スクラッチから始めるAI入門：多層ニューラルネット編
深層学習の基本となる多層ニューラルネットの仕組みを知って作って動かしてみよう！Scratchでのブロック・プログラミングから始めてPythonでの多層ニューラルネット作成まで、ブラウザを使うだけで、ほぼ予備知識なしで取り組めます。
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Apr 2019
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What you will learn
深層学習につながる多層ニューラルネットの基本的な仕組みを合計22分のレクチャで中学程度の数学を使ってコンパクトに学べます。
ていねいな説明付きのハンズオンに近いビデオを元に、プログラミング未経験者や初心者が多層ニューラルネットを自分で作れるようになります。
Scratchなどのブロック・プログラミングで始めるため、予備知識なしにプログラミングの基礎を容易に身につけることができます。
作ったブロック・プログラムからPythonのプログラムを自動生成して実行することができます。
作った多層ニューラルネットのプログラム（Snap!およびPython）では、層数やニューロン数を自由に指定できるので、様々な実験をすることができます。
Why take this course?
深層学習（ディープ・ラーニング）に使われている多層ニューラルネットの基本的な仕組みを理解し、予備知識なしで取り組めるScratchなどのブロック・プログラムでニューラルネットを組んで実行します。
そこからテキスト・プログラミング言語Pythonのプログラムを自動生成し改良することで、Pythonでの多層ニューラルネットのプログラムをつくります。
簡単な論理演算などの例、Irisデータセットでの分類問題の例などを通して、作成したニューラルネットの学習の様子と仕組みを理解するとともに、応用への道筋を展望します。
使うプログラムは全てブラウザ上で実行可能で、ダウンロードも可能です。
作成したプログラムを、インターネット接続なしブラウザなしで編集や実行のできる方法をも紹介しています。
Content
イントロダクション
概要（イントロダクション）
コースの紹介
コースの準備
コースの利用法
ブロック・プログラミング
概要（ブロック・プログラミング）
Scratchの紹介
論理演算の例
Scratchでの論理演算
「ジャンケンポン」ゲームの例
Snap!の紹介
論理演算の例（XOR、複数入出力）
Snap!での論理演算
「Tic Tac Toe」ゲームの例
ニューラルネット
概要（ニューラルネット）
ニューロン
Scratchによるニューロンの実装
Scratchでのニューロンの動作
レイヤ
Snap!によるレイヤの実装
マルチレイヤ
Snap!によるマルチレイヤの実装
Tanh関数の式
ニューラルネットでの学習
概要（ニューラルネットでの学習）
ニューラルネットでの学習
ニューロンでの学習
Tanhの導関数
Scratchによるニューロンでの学習の実装
レイヤでの学習
Snap!によるレイヤでの学習の実装
マルチレイヤでの学習
Snap!によるマルチレイヤでの学習の実装
大容量データセットへ向けたプログラムの改良（追補）
微分の記法と連鎖律の応用（追補オプション）
テキスト・プログラミング
概要（テキスト・プログラミング）
Snap!からのPythonコードの自動生成
ブラウザ上でのPythonプログラムの実行
Pythonでのマルチレイヤでの学習の実装
マルチレイヤでの学習例（Irisデータセット）
AIへ
展望とまとめ
付録
プログラムの改訂記録
コース紹介用に作成したビデオ
追補：オフラインでのプログラムの編集・実行
概要（オフラインでのプログラムの編集・実行）
オフラインでのSnap!プログラムの編集・実行
オフラインでのPythonプログラムの編集・実行
オフライン時のモバイル機器での編集・実行
ボーナス
ボーナス・レクチャー
Screenshots
Reviews
十二義雄
August 17, 2017
途中、予め作ったものがある、という感じに
説明が省かれているものがあり、少し分かりづらく感じました。
しかし、基本的には説明が丁寧であり分かりやすいです。
予め完璧な説明ではなく、まごつきのようなものも含めて、
実際的であり、良いと感じています。
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udemy ID
4/20/2017
course created date
11/16/2019
course indexed date
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