【4日間でチャレンジ】Python 3・ PyTorch によるディープラーニング・AIアプリ開発入門

【どうして今PyTorchを学ぶべきか？】 このコースでは、Facebook AI Researchグループなどで開発されているPyTorchという深層学習ライブラリの基礎的知識と、典型的なディープラーニングモデルの実装、Webアプリ化にチャレンジします。 PyTorchはTensorFlowと双璧をなす、ディープラーニングライブラリで、2018年夏にはCaffeと統合され、さらなる普及が予測されます。 最新のAI研究成果で発表されたアルゴリズムはいち早くPyTorchで実装されていて、最新のAI研究成果を学ぶのにとても役立ちます。 【更新情報】 2018/7/6 オートエンコーダ（自動符号化器）による時系列データ（気温データ）の解析、異常値検出を行うセクションを追加しました。 【コースの構成】 1日目： PyTorchと機械学習、環境構築 2日目： PyTorchによるテンソル（多次元行列）表現と自動微分計算 3日目： ニューラルネットワーク（3層パーセプトロン）でワインを分類してみよう（3層） ディープラーニング（多層パーセプトロン）でワインを分類してみよう（多層） 4日目： オートエンコーダ（自動符号化器）を使った時系列データの異常検知（2018/7/6 追加） ＊リクエストに応じて、チュートリアルを追加収録していきます。 【PyTorchの特徴】 PyTorchは、以下のような特徴があります。 ・NumPyより高速なテンソル（多次元行列）計算ライブラリ ・Define by Run： モデルを動的に定義し、柔軟な学習が可能 TensorFlowはDefine & Run（あらかじめモデルを定義し、トレーニング時にはモデルは固定） ・研究者コミュニティで爆発的に普及 などの特徴があり、今後も成長が期待されます。 TensorFlowよりシンプルにモデルを定義することができるのと、GPUのパワーを最大限に活かすことができるのがメリットです。 ぜひこの機会にPyTorchによる高速・柔軟な開発をマスターしましょう！.