[ディープラーニング専門家コース DL1231] バックプロパゲーションとヤコビアン行列

中高一貫課程で学ぶ数学の内容を凝縮した講義です。 必要な数学的知識やテクニックを、各項目ごとの豊富な演習とともに学びます。

コンピュータービジョン分野についての簡単な紹介を行う講義です。

数式作成のためのLaTeXの使い方を学ぶ講義です。

コンピュータービジョンの最も基本的なデータセットであるMNISTに関する理論的概念を整理し、TorchvisionのAPIを通じた実装および直接カスタムデータセットクラスを実装する方法を学びます。

畳み込みニューラルネットワークの核心モジュールである畳み込み層とプーリング層の演算を理論的に完璧に整理し、自ら実装することで実装能力を養う講義です。

ディープラーニングを始めるために必要な基本的な微分法とPyTorchのAutograd機能を学ぶ講義です。

ディープラーニングを活用したコンピュータビジョンの最も重要な演算である、畳み込み（コンボリューション）を集中的に扱う講義です。

ディープラーニングベースのコンピュータビジョン学習の前に不可欠な、画像の理論的基礎を固めます。ピクセル、解像度、色表現など画像データの点質を理解し、Pythonを活用して画像を読み込み、変換・前処理する実践的なプログラミング能力を養います。

Gradient-based Linear Regression (1)で直接実装したコードを、PyTorchの機能を利用して実践的なコードとして実装する方法を学ぶ講義です。また、データ前処理の必要性、理論、学習に与える影響を理論的に学び、実践的なコードで実装する講義です。

Gradient descentで最もシンプルな形のディープラーニングモデルを学習させる過程について完璧に理解する講義です。

ディープラーニングの最も核心的な学習アルゴリズムであるgradient descentを集中的に学習する講義です。

matplotlibライブラリを利用したデータの可視化を扱う講義です。

NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

仮想環境の概念と設定する方法を学びます。

[人工知能のためのPython]シリーズの第5回の講義です。Pythonの文法と合わせて、機械学習、深層学習に利用される実践練習を行う講義です。

[人工知能のためのPython]シリーズの4番目の講義です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングに使用される実践練習をする講義です。

[人工知能のためのパイソン]シリーズの3回目の講義です。 パイソンコードをデバッグする方法について学びます。

[인공지능을 위한 파이썬]シリーズの2番目の講座です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングで使われる実践演習を行う講座です。

Pythonの基本的な文法について、多くの演習を行う講座です。 Pythonの文法と合わせて、機械学習やディープラーニングに用いられる実践演習を行う講座です。

線形代数学の最初の講義として、ベクトルとベクトルの演算を幾何学的に理解する講義です。

このコースでは、多変量関数の積分深化についての知識を築くことができます。

この講座を通じて多変数関数の最適化理論の基礎を学び、ベクトル関数に関する全般的な内容を学ぶことになります。

関数の極限、導関数、微分法、導関数の公式、微分の応用

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。