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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/deepzero/
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**课程名称：** 从零开始用 Python 构建深度学习：人工智能（AI）与深度学习原理 **课程概述：** 本课程旨在教授学员如何从头开始实现深度学习模型，而无需依赖 TensorFlow 或 Chainer 等现有框架。学员将能够独立构建卷积神经网络（CNN），并通过从零开始构建深度学习模型来掌握其核心原理。 深度学习作为人工智能（AI）的一个重要分支，已在全球范围内引起广泛关注，并开始在自动驾驶、金融、零售、艺术、科研乃至太空探索等多个领域得到应用。本课程通过实践操作，从 Python 编程基础和数学基础讲起，逐步深入到卷积神经网络的构建，力求让尽可能多的学员理解深度学习的本质。课程代码简洁直观，注重可读性，方便学员理解和学习。 **前提知识：** 1. **编程经验：** 具备某种编程语言的经验。虽然课程会讲解 Python 基础，但有编程经验将使学习过程更顺畅。建议编程初学者先掌握基础知识后再学习本课程。 2. **数学基础：** 具备中等教育水平（初高中）的数学知识。课程会讲解深度学习所需的数学内容，但具备基础数学知识将更有帮助。数学基础薄弱者建议先学习相关数学课程。 **主要内容：** * **Python 基础：** 学习深度学习必备的 Python 编程知识。 * **数学基础：** 掌握深度学习所需的数学基础。 * **神经网络：** 学习神经网络的原理和工作机制，并亲手构建简单的神经网络代码。 * **反向传播 (Backpropagation)：** 理解神经网络通过误差反向传播进行学习的机制。 * **深度学习：** 在前面学习内容的基础上，构建多层叠加的深度学习模型。 * **卷积神经网络 (CNN)：** 从零开始构建卷积神经网络。 **学习建议：** 虽然课程视频本身足以支持学习，但强烈建议学员下载并运行课程提供的 Python 代码，边学边练。下载的代码可以作为基础，学员还可以尝试编写自己的深度学习代码。本课程的代码执行速度快，即使是深度学习模型，运行时间也通常控制在几十秒内，这使得学员能够频繁地进行小规模的实验和试错。课程的开发环境 Anaconda 和 Jupyter Notebook 易于下载和安装。 **课程目标：** 通过本课程，学员将能够从零开始构建深度学习模型，并深刻理解其底层原理。完成课程后，学员的求知欲将被激发，对深度学习和人工智能产生更浓厚的兴趣。
本コースは、ディープラーニングをゼロから実装する講座です。TensorFlowやChainerなどのフレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）までゼロから構築できるようになりましょう。ディープラーニングをフルスクラッチで構築することにより、普遍的な原理がしっかりと身につきます。人工知能（AI）、特にその一分野であるディープラーニングは世界中の人々の関心を集めており、自動運転、ファイナンス、流通、アート、研究、さらには宇宙探索に到るまで、様々な分野で活用をされ始めています。本コースは、可能な限り多くの方がディープラーニングの本質を学ぶことができるように、プログラミングと数学から始めて畳み込みニューラルネットワークに至るまで、手を動かしながら少しずつ丁寧に学べるように設計されています。また、扱うコードは直感的な分かりやすさを重視し、可能な限りシンプルで可読性の高いコードを心がけています。 本コースには前提となる知識が2つあります。1つ目は、何らかのプログラミング言語の経験です。本コース内でもPythonの解説をしますが、何からのプログラミング言語の経験があると学習がスムーズになります。プログラミングが全くの初心者の方は、他のコースで基礎を身につけた上で本コースに臨むことをお勧めします。2つ目は、中学-高校レベルの数学の知識です。本コース内でもディープラーニングに必要な数学の解説をしますが、ベースとなる数学の知識があった方が望ましいです。数学に自信のない方は、他のコースで数学を学んだ上で本コースに臨むことをお勧めします。----------本コースの主な内容は以下の通りです。Pythonの基礎→ ディープラーニングを学ぶために必要なPythonの基礎を学びます。数学の基礎→ ディープラーニングを学ぶのに必要な数学のベースを身につけます。ニューラルネットワーク→ ニューラルネットワークの原理と仕組みを学び、簡単なニューラルネットワークのコードを実際に構築します。バックプロパゲーション→ 誤差の逆伝播により、ニューラルネットワークが学習する仕組みを学びます。ディープラーニング→ ここまで学んできた内容をベースに、層をいくつも重ねた深層学習を構築します。畳み込み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をゼロから構築します。----------本コースは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のコードをダウンロードして動かしながら進めるのをお勧めします。コードがダウンロード可能なので、これをベースにオリジナルのディープラーニングのコードを書いてみることもお勧めです。 ディープラーニングには非常に長い時間がかかる場合もありますが、本コースのコードは長くても数十秒程度で実行可能です。本格的なAI開発につながる拡張性を確保しつつも、小さな試行錯誤を何度も繰り返すことができる作りになっています。本コースの開発環境、AnacondaとJupyter Notebookは簡単にダウンロード、インストールすることができます。ディープラーニングをゼロから構築しその原理を身につけていただくことが本コースの目的です。本コースを修了した方は、知的好奇心が刺激されてディープラーニングや人工知能ののことをさらに知りたくなっているかと思います。
