ゼロから学ぶAI入門実践(深層学習+PyTorch), AI必須基礎
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コース目次：
1. コース紹介
– コース内容と学習目標を理解する.
2. ニューラルネットワークタスク分析
– ニューラルネットワークが完了する必要があるタスクを分析し, 学習の基礎を築く.
3. モデル更新方法の解説
– モデル更新の方法と原理を解説し, モデル最適化のテクニックを習得する.
4. 損失関数の計算方法
– 損失関数の計算方法を学び, モデル効果を評価する基準を理解する.
5. 順伝播プロセスの解説
– ニューラルネットワークの順伝播プロセスと原理を深く解析する.
6. 逆伝播のデモンストレーション
– 逆伝播のプロセスを実演し, 理解を深めテクニックを習得する.
7. ニューラルネットワークアーキテクチャの分解
– ニューラルネットワークの全体アーキテクチャを詳細に解析し, 各部分の機能と役割を明確にする.
8. 効果の可視化分析
– 可視化ツールを利用してニューラルネットワークの効果を分析し, モデル性能を最適化する.
9. ニューロン数の役割
– ニューロン数がモデル効果に与える影響を探求し, ネットワーク構造を最適化する.
10. 前処理とdropout
– データ前処理とdropout技術を学び, モデルの汎化能力を向上させる.
11-25. 畳み込みニューラルネットワークと応用
– 畳み込みニューラルネットワークの原理と応用を段階的に解析し, 画像処理タスクを実現する.
26-32. PyTorchフレームワークとデータ処理
– PyTorchフレームワークとデータ処理方法を深く理解し, モデルを構築して訓練する.
33-45. 深層学習モデルの訓練
– 深層学習モデルの訓練プロセスとテクニックを学び, モデル効果を向上させる.
46-60. テキストデータ処理と訓練
– テキストデータ処理と訓練テクニックを探求し, 自然言語処理タスクに応用する.
61-69. モデル展開とサービス
– モデルのデプロイとサーバーサイド処理を学び, 実際のシナリオでのモデル応用を実現します.
70-76. 視覚transformerモデル
– 視覚transformerモデルの原理と実装方法を分析し, 画像処理に応用します.
77. プロジェクトソースコードのデバッグと実践
– プロジェクトソースコードのデバッグ過程を実演し, 受講生が学んだ知識を理解し応用できるよう支援します.
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