[活用] PyTorchディープラーニングモデル作成：人工ニューラルネットワークの活用

この講義は、PyTorchを活用してコンピュータビジョンとディープラーニングモデルを実際に構築する方法を学ぶ実践中心の講義です。 多くの学習者がディープラーニングの理論は知っていますが、実際にモデルを実装して学習させる過程で困難に直面します。この講義では、画像処理の基本概念から始まり、CNN、LeNet、AlexNet、VGGNet、Inception、ResNetといった主要なディープラーニングモデルを理解し、直接実装します。 また、Object Detection、Semantic Segmentation、Instance Segmentation、GANなど、最新のコンピュータビジョン技術を実習を通じて学習します。 講義を通じて、学習者はPyTorchを利用して実際のディープラーニングモデルを構築し、学習させる実践的な能力を身につけることができます。