人工知能の勉強!Udemyの【TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門】を受けてみた感想!

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はじめに

こんにちは!

はんぺんです.

機械学習の勉強を去年から少しずつしてまして,最近はディープラーニングの勉強を始めました!

しかし,先日までは何から勉強したら分からない( ^ω^)・・・って状態だったので,とっかかりには最適なUdemy
でディープラーニングについて調べてみました!

選んだのは,4日間で体験できてお手軽に学べそうなこのコースです!

【4日で体験しよう!】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門

コースの内容

第0日: 環境構築

Anaconda (Python 3) , TensorFlowのインストール
TensorFlowでHello World!

第1日: 手書き文字の分類 (多項ロジスティック回帰)

多項ソフトマックス回帰の実行

第2日: 手書き文字の分類 (畳み込みニューラルネットワーク)

2段階の畳み込み・プーリング層、2層の全結合層を組み合わせたニューラルネットワークで精度を向上させる
学習したモデルを使用して分類を実施してみる(収録中)

第3日: 画像認識

パンダの画像認識
オリジナル画像(犬)の認識

第4日: スタイル変換

画家のタッチをAIに学習させ、写真のスタイル変換をするAIプログラムを体験します。
サンプルは北斎の「波」を使用しますが、ムンクやゴッホなどのデータも使用可能です。
オプション(必須ではありません)

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Python 3の概要
Python 3 のミニマムな文法
参考文献リスト

受講対象者

  • TensorFlowを使用して、ディープラーニング・人工知能を体験してみたい方
  • TensorFlowを体験して、機械学習や深層学習の基本的な仕組みを理解したい方
  • 画像認識などのサンプルプログラムを動作させて人工知能を体験してみたい方
  • ディープラーニングや人工知能の書籍を買ったが、独力では理解が難しかった方
  • ディープラーニングの参考書の学習環境がLinuxやDockerを前提としていて、環境構築でつまづいた方
  • scikit-learnで回帰や識別の基礎を学んだが、TensorFlowを体験してみたい方
  • 多項ロジスティック回帰や、畳み込みニューラルネットワークを、直感的に理解したい方



コースを終えての感想

良かった点

環境構築のサポートが万端

プログラミング初心者の多くの人が必ず躓くといっても過言ではない環境構築ですが,この講義では細かいところも手順を追って説明してくださっているので,特に躓くところはないと思います.

理論の解説が丁寧

講師の井上 博樹 さんが詳しく分かりやすく解説をしてくださっているので,理論の方も概念を容易に理解することができました!

特に,ずっとディープラーニングの畳み込みの概念を何となくしか理解してなかったところを,絵をかきながら説明してくださっているので,非常にイメージがしやすかったです!

演習がおもしろい

TensorFlowのチュートリアルで,画像を学習してテクスチャの様に用いて,入力した画像から新たな画像を生成するというものがあるのですが,非常に興味深いものでした.

具体的には,片方の画像をテクスチャーの情報として用い,もう一つの画像を変換するといったものです.

オリジナル画像

富士山×ムンクの叫び

これがムンクの叫びの画像をテクスチャした富士山です.

Fast Style Transfer in TensorFlowにあげられているチュートリアルを用いたのですが,ほかにもサンプルとして葛飾北斎の画像とかあり,おもしろいです!

物足りなかった点

以前レビューした【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス レクチャーと比較すると,一つのレクチャーあたりのボリュームが少ない気がします.

上記のものは一つの講座あたり17.5時間のビデオが含まれていますが,このコースは4日間で終わらせられることができるようで,ビデオの時間自体の長さは6.5時間です.

ちなみに,私は2倍速で視聴しましたが,コードを実際に書き気になるところはじっくり見ながらでも計8時間くらいで終えることができました!

ただ,今後もコンテンツの拡張を考えてらっしゃるようなので,期待しております.

まとめ

今回は,Udemyの【TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門】を受けてみた感想について話させていただました!

Pythonを触ったことはあるけどDeep Learingを今まで全く触ったことのないけど,これからやってきたい初心者には非常におすすめの講座だと思います!

次は【Python3, OpenAI Gym, TensorFlowで学ぶ】強化学習入門をやっていきたいと思うので,またレビューしていくことにします!

それではまたさようなら~ノシ

 

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