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[AI実務] AI Research Engineerのための論文の実装を始める with PyTorch

AIを研究したり、それを活用してプロジェクトを進める場合、基本的な論文の実装は必須です。この講義を通じて実際の論文を実施し、実務能力をアップグレードしましょう!

難易度 中級以上

受講期間 無制限

  • whitebox
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Generative AI
Generative AI
PyTorch
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Computer Vision(CV)
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Python
Python
Deep Learning(DL)
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Generative AI
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PyTorch
PyTorch
Computer Vision(CV)
Computer Vision(CV)
Python
Python

学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

5.0

5.0

딩동댕동

100% 受講後に作成

AI職務に興味があり、聞くようになりました。論文の読み方から結果の導出まで理解しやすく教えてくれ、中途半端に蜂蜜のヒントや注意事項も教えてくれて助けになりました。 講義を聞いてみると、どの部分をもっと補完すべきかが見えますね。今より勉強してみようよww 良い講義ありがとうございます。

5.0

핀치

100% 受講後に作成

余計な内容が一切なく、内容が非常に良い講義でした。たくさん学んで価値があります~

5.0

juyeon yu

100% 受講後に作成

素晴らしい講義をありがとうございました! 他の論文も実装できる自信がつきました! 他の論文もレビューしていただけると嬉しいです。

受講後に得られること

  • PythonとPyTorchで実際の論文を読んで実装しよう

  • Neural Style Transfer 論文を理解する

  • AI論文を読むときに知っておくと良いヒント

  • 論文実施経験を通じて実務能力を強化する方法

  • 論文の実装中に発生する可能性のあるトラブルシューティング方法


AIキャリアを始めるなら
論文の実装は必須です

人工知能分野は論文を中心に学習するのが最も効果的です。論文を実装しながら最新の技術を理解し、実際にどのように動作するかを経験し、アルゴリズムを深く理解し、問題解決能力を向上させることができます。何よりも早く変化する人工知能の傾向を理解するには、最新の論文に近づく必要があります。

But!一人でやろうと難しい論文の実装😭

•••

落胆しないでください。それは元々難しいです。

論文を読んで、どのように実装するのか、あまりにも大変な方々に捧げます。


IT大企業AIエンジニアが教える
現業で論文を扱う方法

1⃣論文は、最初のページからすべての部分を読む必要はありません。どの部分を重点的に読まなければならないのか戦略をつかみます。

2⃣論文を素早く実装するには、全体構造をとり、必要な部分を埋めていく実務ダウンコーディングアプローチが必要です。

3⃣論文実装を難しくする「ハイパーパラメータチューニング」 。結果確認のための構造設定とパラメータ調整過程をライブコーディングで示します。


講義の特徴

📌 理論から実習まで一度に取り上げ、ディープラーニングの原理を深く理解できます。

📌 まるで射手が知らせるように論文を読むことから実装するまで、アプローチとヒントを垣間見ることができます。

📌 ライブコーディングで論文実装過程を白紙からじっくり見せます。

📌 全体構造をとることから必要な部分を埋めていく方法で実務に近いコーディングを伝授します。

📌 論文の実装にはあまり難しくなく、楽しく実装できる論文を選びました。

📌 コンピュータビジョンの生成型AIを直接実装します。

このような内容を学びます。

まるで射手が知らせるようにライブコーディングに進みます。

何もない白紙の状態でライブコーディングに進みます。単にコードを説明するのではなく、実際にコーディングしながら起こる問題を乗り越えていきます。

パニックにならないでください!うまく実装されたかっこいい!

AI論文の実装は終わりではありません。結果がうまく出なかったとあきらめるには早いです。学習を進める際に考慮すべき事項も講義に含めました。

論文を読むときのTIP!

論文を読むときに主に見なければならない部分とではない部分を探します。他に論文をどのように読めば良いのかなどのヒントも一緒にお知らせします。

実装に必要な部分は大幅に超えてはいけません。

実装の中心となるメソッドの部分をじっくり読みながら確実に理解して進みます。特にどのように実装するかも考えながら読んでいきます。

こんな方におすすめです

AI Research Engineer
なりたいです。

人工知能(AI)大学院

準備中です。

論文の実装をどうするか

気になりました!

受講後は

  • 本格的にAI研究とプロジェクトを実施できるようになります。これで実力者クラスに登る準備ができました。

  • AI Research Engineerは何をしているのかを知ります。実務を進める準備ができました。

  • どの論文を選び、どのように論文を読むかを知ります。論文をすべて読むのが答えではないことがわかります。

  • 論文の実装をどのように進めるべきかを知ります。これで論文の実装が恐ろしくなりません。


受講前の注意

練習環境

  • レッスンはWindows OSベースで説明されています。

    • PyTorchを活用できる環境ならどんなOSでも大丈夫です。

  • PythonとPyTorchを使用してください。

  • このレッスンではGoogleコラボを使用しません。現業で実際にコーディングするように進みます。

  • 環境設定にはAnaconda、VScode、Jupyter Notebookを使用してください。

    • 講義の初めに環境を設定する方法を教えてくれます。

選手の知識

この講義はディープラーニング/PyTorch基礎講義ではありません。

  • Python、PyTorchを活用した基本実装能力

  • ディープラーニング/ CNNの基本的な理解

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIキャリアに興味のあるすべての人

  • AI大学院を準備している方

  • 論文を読んで理解するのが終わった人

  • シンプルな基本機能の実装以上の実務経験を積みたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python、PyTorchを活用した基本実装能力

  • ディープラーニング/ CNNの基礎職人理解

  • (オプション)線形代数

  • (オプション)英語の読解

こんにちは
です。

1,158

受講生

77

受講レビュー

10

回答

4.9

講座評価

2

講座

  • 主な経歴

    • (現) 国内IT大手 AI Research Engineer

    • (前) AIスタートアップ AI Research Engineer

  • AI研究・開発経歴

    • 多数のAIプロジェクトの遂行およびAIプロダクトのリリース経験

      多数のAI研究およびTop-Tier Conferenceへの論文掲載経験 Generative AI専門家 その他経歴 国内学会 人工知能セッション チュートリアル講師 国内大手企業 AI講義 招聘講師

    • 多数のAI研究およびトップティア・カンファレンス(Top-Tier Conference)への論文掲載実績

    • 生成AI専門家

  • その他の経歴

    • 国内学会人工知能セッション チュートリアル講師

    • 国内大手企業AI講義の招聘講師

    • 社内生成AIセミナー講師

      r Conference 論文掲載経験 生成AI(Generative AI)専門家 その他経歴 国内学会 人工知能セッション チュートリアル講師 国内大手企業 AI講義 招聘講師 社内生成AIセミナー 講師

r Conference 論文掲載経験 Generative AI 専門家 その他経歴 国内学会 人工知能セッション チュートリアル講師 国内大手企業 AI講義 招聘講師 社内生成AIセミナー 講師

カリキュラム

全体

51件 ∙ (3時間 4分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

33件

5.0

33件の受講レビュー

  • dindidndod님의 프로필 이미지
    dindidndod

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    AI職務に興味があり、聞くようになりました。論文の読み方から結果の導出まで理解しやすく教えてくれ、中途半端に蜂蜜のヒントや注意事項も教えてくれて助けになりました。 講義を聞いてみると、どの部分をもっと補完すべきかが見えますね。今より勉強してみようよww 良い講義ありがとうございます。

    • whitebox
      知識共有者

      良い受講評ありがとうございます。役に立ったのは幸いです。今後より良い講義でお返ししようと努力します。

  • pinch님의 프로필 이미지
    pinch

    受講レビュー 6

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    余計な内容が一切なく、内容が非常に良い講義でした。たくさん学んで価値があります~

    • whitebox
      知識共有者

      ありがとうございます。お役に立てれば幸いです。

  • csejeoni7220님의 프로필 이미지
    csejeoni7220

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    素晴らしい講義をありがとうございました! 他の論文も実装できる自信がつきました! 他の論文もレビューしていただけると嬉しいです。

    • whitebox
      知識共有者

      ありがとうございます。今後、他の論文や技術もレビューできるようにします。

  • cih9569649477님의 프로필 이미지
    cih9569649477

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    良い講義ありがとうございます。いつも実装したいと思っていたのですが、ある程度の渇きが解消されました。

    • whitebox
      知識共有者

      ありがとうございます。助けになれば私も嬉しいです。

  • junplee님의 프로필 이미지
    junplee

    受講レビュー 6

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    Pythonのある程度の理解と、ディープラーニングに関する事前の知識がありますが、実際に何かを実装するための、AIコーディング経験がない方に有益でしょう。ライブコーディングなのでとても役に立ちました。 伝達力良くて、なんとなくなかったと思いますㅎㅎ 後続講義があればまた受講いたします。

    • whitebox
      知識共有者

      ありがとうございます。次回も良い講義でお会いしましょう。

¥6,801

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