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【教材紹介】深層学習 2020年度春学期 · ニューヨーク大学データ・サイエンス・センター

投稿日:2022年1月7日 更新日:

米国大学のコンピューターサイエンスの講義を無料で、かつ日本語で公開されている教材がありましたので共有いたします。

名称

深層学習 DS-GA 1008 · 2020年度春学期 · ニューヨーク大学データ・サイエンス・センター

主催

ニュー欲大学データ・サイエンス・センター
Yann LeCun & Alfredo Canziani

概要

深層学習の最新技術(基礎・応用)について無料で学ぶことができる。
応用技術のベースとして、教師あり・教師なし深層学習、ベクトル埋め込みや距離学習の方法、画像認識で重要な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、時系列処理で重要な再帰型ニューラルネットワーク(RNN)、近年の自然言語処理の躍進を支えてきたAttentionなどを学ぶ。応用技術として、画像認識、BERTをはじめとした自然言語処理、グラフ構造ネットワークを予測するGCNなどを、理論だけではなくPythonのコードも記載されているため、動かしながら学ぶことができる。

必要知識

基礎的な機械学習及び数学の知識
・機械学習の流れが分かっていればOK
目的設定 → データ準備 → モデル設定 → 学習 → 検証
・大学教養課程の線形代数や微分
特に偏微分がふんだんに使われる

得られるスキル

深層学習, CNN, RNN, GCN, EBM, Attention, BERT, Auto Encoder

その他の教材紹介ページはこちら → Skill Stacks

-Python, データサイエンス, Skill Stacks

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