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本プログラムの最大の特徴の一つは、全てのトピックについて、演習を中心に構成されている点です。実際に手を動かしながら理解を進めることで、効率よく学習することができます。
実際にモデルを学習させながら技術を習得する本格的な演習内容となっています。Deep Learningは、モデルが実際に学習する様子を観測し、パラメータを調整することでアプリケーションに応じたパフォーマンス最大化を行うことが非常に重要な技術ですが、この一連の流れを全ての演習で経験しながら重要な要素を身につけることが可能です。
Deep Learning技術は機械学習手法の一種ですが、GPUを利用して学習するのが重要です。本コンテンツはGPUを利用したモデル学習をしながら学ぶ本格的な内容になっています。
本コンテンツは、エンジニア向けDeep Learning講座「DL4US」のコンテンツです。高度な数学的知識を必要とせず、Deep Learningの新しいモデルを構築したり、高度な研究・開発を行うために重要な知識が基礎から学べるように設計されています。
全てのコンテンツはJupyter Notebook形式で作成されています。Jupyter環境があれば、ブラウザからコードを実行できるだけでなく、自由に試行錯誤できるので、効率よく学習することが可能です。
コードは全てKerasと標準的なライブラリ（Numpy, Scipy, Scikit-learn等）で構成されています。
本コンテンツは、東京大学松尾研究室が開発しています。私たちは実践型のデータサイエンティスト育成講座およびDeep Learning講座を公開講座として4年以上運営し、のべ2,400人以上の実践的な人材を育成してきましたが、このコンテンツはそれらの授業で実際に使われているものです。
本コンテンツは個人で学習する目的のみで利用可能です。
講習会・教室での利用や企業内での講習など、商用での利用は認められていません。
本コンテンツには、クリエイティブコモンズのライセンス「CC-BY-NC-ND（表示 – 改変禁止 – 非営利 一般）」が適用されます。
本コンテンツに関する一切については、東京大学（松尾研究室）までお問い合わせください。本コンテンツを用いた講義・講習会を実施されたい場合は、個別に許諾を得ていただく必要があります。
上記利用規約に同意したのでコンテンツをダウンロードします
Shinji Suzuki
アドミニストレータ（学術専門職員）
Toru Fujino
The University of Tokyo
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