PyTorchを使ってディープラーニングをマスターしましょう。ニューロンと逆伝播から、CNN、Transformers、本番環境のMLOpsまで。
PyTorchを使ってディープラーニングをマスターしましょう。ニューロンから最新アーキテクチャまで。このトラックは、初心者（A1）から上級者（B2）まで、30の段階的なミニコースをカバーしており、短く焦点を絞ったレッスンと、各コンセプトを定着させるためのクイズが用意されています。
テンソル、パーセプトロン、活性化関数、autogradから始めて、ニューラルネットワークを構築・訓練します。次に、CNN、RNN、Transformers、アテンション、転移学習、GAN、拡散モデル、分散学習、本番環境のMLOpsに進みます。すべてのレッスンは実践的で、24時間利用可能なAIチューターがサポートします。
各コースは4つの焦点を絞ったコンパクトなレッスンに分かれています。1日に数レッスンを完了すれば、数ヶ月ではなく数週間でトラック全体をマスターできます。
AIを活用したツールと機能で学習をパワーアップ
Deep Learning Academyラーニングパスのすべてのコース
ディープラーニングが従来のMLとどう異なり、どのような場面で力を発揮するのかを説明します。
PyTorchをインストールし、CPUまたはGPUで実行して、環境が正常に動作することを確認します。
PyTorchのテンソルを自信を持って作成、形状変更、計算します。
目的に応じてReLU、sigmoid、tanh、softmaxを使い分けます。
モデルが損失の小さい方向へ坂を下っていく仕組みを理解します。
requires_gradとbackward()を使って、勾配を自動的に計算します。
PyTorchでフィードフォワードネットワークを定義、インスタンス化、実行します。
誤差が逆方向に伝播し、すべての重みを更新する仕組みを追跡します。
SGD、モーメンタム、Adamを調整して、より速く安定して学習させます。
検証、チェックポイント、メトリクスを本番品質の学習ループに追加します。
カスタムDatasetとバッチ処理するDataLoaderで、データを効率的に供給します。
過学習を診断し、ドロップアウト、データ拡張、正則化を適用します。
LeNetからResNetまでを理解し、ネットワークを深くした主要なアイデアを学びます。
単語を、ネットワークが学習できる密なベクトルに変換します。
Self-Attentionを実装し、Transformerブロックを組み立てます。
少量のデータで事前学習済みモデルを自分のタスクに適応させます。
データを圧縮・再構成し、有用な潜在コードを学習します。
拡散モデルがノイズ除去を重ねて新しいサンプルを生成する仕組みを理解します。
AMP、プロファイリング、GPUメモリの工夫で学習を高速化します。
DataParallelとDDPを使って複数のGPUで学習します。
モデルを適切に評価し、なぜその予測をしたのかを解釈します。
学習済みモデルをエクスポートして最適化し、APIの背後で提供します。
本番チームのようにモデルを追跡、バージョン管理、監視します。
はい。Deep Learning Academyコースは無料で始められ、インタラクティブレッスンをすべて無料で完了できます。オプションのPRO登録で、高度なAIツールと共有可能な認定資格がアンロックされます。
いいえ。コースは基礎から始まり、より高度なトピックへと進むので、PYTHONの事前経験がなくても始められます。
実践しながら学びます。短いインタラクティブレッスンは、わかりやすい説明と、リアルタイムで実行される実践的なコード演習が組み合わさっており、24時間対応のAIチューターがわからないときにいつでもサポートします。
はい。PRO学習者は試験を受けて、Deep Learning Academyコースの完了を証明する共有可能な認定資格を取得できます（認証コード付き）。
はい。CoddyKitはウェブとネイティブiOS・Androidアプリで利用でき、どのデバイスでもPYTHONを学習でき、進捗がすべてのデバイスで同期されます。