講師: 株式会社
受講者数: 5,321人
最終更新日: 2020/08/11
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PyTorchを使用してディープラーニングの基礎的な実装方法を学び、Tensorの扱い方やGPUの利用方法、多層パーセプトロンの仕組み、モデルの実装と学習プロセス、活性化関数などの実践的なスキルを習得します
理論や数式を最小限に抑え実装に重点を置いた構成で、実務で使用可能なプログラムコードが提供され、E資格取得に向けた実践的な前提知識を効率的に学ぶことができます
Pythonの基本文法とNumpyの基礎知識を持ち、AIエンジニアを目指す方や、ディープラーニングの実装スキルを身につけたい実務者、E資格の取得を検討している方に最適です
すでにディープラーニングの実装経験が豊富な方や、理論的な深い理解を求める方には物足りない可能性がありますが、上級者向けの追加教材として「Deep Learning with PyTorch」などの専門書との併用をお勧めします
PyTorchを使用したディープラーニングの実装に特化した入門講座で、理論よりも実践を重視し、E資格取得の準備として、また実務でのAI実装の第一歩として最適な内容となっています
本講座は、PyTorchを使用したディープラーニングの実装について、初学者にも理解しやすい形で提供されています。特に、理論や数式を必要最小限に抑え、実践的な実装に焦点を当てている点が高く評価されています。講師の説明がハキハキとしており、聞きやすく、重要なポイントが明確に示されています。また、AIエンジニアを目指す方やE資格取得を検討している方にとって、良い入門コースとして機能しており、実装の基礎から応用までの流れを把握できる構成となっています。
一部のレビューでは、E資格試験対策としては物足りない内容との指摘や、モデルチューニングの説明が駆け足になっているとの指摘がありました。また、演習量がもう少し多いほうが良いという意見も見られます。ただし、これらは本講座が入門者向けに特化していることを考慮すると、むしろ適切な範囲設定とも言えます。より高度な内容は、この講座で基礎を固めた後に次のステップとして学習することで、効果的な学習パスを構築できるでしょう。