コース一覧へ戻る
AI003
プロフェッショナル
ディープラーニング入門
ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを使用して生データから複雑で階層的な特徴表現を学習する機械学習のサブフィールドです。本コースでは、基本的な原理、基礎となる数学、最適化の概念（勾配降下法、誤差逆伝播）、ネットワークモジュール（線形層、畳み込み層、プーリング層）および一般的なアーキテクチャ（CNN、RNN）について学びます。応用例として、コンピュータビジョン、自然言語処理、強化学習が紹介されます。学生は実装にPyTorch深層学習ライブラリを使用し、現実世界のシナリオに関する最終プロジェクトを完成させます。
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
ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを用いて生データから複雑な階層的特徴表現を学習する機械学習のサブフィールドです。本コースでは、基本的な原理、基礎となる数学、最適化の概念（勾配降下法、誤差逆伝播）、ネットワークモジュール（線形層、畳み込み層、プーリング層）および代表的なアーキテクチャ（CNN、RNN）について扱います。実際の応用例として、コンピュータビジョン、自然言語処理、強化学習が紹介されます。学生は実装にPyTorch深層学習ライブラリを使用し、現実世界のシナリオに関する最終プロジェクトを完成させます。
核心的な目標の要約：ディープラーニング理論を習得し、PyTorchでモデルを実装し、専門的なアーキテクチャ（CNN、RNN、Transformer）を理解し、コンピュータビジョン、NLP、順序付き意思決定にこれらの概念を適用する。
学習目標
- 深層ニューラルネットワークの訓練に必要な数学的基盤と主要な最適化手法（勾配降下法、誤差逆伝播）を説明できる。
- CUDAアクセレーションと効率的なデータ処理技術を活用して、現代的なネットワークアーキテクチャを効率的に実装・訓練・デバッグできるよう、PyTorch深層学習フレームワークを活用できる。
- 画像データ向けの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や順序依存性に対応するトランスフォーマー型モデルなど、特殊なアーキテクチャを設計・分析できる。
- コンピュータビジョン、自然言語処理、強化学習という主要な応用分野において、ディープラーニング技術を用いて実践的な問題を解決できる。
- 実行可能性、解釈可能性、倫理的公平性に基づいてモデルを評価し、さまざまな高度なパラダイム（生成モデル、半教師あり学習など）の長所を比較できる。