【評判】直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編）


目次
  1. 講座情報
  2. レビュー数
  3. レビュー数の推移
  4. 学習内容
  5. 詳細
  6. 学べること
  7. 本コースの特徴
  8. 強みと弱み(メリットとデメリット)
  9. 受講をオススメしたい方
  10. 受講者の感想
  11. 評価や口コミ
  12. レビューの一覧
  13. 他にオススメな関連講座のランキング
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  • 直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編）
  • 直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編）で学習できる内容
    本コースの特徴
  • 直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編）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：0記事
  • ・全期間：5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

Pytorchを用いたBERT転移学習の実装方法
huggingfaceを用いたT5による英文ニュース記事の抽出的要約
vision transformerを使った画像認識の実装方法
Pytorchを用いた全結合型ニューラルネットワークの実装方法
Pytorchを用いた再帰型ニューラルネットワークの実装方法
Pytorchを用いた畳み込みニューラルネットワークの実装方法
全結合型ニューラルネットワークの仕組み
再帰型ニューラルネットワークの仕組み
畳み込みニューラルネットワークの仕組み

詳細

本講座では、Colabを利用したPytorchハンズオンで全結合型ニューラルネットワークの説明と実装から始めて、順を追ってBERTの転移学習やhuggingfaceを利用したT5による抽象的要約までステップアップしていきます。コアとなる考え方はどの深層学習においても共通です。講座を順に進め、手を動かしながら一緒に課題に取り組むことにより、受講者は任意のデータを利用して深層学習のモデルを構築・訓練できるようになるでしょう。

※取り扱う内容：BERT/マルチモーダルモデル(BLIP-FLAN-T5-XL)が追加されています。 

【深層学習モデル】

１）全結合型ニューラルネットワーク

２）畳み込みニューラルネットワーク

３）再帰型ニューラルネットワーク

４）BERT

５）Google's T5

６）BLIP FLAN T5 XL


【データ】

１）FashionMNIST

２）MNIST

３）LOVE（講師の自作データ）

４）IMDB

５）Kaggle news dataset

 


学べること

本コースを受講すると以下のことを学習できます。


学べること
  1. 全結合型ニューラルネットワークの説明と実装
  2. BERTの転移学習の理解と実践
  3. huggingfaceを利用したT5による抽象的要約の実現
  4. 深層学習モデルのコアとなる考え方の理解
  5. 任意のデータを利用して深層学習のモデルを構築・訓練するスキルの習得

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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。


こと
Python
学習
import
画像
生成
結果
モデル
回答
感染
質問
よう
入力
コロナ
新型
識別
from
ロド
利用
正解
00
ため
以下
再現
参考
推論
PCR
予測
事前
実装

強みと弱み(メリットとデメリット)

本コースの強みと弱みは、以下となります。


この講座の強み
  1. わかりやすいレクチャーの提供
  2. 興味深い例題の提供
  3. プログラミングに関する基本的な知識が学べる
  4. エラーの対処方法について参考になる
  5. PyTorchの基本的な組み立て方が理解できる
この講座の弱み
  1. リアルタイムの進行が速く、追いつきにくい場面がある
  2. BERTSUMの使い方についての具体的な説明が不足している
  3. 一部の例題は難易度が高く、挑戦的な内容となっている
  4. 個別の質問に対する回答が限定的である
  5. 補足説明がなく、一部の概念や手法が理解しづらい

受講をオススメしたい方

以下のいずれかに当てはまる方には、本コースの受講を強くオススメします。


購入を検討するべき人
  1. コードを書きながらのレクチャーで基本を学べるので、初心者にもオススメです。
  2. 例題が非常にわかりやすく、興味深いものばかりです。実際に手を動かしながら学べるので、実践的な学習ができます。
  3. PyTorchの基本的な組み立て方がよくわかります。深層学習の基礎をしっかりと身につけたい方にオススメです。
  4. BERTSUMを使ってみたい方にも適しています。実際に講座で扱われているので、具体的な使い方を学ぶことができます。
  5. コースの進行は聞きやすく、分かりやすい解説です。初心者から上級者まで幅広い方にオススメです。

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。


やすい
大きい
少ない

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

  • ● このコースは深層学習の理解とPyTorchの実践スキルを向上させるのに非常に役立ちました。
  • ● 2) 実践重視: 理論を説明していただいた後に、実際にコーディング内容を解説しながら実装をしていただくことで、それに合わせて私も内容を理解しながらコーディングができ、実務にすぐに生かせるスキルを身につけることが出来ました。
  • ● 3) 豊富なリソース: コース内で提供されたスクリプトや資料は、今後の学習や実務への応用での参考になりました。

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レビューの一覧

　・ChatGPTがアクセスできなかったので、PythonでGPT3.0のAPIを呼び出して使ってみて十分だった話。[2023-01-19に投稿]

　・PytorchでGANを実装してみた。[2021-07-22に投稿]

　・Microsoftから独立した元女子高生AI rinnaとcolabで対話する方法[2021-06-07に投稿]

　・FacebookのDeiT(Data-efficient image Transformers)[2021-06-06に投稿]

　・Accuracy Recall Precision F1スコアによる評価[2021-06-02に投稿]

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