【評判】①米国AI開発者がやさしく教える深層学習超入門第一弾【Pythonで実践】
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本コースの特徴 -
受講生の声
レビュー数の推移
本講座のレビューに関して記載された記事数の「直近6カ月の推移」を以下のグラフにまとめました。
| Month | Progress |
|---|---|
| 9月 | |
| 10月 | |
| 11月 | 1 |
| 12月 | |
| 1月 | |
| 2月 | 1 |
学習内容
深層学習の基本的なモデル/学習をスクラッチで実装できるようになります
Pytorchを使ってモデルを構築することができます
GPUを使って深層学習モデルを学習できるようになります
詳細
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)
本コースの特徴
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
受講者の感想
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
評価や口コミ
参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。
良い点
- ● データサイエンティストを本格的に目指すようにして、機械学習の講座に続いて、この講座を受講したのですが、本当に分かりやすく講師力が非常に高いと感じました。
- ● 書籍で深層学習を学ぼうとして挫折しましたが、この講座でとても理解出来ました! 2部でも頑張ります!スクラッチで書いてどう動いているかを理解できてとても勉強になりました。
- ● 私自身はTensorFlowを基本的に用いていますが深層学習の基本的な復習とPyTorchの学習もできて非常に楽しめています。
レビューの一覧
・Python初心者の備忘録 #26 ~深層学習超入門編02~[2026-02-01に投稿]
・Python初心者の備忘録 #25 ~深層学習超入門編01~[2025-11-29に投稿]
・深層学習を学び始めた[2024-03-30に投稿]
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