【評判】ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理


  • ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理
  • ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理で学習できる内容
    本コースの特徴
  • ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理を受講した感想の一覧
    受講生の声

講座情報

    レビュー数

  • ・週間:0記事
  • ・月間:0記事
  • ・年間:1記事
  • ・全期間:2記事
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レビュー数の推移

直近6か月以内に本講座のレビューに関して記載された記事はありません。


学習内容

ディープラーニングの原理を理解し、ゼロから実装できるようになります。
ディープラーニングのコードの読み書きができるようになります。
バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)によりニューラルネットワークが学習する仕組みを理解できます。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みを理解できます。
数学やプログラミングをディプラーニングで活用する具体的な方法を学べます。
TensorFlow、Chainerなどのフレームワークの学習コストが下がります。

詳細

本コースは、ディープラーニングをゼロから実装する講座です。

TensorFlowやChainerなどのフレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)までゼロから構築できるようになりましょう。

ディープラーニングをフルスクラッチで構築することにより、普遍的な原理がしっかりと身につきます。


人工知能(AI)、特にその一分野であるディープラーニングは世界中の人々の関心を集めており、自動運転、ファイナンス、流通、アート、研究、さらには宇宙探索に到るまで、様々な分野で活用をされ始めています。

本コースは、可能な限り多くの方がディープラーニングの本質を学ぶことができるように、プログラミングと数学から始めて畳み込みニューラルネットワークに至るまで、手を動かしながら少しずつ丁寧に学べるように設計されています。

また、扱うコードは直感的な分かりやすさを重視し、可能な限りシンプルで可読性の高いコードを心がけています。 


本コースには前提となる知識が2つあります。

1つ目は、何らかのプログラミング言語の経験です。

本コース内でもPythonの解説をしますが、何からのプログラミング言語の経験があると学習がスムーズになります。

プログラミングが全くの初心者の方は、他のコースで基礎を身につけた上で本コースに臨むことをお勧めします。


2つ目は、中学-高校レベルの数学の知識です。

本コース内でもディープラーニングに必要な数学の解説をしますが、ベースとなる数学の知識があった方が望ましいです。

数学に自信のない方は、他のコースで数学を学んだ上で本コースに臨むことをお勧めします。


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本コースの主な内容は以下の通りです。


Pythonの基礎

→ ディープラーニングを学ぶために必要なPythonの基礎を学びます。


数学の基礎

→ ディープラーニングを学ぶのに必要な数学のベースを身につけます。


ニューラルネットワーク

→ ニューラルネットワークの原理と仕組みを学び、簡単なニューラルネットワークのコードを実際に構築します。


バックプロパゲーション

→ 誤差の逆伝播により、ニューラルネットワークが学習する仕組みを学びます。


ディープラーニング

→ ここまで学んできた内容をベースに、層をいくつも重ねた深層学習を構築します。


畳み込み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をゼロから構築します。

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本コースは動画を見るのみでも学習が進められるようになっていますが、可能であればPythonのコードをダウンロードして動かしながら進めるのをお勧めします。

コードがダウンロード可能なので、これをベースにオリジナルのディープラーニングのコードを書いてみることもお勧めです。

 

ディープラーニングには非常に長い時間がかかる場合もありますが、本コースのコードは長くても数十秒程度で実行可能です。

本格的なAI開発につながる拡張性を確保しつつも、小さな試行錯誤を何度も繰り返すことができる作りになっています。

本コースの開発環境、AnacondaとJupyter Notebookは簡単にダウンロード、インストールすることができます。


ディープラーニングをゼロから構築しその原理を身につけていただくことが本コースの目的です。

本コースを修了した方は、知的好奇心が刺激されてディープラーニングや人工知能ののことをさらに知りたくなっているかと思います。


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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。


AI
検定
試験
実装
合格
出題
資格
必要
確率
Python
勉強
受験
教材
数学
計算
認定
エンジニア
問題
得点
範囲
記事
ところ
もの
サイト
システム
ディプラニング
以下
公式
基礎
平均

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。


いい
ない
なかっ
やすい
低い
難しく

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

  • ● 実際にはフレームワークを利用して構築することが多いと思いますが、何を行っているかを理解できたのが良かったです。
  • ● 大学で数学をやっていない私にとっては難しい内容でしたが、この講座をベースに自分で学習を発展させると、大分ためになるのではと思いました。
  • ● ゼロからスクラッチで作成するということでとても難しいのかなと思っていましたが、丁寧な説明で思っていたよりも理解ができました。
  • 悪い点

  • ● 他のサービスの他の人の講義を見たが視覚的に数理を説明していてわかりやすい。
  • ● 動画で学ぶ方が非効率でした。
  • ● もう少し良いテンポで進めてほしい原稿をナレーターのように読んでいるため、抑揚を出そうと努力はしているみたいですが、無機質なので聞くほどに違和感があふれてくる。

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レビューの一覧

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