コース一覧へ戻る
AI002
プロフェッショナル
PyTorchによる実践的ディープラーニング（ゼロからマスターまで）
このコースでは、機械学習研究で最も人気のあるフレームワークであるPyTorchを用いて、ディープラーニングの包括的な導入を提供します。テンソルの基礎から始まり、学生は機械学習の完全なワークフロー、コンピュータビジョン、モジュール化されたソフトウェア開発、転移学習、モデルデプロイまで学びます。カリキュラムは「コード第一」を基本とし、実践的な実装と実験に重点を置いています。
5.0
30.0h
512 受講者
10 レッスン
0 いいね
人工知能
コース概要
コンテンツ概要
このコースでは、機械学習研究において最も人気のあるフレームワークであるPyTorchを用いたディープラーニングの包括的な入門を提供します。テンソルの基礎から始まり、学生は機械学習の全ワークフロー、コンピュータビジョン、モジュラーなソフトウェアエンジニアリング、転移学習、モデルデプロイまでを学びます。カリキュラムは「コード第一」のスタイルで、実践的な実装と実験に重点を置き、理論を理解するだけでなく、堅牢なディープラーニングシステムの構築・最適化・デプロイが可能になることを保証します。
核心的な目標の要約は、基礎数学から本番環境対応のコンピュータビジョンアプリケーションまで、すべてのPyTorchエコシステムをマスターすることです。
学習目標
- テンソル操作の基礎からモデルの訓練・評価・永続化まで、完全なPyTorch機械学習ワークフローを実装する。
- 人工ニューラルネットワーク（ANN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）といったディープラーニングアーキテクチャを設計・デプロイし、複雑な分類およびコンピュータビジョンタスクに対応する。
- 標準的なエンジニアリング手法とディレクトリ構造を採用することで、実験用コードを本番向けでモジュラーなソフトウェアに変換する。
- 転移学習や体系的な実験追跡（TensorBoard）といった高度な技術を使用して、カスタムデータセットで最先端の結果を得る。
- トレーニング済みモデルをインタラクティブなウェブアプリケーションにデプロイし、現代的なPyTorch 2.0の機能を活用して推論を高速化する。