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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/pytorch-deeplearning/
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**【4天速成】Python 3与PyTorch：深度学习与AI应用开发入门** 本课程旨在为学员提供Python 3和PyTorch深度学习库的基础知识，并指导如何实现典型的深度学习模型以及将模型应用于Web应用开发。 **为何学习PyTorch？** PyTorch是与TensorFlow并驾齐驱的深度学习库，并且在2018年夏季与Caffe整合，预示着其更广泛的应用前景。许多最新的AI研究成果都率先使用PyTorch实现，这使得PyTorch成为学习最新AI研究成果的有力工具。 **课程内容概览：** * **第一天：** PyTorch与机器学习入门，环境搭建 * **第二天：** PyTorch的张量（多维矩阵）表示与自动微分计算 * **第三天：** 使用（三层）感知机对葡萄酒进行分类，以及使用深度学习（多层）感知机对葡萄酒进行分类 * **第四天：** 利用自编码器对时间序列数据进行异常检测（2018年7月6日新增） **PyTorch的优势：** * **高速张量计算：** 相比NumPy，PyTorch提供更快的张量（多维矩阵）计算能力。 * **动态模型定义 (Define by Run)：** 允许动态定义模型，实现灵活的学习。这与TensorFlow的Define & Run（预先定义模型，训练时模型固定）不同。 * **活跃的研究者社区：** PyTorch在研究者群体中迅速普及，并拥有巨大的发展潜力。 * **简洁的模型定义与GPU利用：** 相较于TensorFlow，PyTorch的模型定义更为简洁，并能充分发挥GPU的计算能力。 本课程鼓励您利用PyTorch实现快速、灵活的开发。
【どうして今PyTorchを学ぶべきか？】 このコースでは、Facebook AI Researchグループなどで開発されているPyTorchという深層学習ライブラリの基礎的知識と、典型的なディープラーニングモデルの実装、Webアプリ化にチャレンジします。 PyTorchはTensorFlowと双璧をなす、ディープラーニングライブラリで、2018年夏にはCaffeと統合され、さらなる普及が予測されます。 最新のAI研究成果で発表されたアルゴリズムはいち早くPyTorchで実装されていて、最新のAI研究成果を学ぶのにとても役立ちます。 【更新情報】 2018/7/6 オートエンコーダ（自動符号化器）による時系列データ（気温データ）の解析、異常値検出を行うセクションを追加しました。 【コースの構成】 1日目： PyTorchと機械学習、環境構築 2日目： PyTorchによるテンソル（多次元行列）表現と自動微分計算 3日目： ニューラルネットワーク（3層パーセプトロン）でワインを分類してみよう（3層） ディープラーニング（多層パーセプトロン）でワインを分類してみよう（多層） 4日目： オートエンコーダ（自動符号化器）を使った時系列データの異常検知（2018/7/6 追加） ＊リクエストに応じて、チュートリアルを追加収録していきます。 【PyTorchの特徴】 PyTorchは、以下のような特徴があります。 ・NumPyより高速なテンソル（多次元行列）計算ライブラリ ・Define by Run： モデルを動的に定義し、柔軟な学習が可能 TensorFlowはDefine & Run（あらかじめモデルを定義し、トレーニング時にはモデルは固定） ・研究者コミュニティで爆発的に普及 などの特徴があり、今後も成長が期待されます。 TensorFlowよりシンプルにモデルを定義することができるのと、GPUのパワーを最大限に活かすことができるのがメリットです。 ぜひこの機会にPyTorchによる高速・柔軟な開発をマスターしましょう！
