講師: 井上 博樹
受講者数: 648人
最終更新日: 2019/10/18
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Google Colabを使用してTensorFlow 2.0による画像分類モデルの構築、畳み込みニューラルネットワークの実装、DeepDreamによる画像生成、データの可視化手法、そしてデータ拡張やドロップアウトなどの最適化テクニックを実践的に学習します。
無料のGoogle Colab環境でGPUを活用できる点、ブラウザのみで実行可能な手軽さ、Jupyter Notebook形式での段階的な学習構成、実践的なデータセット（MNIST、Fashion MNIST、Cat vs Dog）を用いた演習という特徴があります。
GPU環境を用意せずにディープラーニングを学びたい初学者、クラウドベースの開発環境に興味がある方、特にMacやタブレットなどNVIDIA GPUが使えない環境でAI開発を学びたい方に最適です。
既にローカル環境でのAI開発経験がある上級者や、実務レベルの開発手法を学びたい方には物足りない可能性がありますが、代わりに提供されている実践的な開発コースへの移行をお勧めします。
無料のGoogle Colabを活用してTensorFlow 2.0によるディープラーニングの基礎から実践までを学べる入門コースで、環境構築の手間なく、ブラウザだけで機械学習モデルの構築から画像生成まで幅広く学習できる構成となっています。
本講座は、高価なGPU環境を用意することなく、Google Colabを使ってディープラーニングを学べる点が高く評価されています。特に初学者向けに、音声による丁寧な説明と、実際のコードを追いながらの解説が好評です。英語の壁を感じることなく、基本的な機械学習の概念やツールの使い方を学べる点も、多くの受講者から支持されています。また、JupyterNotebookの基本的な操作から段階的に学習を進められる構成も、初学者にとって取り組みやすいと評価されています。
一部の受講者からは、プログラミングの解説が不十分である点や、応用力を身につけるための独自の実装機会が少ない点が指摘されています。また、コンテンツの一部が古くなっており、DeepSeedsなど現在は利用できない機能についての説明があるという指摘もありました。ただし、これらの課題は初学者向けの入門講座としての本質的な価値を損なうものではなく、基礎を学ぶための導入講座として十分な価値があります。より実践的なスキルを求める場合は、続編の開発コースへの参加が推奨されています。