みんなのディープラーニング講座 ゼロからPythonとColabで丁寧に学ぶ深層学習の最初の一歩【2021年最新版】

初心者向けディープラーニングのコースです。Google ColaboratoryとPythonを使って、深層学習の基礎を習得しましょう。フレームワークを使わずに、ディープラーニングにおいて最初に学ぶべき原理を少しずつ着実に身につけます。

3.95 (674 reviews)
Udemy
platform
日本語
language
Data Science
category
5,253
students
5 hours
content
Nov 2023
last update
$29.99
regular price

What you will learn

ディープラーニングの最初の一歩となる知識が身につきます。

ディープラーニングがなぜ機能するのか、その原理をコードを書く体験とともに身につけることができます。

簡単なディープラーニングのコードが書けるようになります。

ディープラーニングと関連した簡単な数学の知識が身につきます。

ディープラニングのフレームワークを使いこなすための下地が身につきます。

ディープラーニングが持つ可能性に気づき、人工知能に対する深い洞察ができるようになります。

Description

-------------------- お知らせ -----------------------

本コースは、2021年9月5日に全面リニューアルされました。

開発環境はGoogle Colaboratorlyに変更され、コードも全面的に更新されました。

旧レクチャーの動画の内容は既に古くなってしまったので、2021年9月5日に削除されました。

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みんなのディープラーニング講座は、誰にでも開かれたディープラーニング(深層学習)初心者向けの講座です。

ディープラーニングを学ぶために必要な名要素を細かく分解し、それぞれについて少しずつ動作を確認しながら丁寧に学んでいきます。


人工知能、機械学習技術の中でもディープラーニングは近年特に高い注目を集めており、第三次AIブームの主役となっています。

ディープラーニングはヒトの神経細胞ネットワークを模倣したニューラルネットワークをベースとしていますが、ニューラルネットワークに関しては、時間を割いて丁寧に解説します。

本講座は、このディープラーニングの基礎をPythonのコードを書いて少しずつ動作を確認しながら学びます。

PyTorchやTensorFlowなどのフレームワークを使わないので、ディープラニングの原理を着実に身につけることができます。


コードの記述と実行には、Google Colaboratoryという開発環境を使います。

これにより、プログラミング初心者の方が躓きやすい環境設定が大幅に楽になります。


本コースは、実際に手を動かして動作を体験することに重きを置いています。

難しい数学の箇所は分解して丁寧に解説しているので、文系や非エンジニアの方にもお勧めです。

Pythonのコードを書きながら、楽しくディープラーニングの基本原理を学んでいきましょう。

ディープラーニングの最初の一歩として、本コースはおすすめです。


注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。


講座の内容は以下の通りです。

Section1. ディープラーニング(深層学習)って何?

→ ディープラーニングの概要、および開発環境について解説します。

Section2. ニューラルネットワークに触ってみよう!

→ ニューラルネットワークを、コードを書きながら体験ベースで学びます。

Section3. 「微分」に慣れよう!

→ ニューラルネットワークの学習に不可欠な、「微分」について学びます。

Section4. 勾配降下法で遊ぼう!

→ 勾配降下法により、ニューラルネットワークが学習するメカニズムを学びます。

Section5. 学習するニューラルネットワーク

→ ディープラニングのコードを記述し、動作を確認します。


なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。

Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。

なお、大学レベル以上の数学や、高度なディープラーニングの解説は行いません。

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や再帰型ニューラルネットワーク(RNN)などの解説は含まれませんのでご注意ください。

Content

イントロダクション

コースの概要
ディープラーニングとは
人工知能と機械学習
ニューラルネットワークとディープラーニング
Chainerの概要
Pythonの概要
学び方

学習の準備

(Windowsのみ)Anacondaのインストールの際の注意点
Anacondaのインストール
Chainerのインストール
PyCharmのインストール(Mac)
PyCharmのインストール(Windows)
PyCharmの設定

Pythonの基礎

Python学習の注意点
Hello World
変数の概念
四則演算
文字列
Bool値と比較演算子
論理演算子
分岐
リスト
タプル
辞書(ディクショナリ)
for文
While文
分岐とループの組み合わせ
関数
スコープ
引数と返り値
デバッガ
多重リスト
クラス
クラスとリストの組み合わせ
クラスの継承
イニシャライザ
特殊なメソッド __call__

Numpyの基礎

Numpyとは
Numpyの配列の基礎1
Numpyの配列の基礎2
配列の操作
配列の演算

ニューラルネットワークとバックプロパゲーション

ニューラルネットワーク&バックプロパゲーションの概略
活性化関数
損失関数
勾配降下法
バッチサイズ

Chainerの基礎

Chainerの基礎
プロジェクトの立ち上げとChainerのインストールの確認
Variable
Links
Chain
Functions
Optimizer
ChainerのHello World

ディープラーニングによる分類

ディープラーニングによる分類の概要
Irisデータの読み込み
Irisのデータ処理
Irisデータの学習
Irisの分類
Trainerによる訓練
Serializerによるモデルの保存

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の概要
畳み込みニューラルネットワークで用いられる技術
データの読み込み
畳み込みニューラルネットワークの学習
畳み込みニューラルネットワークによる分類

さらに学びたい方のために

Chainerの応用
他のサンプルデータセット
GPUの利用
ディープラーニングの未来

ボーナスレクチャー

ボーナスレクチャー: さらに学びたい方のために
ボーナスレクチャー: 著書
ボーナスレクチャー: YouTubeチャンネル
ボーナスレクチャー: Facebookページ
ボーナスレクチャー: SAI-Lab株式会社(講師の会社)
評価とレビューのお願い & ソースコードの一括ダウンロード
講義資料のダウンロード

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Reviews

美濃羽奈津子
March 16, 2022
「みんなのAI」を修了してもう少し学習を発展させたいと思って受講を始めました。 セクション1の教材やイントロダクションでの説明ではみんなのAIの初めのほうとかぶる内容があるかもしれませんが、復習を兼ねて学習しようと思います。
重元隆洋
May 29, 2018
Pythonもディープラーニングも機械学習も初心者でしたが、なんとか完走することができました。 バックプロパゲーションや、ニューラルネットワーク、畳み込み層といった、専門用語も少しはわかるようになったと思います。 実際に手を動かしながら、動作もビジュアルに確認できるので、理解が早かったように思います。ただなぞるだけではなく、色々自分で試してみないと理解は深まってはいかないでしょうね。 今流行りのAIのとっかかりとしては、かなりおすすめの講座です。
ひろし
May 22, 2018
pythonの基礎から説明が始まり、chainerの説明もとっても分かり やすかったのですが、chainerのサンプルプログラムがhello worldレベルと ニューラルネットワークとCNNだけなのが、少し物足りなく感じました。 出来ましたらRNN、LSTMのサンプルプログラムもありましたら さらに勉強になったと思います。
Hirokazu
March 12, 2018
突然どこからか複数行のコマンドがペーストされて「このコマンドを実行します」とだけの説明が何度かあり、それらがコースの出来を損なう部分だと思いました。 別の講座でも同様の事が多数見受けられ、非常に残念でした。講義の中で扱うコマンドについては、最低触れて説明を簡易なりともするべきかと思います。難解な部分については「おまじない」として処理しても仕方が無いかと思いますが、おまじないを自分で変更する必要があるのであれば、そういう事に言及もすべきだと思います。 理論のスライドについては概ね良かったと思います。ただこれも、あるところに達した途端、急に説明が雑になる時があります。簡単な部分は割と丁寧なのですが、少し難しくなると単語を並べるだけの説明が多いように感じました。こういう講座に期待するのは、教科書などで読むとイメージがつきにくい部分を専門家がかみ砕いて、説明してくれることです。 良かった点は、全体観がつかめたことです。細かく理解しきれない、解説されていない部分については自分で学習する必要がありますが、そこだけに注力できる土壌を作って頂いたことには大変感謝をしております。
川北
February 12, 2018
概要がつかめて,とってもわかりやすい. この講座のアドバンスドを希望します. たとえば,データはすでにセットされているもののみでしたが,前処理としてデータをセットするところ(その方法)や,既存のモデルを読み出し,それに自分の対象の画像にあわせてFine Tuningする方法などを教えていただければ,実利用につながります. ぜひ,よろしくお願いします.
蔵ノ介
February 10, 2018
みんなのAI講座受講後に受けてみたが、重複している部分もあり、復習になってより理解が深まりました。 ただ、前回の時はスライドのデータがあったので、それを参照しながら、書いているコードがどこに当たるのかを視覚的に理解しながら進められたのですが、今回はスライドデータのダウンロードが見つからなかったので残念でした。
小川琢治
February 6, 2018
あげられていた例がちょうど実際に行いたいことだったので、とても助かった。自分で本を読んで理解するよりもかなり速く理解することができたと思う。ただ、詳細を参照したいときに、何を調べれば良いかがわからず困った。webで必要な情報が提供されているのは分かるが、自分に必要な所を探すのがとても大変。対応する詳細なテキストが別売りでも良いので、有ると助かる。
Kazutoshi
February 4, 2018
ディープラーニングとChainerの使い方がよく分かりました。とてもよい講座と思います。ただし、バックプロパゲーション時、なぜ微分するのかが分からなかったです。また、CNNでは、なぜフィルター数が15と40枚で、プーリング領域サイズが2なのかの理由を知りたかった。
萩元
January 16, 2018
ディープラーニングという言葉しか知りませんでしたが、プログラミングし、動作確認することで、中で何が起こっているのか理解できました。 これでディープラーニングをブラックボックスのままにせずにすみます。 解説も丁寧で伝わりやすく、これから様々な場面に応用できそうです。
Hiroshi
January 3, 2018
初回は全体像をつかむためにまず2日間で一気に見ました。使われている技術、プログラミングの手法を含めて概要がわかりました。これから手を動かして実体験します。アイリス以外にも楽しめる画像系サンプルの事例を増やして頂けたらと思います。また手軽にダウンロードできるデータサイトは助かります。そのようなサイトの紹介も増やして頂けたらと思います。
福原
December 28, 2017
わかりやすいです。ただ1点、動画の指示どうりに作業したのですが、Macのデフォルトのpythonのバージョンが2.7.0であったので、anaconda navigatorが起動しませんでした。python3.6.2にバージョンを変えたところ起動しました。ここは自分で解決したのですが、明記したほうがいいかもしれませんね。自分が気づかず読み飛ばしていたらすみません。
December 12, 2017
Udemy講座の多くはTensorFlowがベースのものが多く、Chainerベースの研修が少ないため本講座はとても希少だとおもいます。ChainerはTensorFlowより簡潔に書けるので、講座自体もスッキリとしてまとまっているとおもいます。ディープラーニングに関する解説はニューラルネットワークの基本からCNNまでとなっており、RNNやLSTM、Attention、できれば強化学習まで教えてほしかったです..もしくは、Chainerですぐに使える学習済みモデルの紹介と、転移学習の仕方があると..さらによかったですね。
Nobuaki
December 11, 2017
知識ゼロからのスタートでしたが、ディープラーニングの概要を理解し実践すると入口としては私にとってとても良い講義でした。 また、質疑応答にも丁寧に答えていただき感謝です。 私のように興味はあるけど知識がほとんどない方にもおすすめです。
山口真主
December 3, 2017
コードの入力が「copy&paste」で進められているので、一瞬で数行のコードが入力されており、フォローする際にはビデオの進行を止めるといった工夫が必要。最近Chainerを解説する本も増えてきているがいずれも似たり寄ったりの解説で、コードをcopy&pasteして進めるのなら、本を見た方が自分のペースにはあっていると思った。
とも
November 14, 2017
後半,このコースのメインディッシュになったあたりから,単調なコードのカットアンドペーストの繰り返しになってしまいます. 説明はあるのですが,ブラックボックス的で初心者には,今ひとつコーディングと実行結果の対応について実感がつかめませんでした.そのための☆3つです,

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6/30/2017
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11/16/2019
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