に，着実に学べる

深層学習の理論とPythonの実装のレクチャーは別になっているため，理論だけを学習することも可能です．そのためPythonを知らなくても本講座で深層学習を学ぶことができます．

Pythonの実装のレクチャーは，Pythonの基礎知識とデータサイエンスに必要なPython(NumpyやMatplotlibなど)の知識が必要です．

Macを使って講義を進めますが，環境が作れればWindowsでも問題ありません．

DockerとJupyterLabを使った本格的なデータサイエンスの環境を使いますが，WindowsでDocker環境を作れれば，全く同じ環境を構築することができます．(Windowsでの環境構築のサポートはしておりません．あらかじめご了承ください)

線形代数と微分の基礎知識があると良いです,事前に統計学講座と機械学習講座を受講しておくことを強くお勧めします,事前に第一弾(基本的なニューラルネットワーク)を受講ください,Pythonの実装については，Pythonの基礎知識およびデータサイエンスに必要なライブラリの知識が必要です,Pythonの知識がなくても本講座で深層学習の理論を学習することができます

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1. これまで独学で勉強してきましたが、自分で学習してきた知識の浅さを痛感するほど得るものが多く、とても良い講座に巡り合えたと感じました。これからこの分野で活躍したい方には、基礎固めとしてもとてもおすすめです。
2. 他にこのレベルで教えてくれるものはないと思います
3. 本講座で、深層学習という手法、さらに最近のトレンドとしてAutoEncoderとセグメンテーションがあることを知ることができたので、大変有意義なものでした。次回の第三部を非常に楽しみにしています。
4. スクラッチでも書く練習もすることによって、ライブラリで行われている処理を想像できるようなり、深く理解ができるようになったと思います。