【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門

このコースの概要を説明します。以下は、PyTorchという流行るPythonライブラリを使用して機械学習（特に深層学習）のモデルを実装するためのステップです。ハンズオン形式で、各ステップから基本的な知識を身につけていくことができます。

コースの概要

1. PyTorchの基礎: このセクションでは、PyTorchの導入から始め、Tensorの操作方法、Google Colabの使用方法など、PyTorchを使ったプログラミングの基本を学びます。
2. 自動微分: モデルのパラメータを更新する際に必要な自動微分の概念を理解します。
3. 機械学習の流れ: データの収集、前処理、モデルの選択、学習プロセス、評価など、機械学習の基本的な流れを把 teredします。
4. PyTorchプログラミングの流れ: 実際にPyTorchを使用して機械学習のモデルを作成、学習、評価するプロセスを繫gerできます。
5. ソースコードの配布: 各ステップで使用するPythonのソースコードが提供され、参加者はこれらのコードを理解し、必要に応じて修正・拡張することができます。

深層学習の基礎1

1. 線形回帰: 最も基本的な予測モデルである線形回帰の概念を理解します。
2. 手書き数字の分類(MNIST): MNISTデータセットを使用して、多くの手書き数字を分類するニューラルネットワーク（MLP）を実装します。
3. モデルの保存・読み込み: PyTorchでモデルを保存し、後で同じモデルを読み込む方法を学びます。
4. CIFAR 10のクラス分類: CIFAR 10データセットを使用して、10個の異なるカテゴリーに屹ける畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を実装します。
5. データ拡張とは: 訓練データをより多様化するためのデータ拡張（Data Augmentation）の方法を学びます。
6. 転移学習: 既に訓練されたモデルから、新しいタスクに適応させる転移学習（Transfer Learning）の概念と実装を学びます。
7. オートエンコーダー: 入力データを圧縮してから再構築するオートエンコーダーのニューラルネットワークを実装します。
8. カスタムデータセット: 自分でデータセットを作成し、それをPyTorchで使用する方法を学びます。
9. LSTMとは: 時系列データなどに適したリカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種であるLSTM（Long Short-Term Memory）の概念を理解します。
10. ResNet: 残差ネットワーク（ResNet）の基本と実装方法を学びます。

このコースは、初心者から中級者の機械学習に興味がある方々に、実際のプロジェクトでPyTorchを使用するための広範な知識と技術を提供します。各セクションは、理解を深めるための理論と実践のバランスを目指しています。