都合により、記事は今後noteの方に執筆することにしました。
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Udemyコース 【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築- をリリースしました
「PyTorchで実装するディープラーニング」のゴールは、PyTorchを使ってディープラーニングが 実装できるようになることです。
PyTorchを使ってCNN（畳み込みニューラルネットワーク）、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）などの技術を順を追って幅広く習得し、人工知能を搭載したWebアプリの構築までを行います。
各ディープラーニング技術の要点を解説した上で、PyTorchのコードを基礎から丁寧に解説します。
注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。
PyTorchはオープンソースの機械学習ライブラリで、簡潔さ、柔軟性、速度のバランスに優れているため人気が急上昇中です。
また、簡潔な記述が可能なため、最新の研究成果の実装によく使われています。
海外を中心にコミュニティ活動が活発で、ネット上の情報が豊富なのもメリットです。
本コースでは開発環境にGoogle Colabを利用するので、環境構築にはほとんど手間がかかりません。
GPUが無料で利用できるので、コードの実行時間も短縮できます。
効率よくPyTorchを習得できるように、様々な工夫を凝らしています。
PyTorchを包括的に学び、皆さんの技術的な可能性を大きく広げましょう。
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本コースの主な内容は以下の通りです。
イントロダクション
→ PyTorchの概要、ディープラーニングの概要、そしてPyTorchの基礎であるTensorについて解説します
PyTorchで実装する簡単なディープラーニング
→ 可能な限りシンプルなコードで、ディープラーニングを実装します
PyTorchの様々な機能
→ 自動微分、DataLoaderなどのPyTorch特有の機能について解説します
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
→ CNNの原理を学んだ上で、CNNによる画像分類をデータ拡張、ドロップアウトとともに実装します
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
→ RNNの原理を学んだ上で、シンプルなRNNの構築、およびRNNによる画像生成を行います
AIアプリのデプロイ
→ 学習済みモデルを活用した人工知能Webアプリを構築します
なお、ディープラーニングの数学的背景については最小限の解説となりますのでご注意ください。
Pythonの基礎についての解説動画はありませんが、テキストがダウンロード可能です。
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本コースでは可能な限り丁寧な解説を心がけていますが、ある程度ご自身で調べることも必要になるのでご注意ください。
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のコードを動かしながら進めることをお勧めします。
コードがダウンロード可能ですので、これをベースに様々なカスタマイズを行うこともお勧めです。
それでは、PyTorchを使って一緒に楽しく本格的な人工知能を学んでいきましょう。
【Live!人工知能 】PyTorchで実装するディープラーニング #2
5/11（月）21:00から人工知能の講義をライブ放送します。
【Live!人工知能 】PyTorchで実装するディープラーニング #2
「PyTorchで実装するディープラーニング」というテーマで全6回の講義になりますが、今回は第2講になります。
第1講の動画はこちら。
https://youtu.be/F-BcLtvZX6g
フレームワークPyTorchを使ってディープラーニングを構築し、最後にはWebアプリとしてデプロイします。
講義で使用する教材はこちら。
https://github.com/yukinaga/lecture_pytorch/tree/master/lecture1
1回30-60分程度の講義になりますが、講義の予定は以下の通りです。
第1講 イントロダクション
第2講 PyTorchで実装する簡単なディープラーニング
第3講 PyTorchの様々な機能
第4講 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
第5講 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
第6講 AIアプリのデプロイ
PyTorchを使用してモデルを構築・訓練し、最終的にはWebアプリとして公開します。
Pythonがはじめての方は、以下のノートブックでPythonの基礎を予め把握しておくことをお勧めします。
https://github.com/yukinaga/lecture_pytorch/tree/master/python_basic
今のところ、毎週月曜日の21時に講義を行う予定です。
講師: 我妻幸長
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。
東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。
興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、4万人近くにAIを教える人気講師。
著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニン2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。
「はじめてのディープラーニング2」を出版します
「はじめてのディープラーニング2」の出版日が、3月末に決まりました。
前著「はじめてのディープラーニング」ではCNNまでを扱いましたが、今回はRNN、LSTM、GRU、VAE、GANまでを全てフルスクラッチで実装します。
数式とPythonのコードをシームレスにつなげ、シンプルで分かりやすい実装となっています。
https://www.amazon.co.jp/dp/4815605580
iOSDCで脳と「意識」の話をしました
日本最大のiOSカンファレンス、iOSDC2019に登壇しました。
「iOSアプリに「意識」は宿るのか？ディープラーニングの先にある人工知能（AI）」
というタイトルで、脳と人工知能の接点、そして意識を再現するアルゴリズムについてお話をしました。
公式:
スライド:
コードと動画:
togetterまとめ:
あまりiOSと関係が深くないテーマであるにも関わらず、多くの方から好意的な反響をいただき嬉しい限りです。
iOSDC2019、今年も素晴らしい技術カンファレンスでした。
環境や食事も素晴らしいですが、あのワクワク感がいいですね。
来年のiOSDC2020には、さらに進歩した人工知能技術を披露できればと思います。
