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現在、急速に実装が進んでいるディープラーニングですが、高速計算をするためのGPU搭載グラフィックボードが高額だったり、要求されるマシンスペックが高くて、学習をスタートするのをためらっている方も多いでしょう。そこで、Google社ではGoogle ColaboratoryというブラウザだけでJupyter NotebookやGPU, TPUなど高速化装置も使える無料のクラウドサービスを提供しています。Google Colaboratory（通称Colab）は、・セッションが切れると90分でランタイムがリセットされる・12時間連続稼働するとランタイムがリセットされるという制約がありますが、ディープラーニングの基本を学ぶには十分なスペックです。このコースでは無料のGoogle Colaboratoryを使って、ディープラーニングの代表的なアルゴリズムを学んでいきます。【コースの概要】第1日：　Google Colaboratoryを体験してみよう機械学習で典型的な例題である手書き数字分類（MNIST）をColab上で解きます。ノートブックの開き方、保存方法、ランタイムの切替方法などを学びます。第2日：　Fashion MNISTとデータの可視化MNISTを拡張してファッションデータの分類にチャレンジします。画像データを読み込んで、ノートブックに表示するテクニックを学びます。第3日：　畳み込みNNでCat vs. Dog分類を解く畳み込みニューラルネットワークをもちいて、Kaggleの演習問題（Cat vs. Dog）を解きます。畳み込み、ReLU、プーリング、Sigmoid関数などについて学びます。トレーニング履歴を変数に保持して、損失や推定精度の変化を可視化するテクニックを学びます。データの増量やドロップアウトによるスコア向上データジェネレーターの使い方を学びます。第4日：　DeepDreamで画像を生成してみようDeepDreamのシードを用いて、畳み込みニューラルネットワーク（GoogLeNet）レイヤーやノードが取り出す特徴をデフォルメして、入力画像から新たな画像を生み出します。これにより、ニューラルネットワークのグラフの中でどのような特徴が取り出されているか、をインタラクティブに可視化して確認することができます。ファイルをローカルからアップロードして変数に格納する手順を学べます。今後、画像のスタイル変換への応用が可能です。（今後、以下の応用トピックを追加していく予定です）時系列データの扱いGAN強化学習その他、リクエストが多いテーマがあれば検討します（メッセージでリクエストしてください）。【受講対象者】ディープラーニングを学びたいがGPU搭載ボードを購入しないで済ませたい方（ブラウザが動くデバイスであれば実行可能です）NVIDIA非対応のMacや、スマホ、タブレットなどでディープラーニングを学びたい方Google Colaboratory固有の操作方法を学びたい方（Linuxコマンドの実行方法やファイル操作）GPU環境は持っているが、企業研修や共同開発などでGoogle Colaboratoryを活用したい方（Googleドライブを使用して同じノートブックにアクセスしたり、ノートブックのシェアを行えます）【受講をお勧めしない方】ビデオを視聴して学習するのが苦痛な方（自力でチュートリアルの解読をお勧めします）GPU環境があり、ローカル環境で学びたい方（クラウドだけで完結しますので、ローカル環境については取り上げません）英語も数学も問題なく、機械学習にも精通していて、Googleの英語資料を解読して自習可能な方（初学者向けにできるだけ平易な表現で解説しています。専門的な方はきっとつまらないと感じるのでお勧めしません。）実践的な開発手法について学びたい方（以下の開発コースをお勧めします）画像分類AI自作入門パート１：　畳み込みニューラルネットワークによる分類器生成＋Flaskでウェブアプリ化画像分類AI自作入門パート２：　転移学習による分類器生成＋Djangoでウェブアプリ化RNNによる自然言語処理・時系列データ解析強化学習入門GAN（画像生成）入門

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