講師:経知
受講者数:442人
PyTorchによる深層学習の基礎を、理論と実装の両面から学べる入門講座であり、Google Colaboratoryを活用した実践的なハンズオン形式で、ニューラルネットワークの基本的な仕組みと実装方法を習得できる構成となっています。
PyTorchを使用して単純パーセプトロンから多層パーセプトロンまでの基本的なニューラルネットワークを実装し、線形回帰やロジスティック回帰、勾配降下法の基礎概念を Google Colaboratory 環境で実践的に学習します。
数学的な説明を高校1年生レベルに抑えながら直感的な理解を重視し、Google Colaboratory上で実際にコードを書きながら深層学習の基礎を学べる実践的な構成となっています。
Pythonの基礎文法を理解しており、深層学習の基礎から実装まで体系的に学びたい初学者や、他のフレームワークから PyTorch に移行したい開発者に適しています。
CNNやRNN、BERTなどの高度な深層学習モデルの実装を学びたい方には物足りない可能性がありますが、実践編の講座に進むことで these トピックスを学ぶことができます。