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

深層学習を実装するための基礎知識を最短距離で学ぶ

深層学習(ディープラーニング)を実装できるライブラリやフレームワークには、TensorFlowやKerasなど様々なものがありますが、近年はPyTorchが特に人気となっています。これは、PyTorchが動的グラフと呼ばれる思想に基づいて設計されており、デバッグが容易で柔軟にプログラムが書くことができることから、最先端の研究分野などで積極的に用いられるようになったためです。
本講座では、まず、基本である全結合モデルの実装を通じて、PyTorchにおける深層学習モデルの構築〜学習の流れをしっかりと押さえます。その後、代表的な深層学習モデルである畳み込みニューラルネットワークと再帰型ニューラルネットワークの実装方法を学ぶことで、実務に活用できるPyTorchの実装に関する知識を身に付けることができます。

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

受講に必要なスキル・前提知識

必須スキル


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

一部無料公開中!
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。 受講に迷っている方は、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。

無料動画に含まれる内容(約15分相当)

  • 第1章 なぜPytorch?
  • Notebook解説_CNN

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
  1. 動画講義
  2. 講座資料
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、予めご了承ください。
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。

カリキュラム

第1章 なぜPyTorch?

  • 主要な深層学習ライブラリ
  • PyTorchの利点

第2章 データ読み込み

  • Datasetクラス
  • Dataloaderクラス

第3章 モデル

  • 全結合層
  • 活性化関数

第4章 学習

  • 学習(理論)
  • 学習(実装)

第5章 評価

  • 評価(理論)
  • 評価(実装)
  • モデル評価(理論)
  • モデル評価(実装)

第6章 畳み込みニューラルネットワーク

  • 畳み込み層
  • プーリング層
  • 全結合層

第7章 再帰型ニューラルネットワーク

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

カリキュラム詳細が知りたい方はこちら
お問い合わせ

法人研修のご相談はこちら
※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

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

  • 山田 弦太朗

    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
  • 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。

FAQ

領収書・請求書などの発行は可能ですか?

本講座は、請求書・見積書の発行対応はできませんので、予めご了承ください。

 

講座共通のFAQ

更新日:2021.12.01

関連する講座

Page Top
お申し込みはこちら