PyTorch ディープラーニングを学ぶと、たった 5 日で十分です。
フランスのディープラーニング研究者である Marc Lelarge が制作したこの PyTorch ディープラーニングの実践的なツアーという名前のコースは、5 日以内にディープラーニングを迅速に理解し、オープンソースのディープラーニングプロジェクトを適用する方法を学ぶためのものです。
このコースでは、ディープラーニングに関連する理論的な基礎だけでなく、多くの実践的な内容も紹介されており、分類、GAN、単語の埋め込みなどの例も含まれています。また、コードと Colab も提供されており、非常に便利です。
実際、見るのがつらくなることを防ぐために、このチュートリアルには絵文字も含まれており、非常にフレンドリーです。
学習が終わったら、ニューラルネットワークを迅速に理解し、他の人が共有するさまざまな新しいプロジェクトやリソースを自分のプロジェクトに活用することができます。
5 日間で何を学ぶのか
PyTorch ディープラーニングを 5 日で学ぶには、具体的には何を学ぶのでしょうか？
カリキュラム↓
第一日#
非常に初心者向けのディープラーニングの紹介で、初心者にとって非常にフレンドリーに見えます：
CNN を使用して猫と犬を識別するための Colab 付き：
そして、PyTorch が何であるかを理解します。
第二日#
ディープラーニングと PyTorch が何であるかを知ったら、さらに複雑な概念に進むことができます。
まず、数学の知識を思い出し、ロジスティック回帰、畳み込みなどを理解する必要があります。
また、PyTorch のさまざまなモジュールについても理解する必要があります：
埋め込み、変分オートエンコーダなどの内容を学ぶことができます。
第三日#
今、少し理論的な学習を深めることができます。ベイズ法、バックプロパゲーションなどが今日のカリキュラムに含まれています。
疲れすぎないようにするために、PPT には絵文字も含まれています：
さらに、実例を通じて GAN を理解することもできます：
第四日#
おめでとうございます、RNN の学習を始めることができます。また、GAN の他にも NLP の内容にも取り組むことができます。
例えば、word2vec を使用した単語の埋め込み：
コードと Colab のバージョンもあります。
第五日#
最後の日はさらに高度な内容になります。ニューラルネットワークのブラックボックス性などの重要な問題についても議論が始まります。
また、クラス活性化マップや敵対的研究などの内容もあり、コードと例も提供されています。興味のある学生は、さらに研究を続けることができます。
フランスの博士の dataflowr コース
最後に、この 5 日間の PyTorch ディープラーニングコースは、dataflowr というシリーズコースの一部です。
dataflowr の主要な著者である Marc Lelarge は、フランスのデジタル科学研究所の研究者であり、パリ総合理工学院で応用数学の博士号を取得し、兼任教授も務めています。最近はディープラーニングのコースを教えています。
fast.ai の影響を受けて、彼は dataflowr を開発し、実用的なディープラーニングの道を進んでおり、「faster.ai」という名前のコースを自分のコースに付けました。まるで何でも 5 日間で学べるかのようです。
したがって、dataflowr のコースは比較的簡単で取り組みやすく、特に高度で複雑な API はありません。
Lelarge 以外にも、このコースには 7 人の講師がいます：
Valeo.ai の研究科学者である Andrei Bursuc；
Facebook AI Research の Alexandre Défossez、Timothée Lacroix、Pierre Stock、Alexandre Sablayrolles；
フランスのデジタル科学研究所の機械学習の博士である Nicolas Prost；
Snips の AI 科学者である Stéphane d’Ascoli。
主な制作者はフランス人ですが、心配しないでください、コースはフランス語ではありません～