【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門 from Udemy

【PyTorchとは?】

PyTorchとはFacebook AI Researchが開発している深層学習のフレームワークです。KerasやTensorFlowといった他のフレームワークと比較して、Define by Runという計算しながらモデルを作る性質や、クラスを使って複数のパーツから複雑なAIのモデルを組むことが出来る点からモデル構築の柔軟性という面で非常に優れます。この為、近年、国内外の研究者を中心としてシェアが急激に伸びてきています。

【人事の方/マネージャークラスの方へ】

本コースは次のような使い方が可能です。

・社内でAI人材を育成したい

・デジタル人材の育成をなるべく効率よく行いたい

本コースは深層学習フレームワークのPyTorchにフォーカスし、特に理論よりも実践に重きを置いています。

この為、Hands On形式で短時間且つ効率よくAI人材育成が可能です。

また、転移学習やデータ拡張、カスタムデータセットなど業務で実際に使用する可能性の高い内容の解説をしていますので、修了はしたが、手は動かないなどは比較的少ないと思われます。

【対象者とゴール】

Pythonの基本的なプログラミング知識があり、教科書・参考書などで機械学習や深層学習を既にある程度知っているエンジニアや研究者の方を対象に、PyTorchにおけるプログラミングを通して深層学習の基礎を固めるコースです。本コースのゴールは"機械学習を知っている"から"機械学習を使える"へとステップアップする事です。

【ハンズオン】

本コースはハンズオンという形式で、Google Colab上でデータの準備⇒深層学習のモデル作成⇒損失関数・オプティマイザの設定⇒学習・評価という一連の流れをスクラッチから講師と一緒に実装していきます。

機械学習を”知っている状態"から実際に"使える状態"になるには、実際にプログラミングをして手を動かすことが非常に重要です。

例えば、教科書的な知識として、活性化関数(シグモイド関数 / Tanh / ReLU)を知っていたとします。この時、実際にどの活性化関数を使えばよいのか、こういった問いに対する答えは"実際に試してみる"という事です。

機械学習や深層学習の分野では理論的に答えを出せる場合もありますが、ヒューリスティック(経験的)に見つけるといった場合が非常に多いです。この為、本コースでは手を動かしてプログラムを実装する（Hands On）という事を非常に重視しています。

【コースの概要】

詳細は本コースの概要説明をご覧ください。

本コースは機械学習・深層学習の復習やPyTorchのライブラリの基本的な使い方など基礎的な内容から段階的にステップアップしていきます。

この為、無理なくステップアップすることが出来ます。

【PyTorchの基礎】

本コースの概要
Tensorとは
GoogleColabの使い方
PyTorchの基本的な使い方
自動微分
機械学習の流れ
PyTorchプログラミングの流れ
ソースコードの配布
【深層学習の基礎1】
線形回帰
MLPによる手書き数字の分類(MNIST) 概要
MLPによる手書き数字の分類(MNIST) 実装
モデルの保存・読み込み
CNNによるクラス分類(CIFAR 10) 概要
CNNによるクラス分類(CIFAR 10) 実装
【深層学習の基礎2】
データ拡張とは
データ拡張の効果の検証
転移学習概要
転移学習実装
オートエンコーダー概要
オートエンコーダー実装
グラフの読み方
ResNet 概要
ResNet 実装
カスタムデータセット概要
カスタムデータセット実装
LSTMとは
LSTM 実装

まずは無料プレビューできる動画が30分以上あります。プレビューだけでも見ていってください。

What's inside

Learning objectives

研究者の間で急激に人気を伸ばしているpytorchというaiフレームワークについてライブラリの基本から、深層学習の学習の手続きまでのプログラミング方法を理解できる
多層nnや畳み込みnnといった基本的なモデルに加えて、転移学習、オートエンコーダー、resnet、lstmといった様々なモデルを構築する事で、深層学習の基礎を固める事が出来る

過学習への対処方法や、gpuでの学習方法、自前で用意した画像データセットの使用方法など研究開発の現場で使用する実際的なスキルを身に付けることが出来る

研究者の間で急激に人気を伸ばしているpytorchというaiフレームワークについてライブラリの基本から、深層学習の学習の手続きまでのプログラミング方法を理解できる
多層nnや畳み込みnnといった基本的なモデルに加えて、転移学習、オートエンコーダー、resnet、lstmといった様々なモデルを構築する事で、深層学習の基礎を固める事が出来る
過学習への対処方法や、gpuでの学習方法、自前で用意した画像データセットの使用方法など研究開発の現場で使用する実際的なスキルを身に付けることが出来る

Syllabus

PyTorchの基礎・機械学習の復習

本コースの概要

予備知識チェックとオススメの受講方法

Tensorとは

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Covers PyTorch, which has gained popularity among researchers for its flexibility in building complex AI models using classes and Define by Run approach

Focuses on practical application, offering hands-on experience with data preparation, model creation, loss function/optimizer setup, and learning/evaluation using Google Colab

Teaches practical skills used in research and development, such as handling overfitting, GPU-based learning, and using custom image datasets

Offers efficient AI talent development through a focus on PyTorch and hands-on exercises, covering topics like transfer learning, data augmentation, and custom datasets

Requires basic Python programming knowledge and some prior understanding of machine learning and deep learning concepts from textbooks or reference materials

Includes coverage of older, more established models such as multi-layer perceptrons and convolutional neural networks, which may be redundant for advanced learners

Reviews summary

Pytorch実践入門と幅広い応用

受講者によると、このコースはPyTorchの基礎をハンズオン形式で学ぶのに最適で、実践的なコーディング演習を通して『使える』スキルが身につくと高く評価されています。Google Colabで手軽に始められ、MLP、CNNといった基本モデルに加え、転移学習、カスタムデータセット、LSTMなど実用的な幅広いトピックをカバーしている点も好評です。ただし、完全な初心者や機械学習の事前知識が少ない場合は、ペースが速く感じられたり、別途学習が必要と感じる人もいるようです。講師の説明は丁寧という声が多い一方、一部駆け足に感じる部分もあったとのコメントもあります。最新のPyTorch仕様変更に対応しており、内容の信頼性も高いとされています。

丁寧だが一部速いとの声も

"講師の説明は丁寧です。"

"講師のサポートも迅速丁寧でした。"

"たまにコードの説明が駆け足に感じられる部分がありました。"

理論より『使える』スキル習得を重視

"理論よりもまず動かしてみたいという人には最適だと思います。"

"理論は最低限で、とにかくコードを書いて動かすことにフォーカスしています。"

"実践的なスキルは身につきます。"

PyTorchのアップデートに対応している

"最新のPyTorchの仕様に合わせてコードが更新されている点が素晴らしいです。"

"コードが最新のバージョンに対応しているので、エラーなく進められます。"

"内容は定期的に更新されているようです。"

基本から応用まで多様なモデルをカバー

"MNISTやCIFAR-10で基本を学び、転移学習やカスタムデータセットで実践力がつく構成が良いです。"

"CNNやMLPだけでなく、転移学習やLSTMまで扱っていて満足度が高いです。"

"後半の転移学習やカスタムデータセットの実装は特に実用的です。"

"オートエンコーダーやResNetの実装を通して、多様なモデルを知ることができました。"

コードを動かして学ぶ形式が好評

"自分で手を動かしながら学べるので理解が深まります。"

"ハンズオン形式でコードを書きながら進められる点が良かったです。"

"理論よりもまず動かしてみたいという人には最適だと思います。"

"Google Colabですぐにコードを実行できるのが便利でした。"

一部で前提知識や数学的背景の必要性を指摘

"機械学習全くの初心者で受講しましたが、正直かなり難しかったです。"

"Pythonの基礎があっても、行列計算などの数学的な知識も少し必要だと感じました。"

"完全な初心者だと、少し難しく感じる部分があるかもしれません。"

"タイトルに入門とありますが、思ったよりペースが速く感じました。"

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in 【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門 with these activities:

『斎藤康毅ゼロから作るDeep Learning』で基礎を固める

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深層学習の基礎を理解することで、PyTorchを用いた実践的な学習の効果を高めることができます。

View ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 on Amazon

Show steps

『ゼロから作るDeep Learning』の該当箇所を読み進める。
サンプルコードを実行して動作を確認する。
理解できない箇所を調べて理解を深める。

『深層学習』を読んでPyTorchの理解を深める

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深層学習の理論的な背景を理解することで、PyTorchを用いた実践的な学習の効果を高めることができます。

View Alter Ego: A Novel on Amazon

Show steps

『深層学習』の該当箇所を読み進める。
重要な箇所をノートにまとめる。
理解できない箇所を調べて理解を深める。

PyTorchのテンソル操作の練習問題を解く

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PyTorchの基本的なテンソル操作を習得することで、深層学習モデルの構築がスムーズになります。

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PyTorchの公式ドキュメントを参照する。
オンラインのPyTorch練習問題集を利用する。
自分で練習問題を作成して解く。（オプション）

Three other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all six activities

簡単な画像分類モデルをPyTorchで実装する

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実際に手を動かして深層学習モデルを構築することで、PyTorchの理解を深め、実践的なスキルを習得することができます。

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データセット（MNIST、CIFAR-10など）を選択する。
モデルのアーキテクチャを設計する。
学習ループを実装する。
モデルを評価し、改善する。

PyTorchに関するブログ記事を書く

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学んだ知識をアウトプットすることで、理解を深め、記憶を定着させることができます。

Show steps

PyTorchに関するテーマを選択する。
記事の構成を考える。
記事を執筆する。
記事を公開する。

PyTorchのオープンソースプロジェクトに貢献する

Show steps

PyTorchのオープンソースプロジェクトに貢献することで、実践的なスキルを向上させ、コミュニティとのつながりを築くことができます。

Show steps

PyTorchのGitHubリポジトリを検索する。
貢献できる課題を見つける。
コードを修正し、プルリクエストを送信する。
レビューを受け、修正する。

Career center

Learners who complete 【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

深層学習エンジニア

深層学習エンジニアは、深層学習技術を活用した製品やサービスの開発を行います。このコースは、深層学習フレームワークのPyTorchに特化しており、深層学習エンジニアとして必要な知識とスキルを習得するのに役立ちます。ハンズオン形式で、PyTorchの基本的な使い方から、自動微分、線形回帰、多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワークなどの深層学習モデルの実装までを学ぶことができます。このコースを受講することで、深層学習エンジニアとして、深層学習モデルを構築し、実際に動かすことができるようになります。データ拡張や転移学習の実装を通じて、実践的なスキルを身につけられます。

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画像処理エンジニア

画像処理エンジニアは、画像データを分析し、画像認識や画像生成などの技術を開発します。このコースでは、PyTorchを用いた深層学習の手法を学ぶことで、画像処理エンジニアとしてのスキルを向上させることができます。特に、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた画像分類や、オートエンコーダーを用いた画像生成などの技術は、画像処理エンジニアにとって重要なスキルです。データ拡張や転移学習といったテクニックを習得することで、より高度な画像処理が可能になります。このコースは、画像処理エンジニアが深層学習の知識を深め、実践的なスキルを身につけるための良い機会となります。

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機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、機械学習モデルの設計、開発、実装を行います。このコースでは、深層学習フレームワークPyTorchに焦点を当て、ハンズオン形式で実践的なスキルを習得できます。特に、転移学習やデータ拡張、カスタムデータセットなど、業務で実際に使用する可能性の高い内容を学ぶことができます。このコースを受講することで、機械学習エンジニアとして必要なPyTorchの知識とスキルを効率的に習得できます。また、多層ニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークといった基本的なモデルに加えて、転移学習、オートエンコーダー、ResNet、LSTMなど、さまざまなモデルを構築できるようになるため、実践的な問題解決能力も高まります。

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自然言語処理エンジニア

自然言語処理エンジニアは、自然言語をコンピュータが理解し、処理するための技術を開発します。このコースでは、PyTorchを用いた深層学習の手法を学ぶことで、自然言語処理エンジニアとしてのスキルを向上させることができます。特に、LSTM（Long Short-Term Memory）を用いた自然言語処理モデルの構築は、自然言語処理エンジニアにとって重要なスキルです。このコースでは、LSTMの基本的な使い方から、自然言語処理への応用までを学ぶことができます。自然言語処理エンジニアは、このコースを通じて、深層学習の知識を深め、実践的なスキルを身につけることができます。

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AIエンジニア

AIエンジニアは、人工知能技術を活用したシステムや製品を開発します。このコースでは、PyTorchという深層学習フレームワークを学ぶことで、AIエンジニアとして必要な深層学習の知識とスキルを習得できます。コースでは、ハンズオン形式で、PyTorchの基本的な使い方から、深層学習モデルの構築、学習、評価までの一連の流れを実践的に学ぶことができます。特に、転移学習やデータ拡張、カスタムデータセットなど、実際の業務で役立つ内容が豊富です。AIエンジニアを目指す方は、このコースを受講することで、深層学習の実践的なスキルを身につけ、AIプロジェクトで活躍できるようになります。

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研究者

研究者は、特定の分野における知識の探求と発展に貢献します。このコースは、深層学習の研究に携わる研究者にとって非常に有益です。PyTorchを用いた深層学習の基礎から応用までを学ぶことで、研究に必要な実践的なスキルを習得できます。特に、転移学習、オートエンコーダー、ResNet、LSTMといった高度なモデルの構築方法を習得することで、最先端の研究に貢献できるようになります。また、カスタムデータセットの使用方法やGPUでの学習方法など、実際の研究現場で役立つ実践的なスキルも身につけられます。

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研究開発エンジニア

研究開発エンジニアは、新しい技術や製品の研究開発を行います。このコースは、研究開発エンジニアが深層学習の分野で活躍するために必要なスキルを提供します。PyTorchフレームワークに焦点を当て、ハンズオン形式で深層学習モデルの構築と実装を学びます。特に、転移学習、オートエンコーダー、ResNet、LSTMといった高度なモデルの構築方法を習得することで、最先端の研究開発プロジェクトに貢献できるようになります。また、カスタムデータセットの使用方法やGPUでの学習方法など、実際の研究開発現場で役立つ実践的なスキルも身につけられます。

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データサイエンティスト

データサイエンティストは、大量のデータから有益な情報を抽出し、ビジネス上の意思決定を支援します。このコースでは、PyTorchを用いた深層学習の手法を学ぶことで、データサイエンティストとしてのスキルを向上させることができます。特に、画像データセットの処理や、深層学習モデルの構築、評価といったスキルは、データサイエンティストが直面する課題の解決に役立ちます。データ拡張や転移学習といったテクニックを習得することで、より高度なデータ分析が可能になります。このコースは、データサイエンティストが深層学習の知識を深め、実践的なスキルを身につけるための良い機会となります。

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ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアは、ソフトウェアの設計、開発、テスト、保守を行います。このコースでは、PyTorchを用いた深層学習の知識を習得することで、ソフトウェアエンジニアとしてのスキルセットを拡張できます。特に、AIを活用したソフトウェアの開発に興味があるソフトウェアエンジニアにとって、このコースは非常に有益です。深層学習モデルをソフトウェアに組み込む方法や、AIを活用した新しい機能の実装方法を学ぶことができます。このコースを受講することで、ソフトウェアエンジニアは、AI技術を活用したより高度なソフトウェア開発に携わることができるようになります。

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ロボットエンジニア

ロボットエンジニアは、ロボットの設計、開発、制御を行います。このコースでは、PyTorchを用いた深層学習の手法を学ぶことで、ロボットエンジニアとしてのスキルを向上させることができます。特に、ロボットの視覚認識や、強化学習を用いたロボットの制御といった分野で、深層学習が活用されています。このコースでは、画像認識やLSTMといった技術を学ぶことで、ロボットの知能化に貢献することができます。このコースは、ロボットエンジニアが深層学習の知識を深め、実践的なスキルを身につけるための良い機会となります。

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組み込みエンジニア

組み込みエンジニアは、電子機器や機械に組み込まれるコンピュータシステムの開発を行います。このコースでは、PyTorchを用いた深層学習の知識を習得することで、組み込みエンジニアとしてのスキルセットを拡張できます。特に、AIを活用した組み込みシステムの開発に興味がある組み込みエンジニアにとって、このコースは有益です。深層学習モデルを組み込み機器に実装する方法や、リソース制約のある環境でAIを動作させるための最適化手法を学ぶことができます。このコースを受講することで、組み込みエンジニアは、AI技術を活用した高度な組み込みシステム開発に携わることができるようになります。

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テクニカルコンサルタント

テクニカルコンサルタントは、顧客の技術的な課題を解決するためのコンサルティングサービスを提供します。特にAIや深層学習の分野に特化したテクニカルコンサルタントにとって、このコースは非常に役立ちます。PyTorchを用いた深層学習の実践的な知識を習得することで、顧客に対してより具体的なソリューションを提供できるようになります。このコースで学ぶ転移学習やデータ拡張の知識は、顧客のデータに合わせて最適なモデルを構築する際に役立ちます。また、様々な深層学習モデルの構築経験は、顧客の課題に対する最適なアプローチを提案する際に非常に有効です。

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AIプロダクトマネージャー

AIプロダクトマネージャーは、AIを活用した製品の企画、開発、リリース、運用を統括します。このコースを受講することで、PyTorchによる深層学習の基礎を理解し、AIプロダクトの技術的な側面をより深く理解することができます。特に、深層学習モデルの種類や特徴、データ拡張や転移学習といった技術に関する知識は、製品の要件定義や開発計画の策定に役立ちます。このコースで得られる知識は、AIプロダクトマネージャーとして、開発チームとのコミュニケーションを円滑にし、より効果的な製品開発を推進する上で役立ちます。

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機械学習講師

機械学習講師は、機械学習の知識やスキルを教えることを専門とします。このコースでは、PyTorchを用いた深層学習の知識を習得することで、機械学習講師としてのスキルを向上させることができます。特に、ハンズオン形式でPyTorchの基本的な使い方から、深層学習モデルの構築、学習、評価までの一連の流れを実践的に学ぶことができるため、受講生に効果的な指導を行うことができます。様々なモデル構築の経験は、質問に答える際にも非常に役立ちます。機械学習講師を目指す方は、このコースを受講することで、深層学習の実践的な知識を深め、より質の高い教育を提供できるようになります。

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技術広報

技術広報は、企業の技術や製品を広く社会に伝える役割を担います。このコースでPyTorchによる深層学習の知識を身につけることで、AI技術に関する情報をより正確かつ魅力的に発信できるようになります。特に、深層学習の基礎知識や具体的なモデルの事例を知っていることは、プレスリリースやブログ記事、講演資料の作成に役立ちます。技術広報は、このコースを通じて、深層学習の知識を深め、より効果的な広報活動を展開することができます。

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Reading list

We've selected two books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in 【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門.

ゼロから作るDeep Learning

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この本は、深層学習の理論と実装をゼロから学ぶための定番書です。Pythonを使って、ニューラルネットワークの基礎から、CNN、RNNなどの応用まで、丁寧に解説されています。このコースでPyTorchを学ぶ前に、深層学習の基本的な概念を理解しておくことで、よりスムーズに学習を進めることができます。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

Tankobon Softcover

$$$

Alter Ego

Save

この本は、深層学習の理論と実践を網羅的に解説した定番の教科書です。PyTorchの学習を始める前に、深層学習の基礎知識をしっかりと身につけることができます。特に、誤差逆伝播法や最適化アルゴリズムなど、PyTorchで深層学習モデルを構築する上で重要な概念を深く理解するのに役立ちます。この本は、深層学習の理論的な背景を理解したい学習者にとって非常に有益です。

(English) Alter Ego: A Novel

Paperback

【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門

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