ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能（AI）と深層学習の原理

機械学習（マシンラーニング）の中でも特に注目を集めているDeep Learningを学び、TensorFlowやChainerなどのフレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）までゼロから構築できるようになりましょう。

What you'll learn:

• ディープラーニングの原理を理解し、ゼロから実装できるようになります。
• ディープラーニングのコードの読み書きができるようになります。
• バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）によりニューラルネットワークが学習する仕組みを理解できます。
• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の仕組みを理解できます。
• 数学やプログラミングをディプラーニングで活用する具体的な方法を学べます。
• TensorFlow、Chainerなどのフレームワークの学習コストが下がります。

本コースは、ディープラーニングをゼロから実装する講座です。

TensorFlowやChainerなどのフレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）までゼロから構築できるようになりましょう。

ディープラーニングをフルスクラッチで構築することにより、普遍的な原理がしっかりと身につきます。

人工知能（AI）、特にその一分野であるディープラーニングは世界中の人々の関心を集めており、自動運転、ファイナンス、流通、アート、研究、さらには宇宙探索に到るまで、様々な分野で活用をされ始めています。

本コースは、可能な限り多くの方がディープラーニングの本質を学ぶことができるように、プログラミングと数学から始めて畳み込みニューラルネットワークに至るまで、手を動かしながら少しずつ丁寧に学べるように設計されています。

また、扱うコードは直感的な分かりやすさを重視し、可能な限りシンプルで可読性の高いコードを心がけています。

本コースには前提となる知識が2つあります。

1つ目は、何らかのプログラミング言語の経験です。

本コース内でもPythonの解説をしますが、何からのプログラミング言語の経験があると学習がスムーズになります。

プログラミングが全くの初心者の方は、他のコースで基礎を身につけた上で本コースに臨むことをお勧めします。

2つ目は、中学-高校レベルの数学の知識です。

本コース内でもディープラーニングに必要な数学の解説をしますが、ベースとなる数学の知識があった方が望ましいです。

数学に自信のない方は、他のコースで数学を学んだ上で本コースに臨むことをお勧めします。

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本コースの主な内容は以下の通りです。

Pythonの基礎

→ ディープラーニングを学ぶために必要なPythonの基礎を学びます。

数学の基礎

→ ディープラーニングを学ぶのに必要な数学のベースを身につけます。

ニューラルネットワーク

→ ニューラルネットワークの原理と仕組みを学び、簡単なニューラルネットワークのコードを実際に構築します。

バックプロパゲーション

→ 誤差の逆伝播により、ニューラルネットワークが学習する仕組みを学びます。

ディープラーニング

→ ここまで学んできた内容をベースに、層をいくつも重ねた深層学習を構築します。

畳み込みニューラルネットワーク

→ 畳み込みニューラルネットワークをゼロから構築します。

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本コースは動画を見るのみでも学習が進められるようになっていますが、可能であればPythonのコードをダウンロードして動かしながら進めるのをお勧めします。

コードがダウンロード可能なので、これをベースにオリジナルのディープラーニングのコードを書いてみることもお勧めです。

ディープラーニングには非常に長い時間がかかる場合もありますが、本コースのコードは長くても数十秒程度で実行可能です。

本格的なAI開発につながる拡張性を確保しつつも、小さな試行錯誤を何度も繰り返すことができる作りになっています。

本コースの開発環境、AnacondaとJupyter Notebookは簡単にダウンロード、インストールすることができます。

ディープラーニングをゼロから構築しその原理を身につけていただくことが本コースの目的です。

本コースを修了した方は、知的好奇心が刺激されてディープラーニングや人工知能ののことをさらに知りたくなっているかと思います。