直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編） from Udemy

What's inside

Syllabus

本講座でのゴールと本講座で扱わないことが理解できる

本講座では、Colabを利用したPytorchハンズオンで全結合型ニューラルネットワークの説明と実装から始めて、順を追ってBERTの転移学習までステップアップしていきます。コアとなる考え方はどの深層学習においても共通です。講座を順に進めていったり、途中の課題を解いていくことにより、受講者は任意のデータを利用して深層学習のモデルを構築・訓練できるようになるでしょう。

※取り扱う内容：BERTが追加されています。

【深層学習モデル】

１）全結合型ニューラルネットワーク

２）畳み込みニューラルネットワーク

３）再帰型ニューラルネットワーク

４）BERT

【データ】

１）FashionMNIST

２）MNIST

３）LOVE（講師の自作データ）

４）IMDB

１）全結合型ニューラルネットワークの仕組み理解

２）深層学習における共通処理

３）loveのデータの形

※動画で解説しているコードは2023/10/25時点で、一部バージョンのちがいにより動作しないコードがございます。２０．２０のコースリソース「CNN_修正版2.ipynb」の方に2023/10/25時点で動作するフルソースを掲載しておりますので合わせてご確認ください。

※Lecture12は、CNN_修正版の方ご確認下さい。失礼いたしました。

修正前

self._to_linear = x[0].shape[0] * x[0].shape[2]

修正後

self._to_linear = x[0].shape[0] * x[0].shape[1] * x[0].shape[2]

映画レビューコメントとポジティブ・ネガティブ判定のデータセットIMDBを

利用して、BERTの転移学習を実装していきます。

BERT自体の説明は本家の論文やQiita記事などをご参照下さい。

今回の実装では、BERT自体の重みは事前学習されたもので固定して、

出力層に全結合層を追加して学習させるという転移学習を行っています。

事前学習モデル自体の12層のTrasformerたちは重みを更新させなくても特定の分類タスクを解くことができるようにネットワークを学習させることが可能です。

2023/10/30時点でtorchtext/transformersのビデオ収録時のバージョンがcolabからpipで呼べなくなっていましたので動作可能なver.のBERT2.ipynbに書き換えました。ご確認お願い致します。

huggingfaceでGoogleのT5(Text To Text Transfer Transformer)を使った、英語のニュース記事の抽象的要約を行うプログラムを一行ずつColabで書きながらご説明いたします。

Starbucksのウィキペディアの記事本文を要約するプログラムを記載してください。Lecture31 - 35まで実践してきた内容の集大成ですので、ご自身で解かれることをオススメいたします。

Lecture36 の課題の解説です。再学習したT5で、一件のみを要約できます。

Vision Transformer（ViT）は、自然言語処理でRNNを駆逐したtransformer(transformerベースの事前学習モデルは、BERTやEARNIE、GPT3等が有名）を画像分類にストレートに応用したものです。本レクチャでは、Google Colabを使ってViTを用いた任意の画像の分類タスクに挑戦します。

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Covers BERT and T5, which are essential for natural language processing tasks like text summarization and sentiment analysis

Progresses from fundamental neural networks to more advanced models like BERT and T5, which allows learners to gradually build their knowledge

Emphasizes hands-on implementation using Colab and PyTorch, which allows learners to gain practical experience in building and training deep learning models

Utilizes diverse datasets, including FashionMNIST, MNIST, IMDB, and a custom dataset, which exposes learners to different data formats and application scenarios

Explains the core concepts that are common across different deep learning models, which helps learners develop a deeper understanding of the field

Includes updates and corrections for code that may not function due to version differences, which ensures that learners can successfully run the examples

Reviews summary

実践的なpytorch深層学習実装入門

本講座の受講者からは、Pytorchを使った深層学習の実装方法が体系的に学べる点や、BERTやT5といった最新のモデルまで取り扱っている点が非常に評価されています。特に、実際に手を動かすハンズオン形式が好評で、コードが分かりやすいという声が多く聞かれました。一方で、環境の変化に伴うコードのバージョン問題や、特定の箇所で説明が不足していると感じる部分があるという指摘もありましたが、講師が随時コードを更新するなど、継続的な改善努力が見られるとの評価も寄せられています。深層学習の実装スキルを実践的に身につけたい方には非常におすすめできる講座と言えます。

ある程度のPythonや数学の知識があるとよりスムーズです。

"Pytorchの基本的な使い方や、ある程度のPythonプログラミングスキルは必要だと感じました。"

"数式の説明が少ない部分もあり、関連知識があるとより深く理解できると思う。"

"全くの初心者だと少し難しいかもしれないが、手を動かせば何とかなるレベル。"

講師がコードや内容を随時更新しています。

"コードが動かない問題があっても、講師が新しいバージョンを提供してくれるなど、対応が早い。"

"BERTやマルチモーダルモデルが追加されるなど、内容がアップデートされていて良い。"

"受講者のフィードバックに基づいて改善されていると感じた。"

BERTやT5などの応用的なモデルを学べます。

"BERTやT5といった最近の注目されているモデルに触れられるのが魅力的でした。"

"抽象的要約など、具体的な応用例を通してT5の実装を学べたのが良かったです。"

"最新の自然言語処理モデルの実装方法を知りたかったので、この講座は最適でした。"

難しい内容も丁寧に解説されており理解しやすいです。

"深層学習の基本的な概念から、BERTのような応用モデルまで、段階を踏んで分かりやすく解説されています。"

"図解や丁寧な言葉遣いで、初心者でも挫折しにくい内容だと感じました。"

"講師の説明がとても聞き取りやすく、スムーズに学習できました。"

理論だけでなく、コードを書いて学ぶ点が好評です。

"理論だけでなく、実際に手を動かして学ぶことができて、理解が深まりました。"

"PyTorchを使った実装方法が具体的に示されており、すぐに試すことができたのが良かったです。"

"ハンズオン形式で進むので、どうやってコードを書くのかがよく分かりました。"

環境変化でコード修正が必要になる場合があります。

"Colabのバージョンアップなどの影響で、教材のコードがそのままでは動かない箇所がありました。"

"自分でエラーを解決しながら進める必要があり、少し手間取りました。"

"最新の環境に合わせてコードを自分で修正する必要があったが、講師が更新版を提供していたので助かった。"

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 直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編） with these activities:

PyTorchの基礎を復習する

Show steps

PyTorchの基本的な概念を復習することで、コースで扱うより高度な内容をスムーズに理解できるようになります。

Browse courses on PyTorch

Show steps

PyTorchの公式チュートリアルを確認する
基本的なテンソルの操作を練習する
簡単なニューラルネットワークを構築する

『ゼロから作るDeep Learning』を読む

Show steps

深層学習の基礎をしっかりと理解することで、コースの内容をより深く理解し、応用できるようになります。

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

書籍を購入または図書館で借りる
書籍を読み進めながら、サンプルコードを実行する
書籍の内容に関する疑問点をメモする

PyTorchによるニューラルネットワークの実装練習

Show steps

様々なニューラルネットワークをPyTorchで実装することで、モデル構築のスキルを向上させ、実践的な経験を積むことができます。

Show steps

コースで学んだモデルを自分で実装してみる
異なるデータセットでモデルを訓練してみる
ハイパーパラメータを調整して性能を改善する

Four other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all seven activities

深層学習モデルに関するブログ記事を書く

Show steps

学んだ内容をブログ記事としてまとめることで、知識の定着を促し、理解を深めることができます。また、アウトプットを通じて、他の学習者との交流も生まれます。

Show steps

コースで学んだ深層学習モデルを選択する
モデルの仕組みや実装方法を調査する
ブログ記事を執筆し、公開する

独自のデータセットで画像分類プロジェクトを開始する

Show steps

コースで学んだ知識を応用し、独自の画像分類プロジェクトに取り組むことで、実践的なスキルを習得し、問題解決能力を高めることができます。

Show steps

興味のある画像データセットを選択または作成する
適切な深層学習モデルを選択し、実装する
モデルを訓練し、評価する
結果を分析し、改善策を検討する

『Transformersによる自然言語処理』を読む

Show steps

Transformerモデルに関する知識を深めることで、コースで学んだ内容をより深く理解し、応用できるようになります。

View Putting Knowledge to Work on Amazon

Show steps

書籍を購入または図書館で借りる
書籍を読み進めながら、サンプルコードを実行する
書籍の内容に関する疑問点をメモする

PyTorch関連のオープンソースプロジェクトに貢献する

Show steps

オープンソースプロジェクトに貢献することで、実践的なコーディングスキルを向上させ、コミュニティとの交流を通じて、より深い知識を得ることができます。

Show steps

PyTorch関連のオープンソースプロジェクトを探す
プロジェクトの貢献ガイドラインを確認する
バグ修正や機能追加など、貢献できるタスクを見つける
コードを提出し、レビューを受ける

Career center

Learners who complete 直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編） will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、深層学習モデルの設計、開発、実装に携わります。このコースを受講することで、PyTorchを用いた実践的な深層学習の実装スキルを習得できます。全結合型ニューラルネットワークからBERTの転移学習、T5による抽象的要約まで、幅広いモデルを扱う経験を積むことができます。特に、コースで提供される様々なデータセット（FashionMNIST、MNIST、IMDBなど）を用いたモデル構築と訓練の経験は、実際の機械学習プロジェクトで非常に役立ちます。機械学習エンジニアを目指すなら、このコースで深層学習の実装スキルを磨きましょう。

See salaries and explore the career path for 機械学習エンジニア

自然言語処理エンジニア

自然言語処理エンジニアは、テキストデータの分析やモデル開発を通じて、自然言語に関する様々な課題を解決します。このコースでは、BERTやT5といった最先端の自然言語処理モデルの実装を学ぶことができます。特に、huggingfaceライブラリを利用したT5による抽象的要約の実装は、自然言語処理エンジニアとして非常に重要なスキルです。コースで提供されるIMDBデータセットを用いた感情分析や、ニュース記事の要約などの実践的な課題に取り組むことで、自然言語処理の応用力を高めることができます。自然言語処理エンジニアを目指すなら、このコースで最先端のモデルの実装スキルを身につけましょう。

See salaries and explore the career path for 自然言語処理エンジニア

データサイエンティスト

データサイエンティストは、大量のデータを分析し、ビジネス上の意思決定を支援します。このコースでは、PyTorchを用いた深層学習モデルの実装を通じて、データ分析のスキルを向上させることができます。全結合型ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワークなど、様々なモデルを扱う経験は、データサイエンティストとして非常に役立ちます。特に、コースで提供される様々なデータセット（FashionMNIST、MNIST、IMDBなど）を用いたモデル構築と訓練の経験は、実際のデータ分析プロジェクトで非常に役立ちます。データサイエンティストを目指すなら、このコースでデータ分析のスキルを磨きましょう。

See salaries and explore the career path for データサイエンティスト

深層学習研究者

深層学習研究者は、深層学習の理論やアルゴリズムの研究開発を行います。深層学習の分野で研究者を目指すのであれば、通常、博士号が必要です。このコースでは、PyTorchを用いた深層学習の実装を通じて、深層学習の基礎をしっかりと理解することができます。全結合型ニューラルネットワークからBERT、T5まで、幅広いモデルを実装することで、深層学習の応用力を高めることができます。特に、コースで提供される様々なデータセットを用いた実験は、研究活動の基礎となります。深層学習研究者を目指すなら、このコースで深層学習の基礎を固めましょう。

See salaries and explore the career path for 深層学習研究者

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を活用した製品やサービスの企画、開発、運用を統括します。このコースを受講することで、深層学習の基本的な知識と実装スキルを習得し、AIプロダクトの開発における技術的な側面を理解することができます。BERTやT5といったモデルの知識は、自然言語処理を活用した製品の企画に役立ちます。また、様々なデータセットを用いたモデル構築の経験は、AIプロダクトの実現可能性を評価する上で非常に重要です。AIプロダクトマネージャーを目指すなら、このコースでAI技術に関する知識を深めましょう。

See salaries and explore the career path for AIプロダクトマネージャー

コンピュータビジョンエンジニア

コンピュータビジョンエンジニアは、画像や映像データを解析し、様々な応用システムを開発します。このコースでは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の実装を通じて、画像認識の基礎を学ぶことができます。FashionMNISTやMNISTといった画像データセットを用いたモデル構築と訓練は、コンピュータビジョンエンジニアとして非常に重要なスキルです。このコースを受講すれば、画像認識技術を応用したシステム開発に貢献できるでしょう。コンピュータビジョンエンジニアを目指すなら、このコースで画像認識の基礎を習得しましょう。

See salaries and explore the career path for コンピュータビジョンエンジニア

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。このコースでは、深層学習モデルの実装を通じて、最新のAI技術を習得することができます。BERTやT5といったモデルの知識は、自然言語処理やテキストマイニングの研究開発に役立ちます。また、様々なデータセットを用いたモデル構築の経験は、新しいAI技術の応用可能性を評価する上で非常に重要です。研究開発エンジニアを目指すなら、このコースでAI技術に関する知識を深めましょう。

See salaries and explore the career path for 研究開発エンジニア

品質保証エンジニア

品質保証エンジニアは、製品やサービスの品質を保証するためのテストや評価を行います。このコースを通じて、深層学習モデルの構築と訓練のプロセスを理解することで、AIシステムの品質評価に必要な知識を習得することができます。特に、様々なデータセットを用いたモデルの性能評価は、品質保証において重要なスキルです。品質保証エンジニアを目指すなら、このコースでAIシステムの品質評価に関する知識を深めましょう。

See salaries and explore the career path for 品質保証エンジニア

AIコンサルタント

AIコンサルタントは、企業に対してAIの導入や活用に関するコンサルティングを行います。このコースでは、深層学習の基本的な知識と実装スキルを習得し、AI技術のビジネス応用に関する理解を深めることができます。BERTやT5といったモデルの知識は、自然言語処理を活用したソリューションの提案に役立ちます。AIコンサルタントを目指すなら、このコースでAI技術に関する知識を深めましょう。

See salaries and explore the career path for AIコンサルタント

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、運用を行います。このコースを履修すれば、深層学習の理論と実践的な実装スキルを身につけることができ、AIを活用したソフトウェア開発に貢献できます。特に、PyTorchを用いたモデル構築や、学習済みモデルの利用経験は、AI機能を組み込んだソフトウェアを開発する上で役立ちます。ソフトウェアエンジニアを目指すなら、このコースを通してAI技術に関する知識と技能を高めることができます。

See salaries and explore the career path for ソフトウェアエンジニア

フロントエンドエンジニア

フロントエンドエンジニアは、Webアプリケーションのユーザーインターフェースを開発します。このコースを受講することで、深層学習モデルを活用したWebアプリケーションの開発に貢献できます。例えば、BERTなどのモデルを利用して、Webサイトの検索機能を高度化したり、ユーザーの入力内容を解析して、より適切な情報を提供するといったことが可能になります。フロントエンドエンジニアを目指すなら、このコースでAI技術に関する知識を深めましょう。

See salaries and explore the career path for フロントエンドエンジニア

テクニカルサポートエンジニア

テクニカルサポートエンジニアは、製品やサービスに関する技術的なサポートを提供します。このコースを通じて、深層学習モデルの基本的な知識を習得することで、AIを活用した製品やサービスに関する技術的な問い合わせに対応することができます。特に、モデルの構築や訓練に関する知識は、トラブルシューティングに役立ちます。テクニカルサポートエンジニアを目指すなら、このコースでAI技術に関する知識を深めましょう。

See salaries and explore the career path for テクニカルサポートエンジニア

プロジェクトマネージャー

プロジェクトマネージャーは、プロジェクトの計画、実行、管理を行います。このコースを履修すると、深層学習に関する基本的な知識を習得できます。AIプロジェクトの推進において、技術的な側面を理解する上で役立ちます。深層学習モデルの開発プロセスや、必要なリソースなどを把握することで、プロジェクトを円滑に進めることができます。プロジェクトマネージャーを目指すなら、このコースを受講してAI技術に関する知識を身につけましょう。

See salaries and explore the career path for プロジェクトマネージャー

セールスエンジニア

セールスエンジニアは、技術的な知識を活かして製品やサービスを販売します。このコースで深層学習の基礎を学ぶことで、AI関連製品やサービスに関する技術的な説明や提案ができるようになります。特に、BERTやT5といったモデルの知識は、顧客への訴求力を高める上で役立ちます。セールスエンジニアを目指すなら、このコースでAI技術に関する知識を深めましょう。

See salaries and explore the career path for セールスエンジニア

ITコンサルタント

ITコンサルタントは、企業に対してIT戦略やシステム導入に関するコンサルティングを行います。このコースを履修することで、深層学習の基本的な知識を習得し、AI技術を活用したIT戦略の提案に貢献できます。特に、BERTやT5といったモデルの知識は、自然言語処理を活用したソリューションの提案に役立ちます。ITコンサルタントを目指すなら、このコースでAI技術に関する知識を深めましょう。

See salaries and explore the career path for ITコンサルタント

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 直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編）.

ゼロから作るDeep Learning

Save

この本は、深層学習の基礎をPythonで実装しながら学べる入門書です。ニューラルネットワークの仕組みやバックプロパゲーションなど、コースで扱う重要な概念を丁寧に解説しています。特に、数学的な知識がなくても理解できるように工夫されているため、深層学習初心者にとって最適な参考書です。コースと並行して読むことで、理解を深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

$$$

Putting Knowledge to Work

Save

この本は、Transformerモデルの理論と実践を詳細に解説しています。BERTやT5など、コースで扱うTransformerベースのモデルについて、より深く理解することができます。特に、自然言語処理の応用例が豊富に紹介されているため、実践的な知識を習得するのに役立ちます。コース修了後、さらにTransformerモデルを深く学びたい方におすすめです。

Putting Knowledge to Work

Paperback

Check price

Putting Knowledge to Work

Kindle Edition

Check price

直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編）

What's inside

Syllabus

Traffic lights

Save this course

Reviews summary

実践的なpytorch深層学習実装入門

Activities

Career center

Reading list

Share

Similar courses