Python で学ぶディープラーニングのプログラミング基礎講座　～１人１台PC実習付～

講師の言葉

　本セミナーでは Chainer を利用してディープラーニングで使われるニューラルネットの作成を実習形式で学びます。

　Chainer は Python のライブラリであり、Chainer を使ったプログラムは、Python のプログラムです。そのためここではPython でディープラーニング関連のプログラムを作成するために最低限押さえておかなければならない事項（特殊なデータ型、オブジェクト指向、numpy）を最初にまとめておきます。

　その後にディープラーニングの基本となる最急降下法を理解して、関数の最小解を求めるプログラムを書いてみます。最急降下法を理解すれば、ディープラーニングの学習プログラムを作れるようになります。具体的には Chainer の links や functions の関数を使ってモデルとその評価関数を作り、最急降下法の最適化アルゴリズムを適用することで、パラメータを求めることができます。

　この点を抑えた後に、feed forward のニューラルネットと畳み込みニューラルネットの作成実習を行います。Chainer で基本的なプログラムが作れるようになれば、既存の Chainer のプログラムの一部を変更して利用したり、Chainer で学習した既存のモデルを自分の用途に向けてfine tuning することもできます。画像認識、物体検出、Semantic Segmentationを対象にして、そのよう演習を行います。

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