脱ブラックボックスコース

オンライン動画プラットフォーム Udemy の人工知能・機械学習カテゴリで人気No.1の「脱ブラックボックスコース」に待望の上級編が追加された完全版が登場！基礎的な数学に加えて、いま最も熱いディープラーニングフレームワークである PyTorch を用いたディープラーニングの最新情報をお届けします。
【学習内容】
▪ イントロダクション
　・イントロダクション
▪ 数学の基礎（step1）
　・本講座で登場する関数と記号
　・微分とは
　・微分の公式
　・合成関数の微分
　・偏微分
　・単回帰分析の問題設定と数理モデル
　・目的関数
　・最適なパラメータを求める
　・Python で実装1
▪ 数学の基礎（step2）
　・線形代数が必要な理由
　・スカラ・ベクトル・行列・テンソル
　・主要な演算
　・単位行列と逆行列
　・線形結合と二次形式
　・ベクトルによる微分と勾配
　・ベクトル関連の関数
　・重回帰分析
　・目的関数
　・最適なパラメータを求める
　・Python で実装2
▪ 数学の基礎（step3）
　・基本統計量
　・確率変数と確率分布
　・期待値
　・正規化
　・情報理論
　・交差エントロピー
　・ロジスティック回帰の数理モデル
　・パラメータの最適化
　・Python で実装3
▪ ニューラルネットワーク（数学編）
　・ニューラルネットワークの構造
　・順伝播：線形変換
　・順伝播：非線形変換
　・順伝播：目的関数
　・逆伝播：パラメータの更新
▪ ニューラルネットワーク（実装編）
　・PyTorch とエコシステム
　・ネットワークの定義と順伝播の計算
　・データセットの準備
　・ネットワークの訓練
　・PyTorch Lightning による簡略化
　・Optuna ハイパーパラメータの最適化

受講料	無料
標準学習時間	12時間
受講形態	完全オンライン制
団体申込み	なし
法人請求	なし