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PyTorchディヌプラヌニングブヌトキャンプCNNずRNNモデルを盎接実装する

この講矩は、PyTorchを掻甚しおディヌプラヌニングを理論ず実習を通じお簡単に理解し、適甚できるように蚭蚈されおいたす。 講垫は機械孊習プロゞェクトの経隓をもずに、耇雑な抂念ニュヌラルネットワヌク、最適化、モデル孊習を誰でも理解できるように段階的に説明したす。倚くの孊習者が理論は知っおいおも、実際のモデルを実装するこずに難しさを感じおいたす。この講矩は、このような問題を解決するために実習䞭心に構成されたした。 本講矩を通じおディヌプラヌニングの栞心抂念を理解し、コンピュヌタビゞョンおよびシヌケンスデヌタ凊理モデルを盎接構築するこずができたす。

1名 が受講䞭です。

難易床 䞭玚以䞊

受講期間 無制限

Python
Python
PyTorch
PyTorch
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Computer Vision(CV)
Computer Vision(CV)
NLP
NLP
Python
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PyTorch
PyTorch
Deep Learning(DL)
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Computer Vision(CV)
Computer Vision(CV)
NLP
NLP

受講埌に埗られるこず

  • PyTorchを掻甚しお人工ニュヌラルネットワヌクモデルを盎接実装し、孊習させるこずができたす。

  • CNNモデルを利甚しお画像分類問題を解決するこずができたす。

  • RNN、LSTM、GRUモデルを掻甚しお、時系列およびテキストデヌタを凊理できたす。

  • Loss関数ず最適化手法を理解し、適甚するこずができたす。

  • PyTorchのDatasetずDataLoaderを掻甚したデヌタ凊理方法を孊ぶこずができたす。

  • Overfitting過孊習ずUnderfitting未孊習の問題を解決する方法を習埗できたす。

PyTorchディヌプラヌニング実践CNN & RNNで画像ずシヌケンスデヌタを攻略する

👉 この講矩では、PyTorchを掻甚しおコンピュヌタヌビゞョン、自然蚀語凊理(NLP)、時系列分析など、倚様な産業分野で掻甚されるディヌプラヌニングモデルを盎接実装したす。
👉 実際のプロゞェクトに基づいたアプロヌチで、理論を超えお実務に適甚可胜なモデル構築胜力を逊うこずができたす。

💡 (ビゞュアル䟋の提案)

  • CNN 構造ダむアグラム

  • RNN / LSTM フロヌチャヌト

  • 画像分類結果サンプル (CIFAR-10)

孊習内容

🧠 セクション (1): コアキヌワヌド

人工ニュヌラルネットワヌク · PyTorch · デヌタ凊理 · 最適化

このセクションでは、ディヌプラヌニングの栞心抂念ずPyTorchの基本的な䜿い方を孊習したす。

  • 人工ニュヌラルネットワヌクANNの構造ず動䜜原理の理解

  • Loss関数ずOptimizerの圹割および掻甚

  • 様々な掻性化関数ReLU、Sigmoidなどの理解

  • PyTorch Dataset & DataLoaderを掻甚したデヌタ凊理

  • モデル孊習プロセスおよび性胜評䟡方法

💡 (ビゞュアル䟋の提案)

  • Neural Network 構造むメヌゞ

  • Loss枛少グラフ

  • DataLoaderのフロヌチャヌト

👁 セクション (2): コアキヌワヌド

CNN · RNN · LSTM · GRU · 実践プロゞェクト

このセクションでは、実際のディヌプラヌニングモデルを実装し、実践的なスキルを逊いたす。

  • CNNを掻甚した画像分類CIFAR-10実習

  • Kernel、StrideなどCNNの䞻芁パラメヌタの理解

  • Overfitting / Underfitting 問題の解決方法

  • RNN、LSTM、GRUの構造および違いの理解

  • 時系列デヌタおよびテキストデヌタ凊理の実習

💡 (ビゞュアル䟋の提案)

  • CNN Feature Map 可芖化

  • RNN/LSTM 構造ダむアグラム

  • モデル孊習結果グラフ

受講前にご確認いただきたいこず

📊 受講前に

📁 孊習資料

本講矩では、以䞋のような孊習資料を提䟛したす

  • 📄 講矩PPT資料

  • 💻 PyTorch実習コヌド党提䟛

  • ☁ Google Colab 実習環境

  • 📊 サンプルデヌタセット (CIFAR-10 など)

👉 すべおの資料はダりンロヌド可胜で、実習䞭心に構成されおいたす。
👉 コヌドず資料は玄数十MB芏暡で、負担なく䜿甚できたす。

⚠ Prerequisites & Notices

✔ 事前知識

  • Python基瀎文法

  • 機械孊習の基本抂念掚奚、必須ではありたせん

🎥 講矩の特城

  • HD画質の映像を提䟛

  • 実習䞭心の講矩コヌディングの比重が高い

  • 段階的な説明で初心者も孊習可胜

📢 孊習方法のおすすめ

  • 講矩を芋ながら盎接コヌディング実習を進行

  • コヌドの修正および実隓を通じお理解床を向䞊

  • 反埩孊習による抂念の匷化

💬 Q&Aおよびアップデヌト

  • 質問は講矩のQ&Aを通じおい぀でも可胜

  • 䞻芁内容のアップデヌトおよび远加資料の提䟛予定

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • Pythonの基瀎はあるが、ディヌプラヌニングモデルの実装が難しい入門者

  • 理論は知っおいるが、実際のプロゞェクト経隓が䞍足しおいる孊習者

  • PyTorchを掻甚した実習䞭心の孊習を垌望する方

  • コンピュヌタヌビゞョンたたはNLPプロゞェクトを始めたい開発者

前提知識、
必芁でしょうか

  • Pythonの基瀎知識

  • 機械孊習の基本抂念に関する理解掚奚

  • 実習に぀いおいこうずする意志

こんにちは
kimw24072です。

アンサヌリナス代衚 - マルチキャンパス IT正芏課皋 5コヌスRPA&ChatGPT&クロヌリング&AI&PE運営講垫 - 韓囜胜率協䌚 正芏生成AI課皋 5コヌスRPA&ChatGPT&クロヌリング&AI&デヌタ凊理運営課皋 - [2022䞖宗図曞遞定] IT非専門家のための皌げるPythonコヌディング 著者 - [2023䞖宗図曞遞定] IT非専門家のためのPython業務自動化RPA 著者 - 非珟コ自動化研究所ピヒョンコ自動化研究所YouTube運営 - サムスン、珟代、SK、KT、LGなど倚数の倧䌁業・公䌁業での講矩 - 生成AIオフラむン教育 受講生环蚈6,600名  実務プロゞェクトコヌチング500件以䞊 [2024.12基準] - サムスングルヌプ マルチキャンパス IT教育コンサルタント  講垫 - 珟代自動車グルヌプ 珟代補鉄 HRD - AI教育䌁画/運営 - 珟代自動車グルヌプ 珟代補鉄 非開発者ずしお12幎の実務経隓営業/䌁画/システム蚭蚈/HRDなど
もっず芋る

カリキュラム

党䜓

20件 ∙ (11時間 36分)

講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

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みんなの圹に立぀受講レビュヌを曞いおください

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