こんにちは、ようこそ。
ご存知のように
深層学習によって
サーチエンジンや広告などの 従来のネットビジネスが形を変えただけでなく
全く新しい製品やビジネスや
人々が助け合うやり方を 可能にしています
このことは様々な領域にわたります 深層学習が
X線映像をより正確に読み取れるようになることで
より良い医療を提供したり 個人個人用に調整された教育や
精密農業や自動運転車や 多くの例があります
もしあなたが深層学習のツールを学んで
素晴らしいものを作るのに 利用する方法を学びたいのなら
その役にたてればと思います
Coursera のスペシャリゼーションと呼ばれる
一連のコースを修了すれば
自信を持って深層学習を履歴書に 書き加えることができるでしょう
これからの数十年で
AI が支える素晴らしい世界・社会を 誰もが作れる機会があると
考えています
AI が支える社会を作るのに あなたが活躍できることを望んでいます
では始めましょう
AI は次世代の 電気のようなものです
約100年前から
社会を電化することで 全ての代表的な産業が形を変えました
これは様々な領域にわたり
輸送業、製造業、医療、通信業 この他にも多くが変わりました
今日ではAI が同様に 大きな変革をもたらすという
驚くほど明らかな道が示されています
AI の分野で急激に成長していて
成長を推進しているのは もちろん深層学習です
このように今日 深層学習は
技術業界で最も強く求められている スキルのひとつです
このコースと 後続するコース群によって
このスキルを習得し極めて欲しいのです
一連のコースでこれらのことを学びます
Coursera でスペシャリゼーションと 呼ばれるものです
最初のコースでは
ニューラルネットワークの基礎を学びます
ニューラルネットワークと 深層学習を学びます
今見ているこのビデオは
４週間で完了する１つ目のコースの１部です
スペシャリゼーションの５つのコースは それぞれ２～４週間で完了します
ほとんどが４週間より 短いものです
最初のコースでは
深層ニューラルネットワークを含む ニューラルネットワークを作り
データで学習させる方法を学びます
このコースの終わりには
深層ニューラルネットワークを作れるようになります 何を判定できると思いますか？
猫です
深層学習ではあちこちで なぜか猫が使われています
この伝統にならって 最初のコースでは
猫の認識機を作ります
２つ目のコースでは
深層学習の実践的側面を学びます
ネットワークを作った後で
高性能にする方法を学びます
ここではハイパーパラメーターチューニングや
正規化やバイアス・バリアンスを判断することや
最適化アルゴリズムを学びます Momentum、RMSProp、Adam などの方法です
チューニングに多くを費やしこともあり
ニューラルネットワークをどう作るかには 黒魔術のようなところがあります
３週間しかない２つ目のコースでは
この黒魔術を分かりやすく説明します
２週間しかない３つ目のコースでは
機械学習のプロジェクトを どう構成すべきかを学びます
機械学習システムの作り方の戦略は
深層学習の時代には変わってしまいました
例えば深層学習時代では データ分割の方法が変わりました
トレーニングセット、デブセットとも呼ばれる ホールドアウト交差検証セット
テストセットへの分割方法が変わりました
新しい最も有効な分割方法は 何なのでしょうか
トレーニングセットとテストセットを 別々の経路から取得した場合にはどうするか
深層学習時代にはよくあることになりました
どう対処すればよいでしょうか
end-to-end 深層学習という言葉を 聞いたことがありますか
これについても ３つ目のコースで学びます
使うべきところを学びます
３つ目のコースで使う素材は より独特なものです
数多くの深層学習の製品を 作り発売する時に
私自身が困難な経験から学んだ教訓を 共有します
私が知る限り
深層学習を大学で教えているコースでは
このような素材はほとんど扱われていませんが
あなたが作る深層学習のシステムが うまく動作することを望んで共有します
次のコースでは
CNN と略されることのある 畳み込みニューラルネットワークを扱います
畳み込みニューラルネットワークは 画像によく利用されます
コース４ではこのモデルの作り方を学びます
最後にコース５では
シーケンスモデルを学び
どう自然言語処理や他の課題に 利用するのかを学びます
シーケンスモデルには
RNN と略す再帰型ニューラルネットワークや LSTM モデルがあります
Long Short Term Memory モデルの略語です
コース５ではこれらの用語が意味するものと
どう自然言語処理課題に利用するのかを習得します
このようにコース５ではこのモデルを学び 順番が重要なデータへの適用ができるようになります
例えば 自然言語はただ一連の語があるだけです
このモデルを音声認識や作曲や その他の課題に
適用する方法を理解できるようになります
これらのコースを通して
深層学習のツールを学び
素晴らしいものを作るのに 利用できるようになります
これらを通じてキャリアを 築けるよう望んでいます
では始めましょう
次のビデオに進んで
教師あり学習への 深層学習の適用を見てみましょう