講師: 我妻
受講者数: 11,822人
最終更新日: 2024/07/26
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Pythonを使用してニューラルネットワークの基礎から畳み込みニューラルネットワーク（CNN）までをフルスクラッチで実装し、行列演算やバックプロパゲーションなどのディープラーニングの核となる原理を実践的に学習します
フレームワークに依存せずにゼロからの実装を通じて深層学習の本質的な理解が得られ、実行時間が数十秒程度の効率的なコード例と詳細な解説により、迅速な試行錯誤が可能な学習環境が提供されています
プログラミング言語の基礎経験があり中高レベルの数学知識を持つ方で、AIやディープラーニングの基本原理を深く理解したい開発者やエンジニアに最適です
プログラミングが全くの初心者の方は、まずPythonの基礎講座で言語仕様を学んでから受講することをお勧めします
ディープラーニングの理論と実装を段階的に学べる実践的な講座で、Pythonによるフルスクラッチ実装を通じて深層学習の原理を確実に習得でき、将来的なAI開発の強固な基盤を築くことができます
本講座の最大の強みは、ディープラーニングをフレームワークに頼らずにゼロから実装する実践的なアプローチです。多くのレビューが指摘するように、基礎から応用まで段階的に学べる構成で、特にニューラルネットワークの基本概念の説明が分かりやすいと評価されています。Pythonの必要なポイントに絞った説明や、実装例が実感しやすい点も高く評価されています。また、短い時間で実行可能なコードを提供することで、試行錯誤しやすい環境を整えている点も特徴的です。
数学的な内容について、特に文系の学習者にとって理解が困難な部分があるという指摘が複数見られます。また、一部の説明が原稿の読み上げに留まっているという指摘や、説明が省略されている箇所があるという意見もあります。ただし、これらの課題は補足資料や他の学習リソースを併用することで克服可能です。実際に、多くの受講者が繰り返し学習や追加の学習リソースを活用することで理解を深めることができています。