人気急上昇中、Facebook製AIフレームワークPyTorchの使い方をゼロから解説します。

本コースではFacebook製AIフレームワークPyTorchをゼロから解説し、 最終的には一人でPyTorchを使って機械学習やデータ分析ができるようなレベルになることを目指します。

• 機械学習の要素技術理解

• 損失関数、逆伝播法、連鎖律を基礎から手計算レベルで理解

• -DNN(ディープニューラルネットワーク)による線形回帰とロジスティック回帰

• -CNN(畳み込みニューラルネットワーク) を活用したMNIST画像分類

• -RNN(リカレントニューラルネットワーク) でウイルスの予測(LSTM)

といった内容を学習します。

なぜPyTorch？

PyTorchはFacebookの人工知能研究グループにより２０１６年にリリースされた新しいPython AI ライブラリです。日本で長年人気の高かったChainerの開発元Preferred Networks社もPyTorchに開発基盤を移行することをプレスリリースしています。そのため、今後も幅広い分野で採用の拡大が見込まれています。PyTorchは、高機能かつ柔軟なカスタマイズが可能だけでなく、初心者にもコーディングしやすく・分かりやすい仕様になっているため、これから人工知能の勉強を始めたい人には、PyTorchをお勧めします。

しかし、PyTorchの多くの文献は英語等で書かれており、日本語での文献が少ないという問題があります。

私のゴールは学習者のみなさんがPyTorchを0から学び、最終的にPyTorchを目的に応じて自由に使いこなせる様になることです。

今までPyTorchにチャレンジして挫折した人、英語がわからなくて細かい部分の理解が欠けていた人、 PyTorchに興味がある人は是非このコースを受講して、PyTorchの特性を理解しその良さを知ってください。

PyTorchのスキルを身に着けてエンジニア、ビジネスパーソンとしての価値を高めましょう！