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ディープラーニングのためのPyTorch入門講座
ディープラーニングのためのPyTorch入門講座のうち、第1章とNotebook解説の一部が無料で視聴できます。 まずは無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。
無料トライアル版に含まれる内容（約15分相当）
- 第1章 なぜPyTorch?
- Notebook解説_CNN
トライアルを利用せずに講座にお申込みの方はこちら
講座で得られる知識・スキル
- PyTorchでのデータ読み込み・モデル作成・学習・評価の一連の流れを理解する力
- 代表的な深層学習モデルの全結合型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（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）をPyTorch上で実装する力
- 深層学習の最先端シーンにおいてPyTorchが占める地位や、果たしている役割などの技術の文脈を理解する力
- E資格新シラバス（2022#2以降で実施）で出題される「フレームワークによる実装」に備えた、PyTorchを用いた深層学習の実装方法に関する知識
講座紹介ブログ
講座で学べることやポイントについてブログで詳細をご紹介！気になる方はブログをチェック！
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- Pythonの基礎的な文法と主要なライブラリに関する知識（機械学習のためのPython入門講座 修了程度）
- 機械学習/深層学習に関する入門的な知識（AIジェネラリスト基礎講座（G検定対応） 修了程度）
講座の特長
- 深層学習の基礎から実装までを短時間で身に付けられる
- 現在の深層学習の基盤となる全結合型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（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）を一通り学べる
こんな方におすすめ
- PyTorchによる深層学習の実装方法を学びたい方
- 深層学習の実装方法を初めて学ぶ方
- 最先端技術の公開実装を利用できるようになりたい方
- E資格取得に向け、最新フレームワークを用いた深層学習の実装方法を基礎から身に付けたい方
講座概要
| 講座名 | ディープラーニングのためのPyTorch入門講座 |
|---|---|
| 受講スタイル |
オンライン講座 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 講座時間 | 動画講義約1.5時間 |
| 料金 | 5,500円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
|
| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| 備考 | 請求書・見積書の発行対応はできませんので、あらかじめご了承ください。 「現場で使えるディープラーニング基礎講座」をお申し込みの方は、既にカリキュラムに含まれているため、改めて本講座をお申し込みしていただく必要はございません。 |
開催日程
オンライン講座
随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
講師紹介
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スキルアップAI講師。東海大学大学院 工学研究科 建築土木工学専攻 修了。修士（工学）。修士課程では、コンピューテーションによる建築設計自動化技術を応用し、中世イスラーム建築の天井装飾のデザイン原理について研究。2020年度日本ディープラーニング協会G検定合格者。
ご案内
PCの動作環境
- MacOSX 10.10 以上（教材として提供するNotebookの一部に、M1 MacまたはM2 Macに対応していないものがあります。詳細はお問い合わせください。）
- Windows 8 以上（64bit必須）
- メモリ8GB以上必須
事前準備
本講座では、MinicondaまたはAnacondaをインストールしていただきます。また、pipというライブラリ管理ソフトを使って、Python ライブラリをインストールしていただきます。これらインストール作業を行えるパソコン環境をご準備ください。特に、社用のパソコンなどでアクセス制限のあるインターネット回線をご利用の方は、インストール作業を問題なく行えることを事前にご確認ください。ご不明な点がございましたら、事前にご連絡ください。
