Market ディープラーニング入門

難易度:★☆☆☆☆

  • 業種
  • 全業種共通
  • DEEPLEARNING
  • 入門講座
  • コーディング有

「ニューラルネットワークの基礎」及びディープラーニングフレームである「PyTorch」の使い方について学習します。

  • 2 時間
  • 1,150 Exp
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  • 3 Missions
  • 7 Tasks
  • 18 Operations

Mission 1

ニューラルネットワークの基礎

ニューラルネットワークの基礎について学びます。

Task 1
ニューラルネットワークの基礎
100 Exp

Task 1

ニューラルネットワークの基礎

  • 1 時間
  • 1 Operations
  • 100 Exp

ニューラルネットワークとはどのようなものであるのかについて学びます。

Task 2
ニューラルネットワークの計算
100 Exp

Task 2

ニューラルネットワークの計算

  • 1 時間
  • 1 Operations
  • 100 Exp

ニューラルネットワークにおける計算について学びます。

Task 3
ニューラルネットワークの訓練
100 Exp

Task 3

ニューラルネットワークの訓練

  • 1 時間
  • 1 Operations
  • 100 Exp


ニューラルネットワークを訓練する際の計算の流れについて確認します。

Task 4
パラメータの更新
100 Exp

Task 4

パラメータの更新

  • 1 時間
  • 1 Operations
  • 100 Exp


ミニバッチ学習によるパラメータの更新について学びます。

Task 5
誤差逆伝播法
100 Exp

Task 5

誤差逆伝播法

  • 1 時間
  • 1 Operations
  • 100 Exp


誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)について学びます。

Mission 2

PyTorchの基礎

本ミッションでは、ディープラーニングフレームワーク PyTorch の基本的な機能を使って、ニューラルネットワークの訓練がどのような流れで構成されているかを簡潔に紹介します。PyTorch を用いた訓練における発展的な工夫や、GPU を活用する方法などは、次のミッションで紹介します。

Task 1
PyTorchの基礎
400 Exp

Mission 3

PyTorchの応用

前回のミッションで説明した PyTorch を用いてネットワークを訓練するまでに必要な以下の 5 つのステップに対して、PyTorch の機能を活用した工夫を加え、結果を改善する方法を解説します。
Step 1:データセットの準備
Step 2:ネットワークを決める
Step 3:目的関数を決める
Step 4:最適化手法を選択する
Step 5:ネットワークを訓練する

Task 1
PyTorchの応用
250 Exp

Task 1

PyTorchの応用

  • 1 時間
  • 5 Operations
  • 250 Exp


ディープラーニングフレームワークPyTorchの、より応用的な使い方について学びます。