②米国AI開発者がやさしく教える深層学習超入門第二弾(画像認識)【Pythonで実践】

🌟 画像認識に飛び込む！【Pythonで実践】深層学習超入門第二弾（CNN基礎） 🌟

课程概览

※本講座は全 3部構成 であり、今回の「第二弾」では画像系の深層学習の基礎をゼロから学べます。理論を実践に結びつけることで、Pythonでスクラッチで実装し、深層学習の知識を確実に習得できる体験を提供します。

• Pytorch を使用してモデルの学習を行う内容です。
• 完全体系的な学習 が可能で、アルゴリズムの実装により理解を深めましょう。
• 数式 を丁寧に解説し、視覚的に理解しやすい図 を多用します。
• Pytorchでの実装 も紹介し、学習したことをすぐに実データに適用できるようになります。
• DockerとJupyterLab を使った本格的なデータサイエンス環境を構築し、簡単に環境設定が可能です。

课程特色

• 現役のAI開発者 から直接学ぶことで、実務に即応用できる知識を手に入れます。
• 完全体系的な学習 が受け止めされており、基礎から応用までの内容を網羅しています。
• スクラッチ実装 により、理論と実践が並んだ学習体験を提供します。
• 数式やイメージによる丁寧な解説で、複雑な概念をわかりやすく理解できるよう支援します。
• Pytorch を使用した実装環境の構築方法も紹介します。

课程内容と学習成果

1. 深層学習の理論 - CNN（Convolutional Neural Networks）の基本から、少し応用的なアルゴリズム/テクニックまで解説します。
2. Python実装 - 必要なPythonの知識（NumpyやMatplotlibなど）を持っていると理想です。実際にデータを処理し、モデルを構築・訓練します。
3. データサイエンス環境の構築 - DockerとJupyterLabを使用して、本格的なデータサイエンス環境を簡単に設定できるようになります。
4. 実務への応用 - 学んだ知識を実際の問題解決に適用し、AI開発者としてのスキルを身につけます。

講義環境のご案内

• 主役：現役のAI開発者 かめ れおん
• 対象者：Pythonに慣れた初心者から中級者まで
• 必要機器：PC（任意のOS）とインターネット接続
• 環境設定：Python、Pytorch、Dockerのインストールが完了していること

どう質問？

何か質問や不明点があれば、お気軽に問い合わせください。本講座では、個別のサポート も提供しておりますので、一つひとつご指導いたします。

📚 画像認識の世界へ一歩を踏み出しません！ 📚

このチャンスに、深層学習とAIの可能性を探求するお越しを心よりお待ちしております。Let's dive into the world of image recognition with Python and Pytorch!