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．
(3部構成で，本講座は「第一弾」となっており，主にニューラルネットワークの基本やPytorchの基本的な使い方を解説しています．)
【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
- 深層学習の事前知識は不要
- 完全体系的に学ぶ
- GPU不要．第一弾は全てローカルPCだけで実行可能
- 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)