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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/ai-pytorch/
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本课程旨在教授学员如何使用PyTorch实现深度学习。 **课程亮点：** * **全面掌握PyTorch：** 从基础的Tensor操作到复杂的CNN、RNN模型，再到AI Web应用的构建，全面学习PyTorch的各项功能。 * **实践与理论结合：** 深入浅出地讲解各类深度学习技术的原理，并提供简洁易懂的PyTorch代码实现，帮助学员从零开始构建模型。 * **利用Google Colab：** 免费使用GPU加速计算，省去繁琐的环境配置，让学习更高效。 * **实战AI应用：** 学习如何将训练好的深度学习模型部署到Web应用中，打造实际的人工智能产品。 **课程内容：** 1. **PyTorch入门：** 介绍PyTorch、深度学习概述及Tensor基础。 2. **基础深度学习模型：** 使用最简化的代码实现深度学习模型。 3. **PyTorch核心功能：** 讲解自动微分、DataLoader等关键特性。 4. **卷积神经网络（CNN）：** 学习CNN原理，并通过图像分类实战，包含数据增强和Dropout技术。 5. **循环神经网络（RNN）：** 掌握RNN原理，构建简单的RNN模型，并利用RNN进行图像生成。 6. **AI应用部署：** 学习构建并部署基于AI模型的Web应用程序。 **学习建议：** * 课程提供Python代码下载，建议学员动手实践，并根据代码进行二次开发。 * 虽然课程力求讲解细致，但鼓励学员自主查阅资料，加深理解。 * 课程包含Python基础知识的文本资料，但无视频讲解。 本课程将带领您走进PyTorch的世界，开启人工智能的学习之旅！
本コースのゴールは、PyTorchを使ってディープラーニングが 実装できるようになることです。PyTorchを使ってCNN（畳み込みニューラルネットワーク）、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）などの技術を順を追って幅広く習得し、人工知能を搭載したWebアプリの構築までを行います。各ディープラーニング技術の要点を解説した上で、PyTorchのコードを基礎から丁寧に解説します。注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。PyTorchはオープンソースの機械学習ライブラリで、簡潔さ、柔軟性、速度のバランスに優れているため人気が急上昇中です。また、簡潔な記述が可能なため、最新の研究成果の実装によく使われています。海外を中心にコミュニティ活動が活発で、ネット上の情報が豊富なのもメリットです。本コースでは開発環境にGoogle Colabを利用するので、環境構築にはほとんど手間がかかりません。GPUが無料で利用できるので、コードの実行時間も短縮できます。 効率よくPyTorchを習得できるように、様々な工夫を凝らしています。PyTorchを包括的に学び、皆さんの技術的な可能性を大きく広げましょう。----------本コースの主な内容は以下の通りです。イントロダクション→ PyTorchの概要、ディープラーニングの概要、そしてPyTorchの基礎であるTensorについて解説しますPyTorchで実装する簡単なディープラーニング→ 可能な限りシンプルなコードで、ディープラーニングを実装しますPyTorchの様々な機能→ 自動微分、DataLoaderなどのPyTorch特有の機能について解説します畳み込みニューラルネットワーク（CNN）→ CNNの原理を学んだ上で、CNNによる画像分類をデータ拡張、ドロップアウトとともに実装します再帰型ニューラルネットワーク（RNN）→ RNNの原理を学んだ上で、シンプルなRNNの構築、およびRNNによる画像生成を行います AIアプリのデプロイ→ 学習済みモデルを活用した人工知能Webアプリを構築しますなお、ディープラーニングの数学的背景については最小限の解説となりますのでご注意ください。Pythonの基礎についての解説動画はありませんが、テキストがダウンロード可能です。----------本コースでは可能な限り丁寧な解説を心がけていますが、ある程度ご自身で調べることも必要になるのでご注意ください。動画を見るのみでも学習が進められるようになっていますが、可能であればPythonのコードを動かしながら進めることをお勧めします。コードがダウンロード可能ですので、これをベースに様々なカスタマイズを行うこともお勧めです。 それでは、PyTorchを使って一緒に楽しく本格的な人工知能を学んでいきましょう。
