ディープラーニング講座

 (fleuret.org)
6 ポイント 投稿者 GN⁺ 2023-11-20 | 2件のコメント | WhatsAppで共有

ディープラーニング講義の紹介

  • フランソワ・フルーレによるディープラーニング講義の資料、録画、仮想マシンは、ジュネーブ大学の 14x050 講義で確認可能
  • PyTorch フレームワークを用いた深層学習について、徹底した入門を提供
  • 講義は 2018 年に Idiap 研究所で開発され、2022 年までローザンヌ連邦工科大学で EE-559 として教えられた

講義資料

  • 講義用スライド PDF は横長形式で提供され、講義を進めやすくするためのオーバーレイを含む
  • ハンドアウト PDF は追加ノート付きで縦向きに、複雑な効果なしでコンパイルされている
  • スクリーンキャストは、ブラウザーでのストリーミングまたはダウンロード可能な MP4 ファイルとして提供される

実習セッションのプロローグ

  • 実習セッション向けの Python プロローグは、コマンドライン引数を解析し、データ読み込み関数を提供する
  • データ読み込み関数は必要に応じてデータをダウンロードし、画像を 1 次元ベクトルに再構成し、必要に応じてデータを正規化または平坦化する

仮想マシンの利用

  • 仮想マシン (VM) は完全なコンピューターをシミュレートするソフトウェアで、Web ブラウザー上で PyTorch を利用できるすべてのツールを含む Linux オペレーティングシステムを提供する
  • VM は JupyterLab を自動的に起動し、ポート 8888 で実行されるため、ホストマシンの Web ブラウザーからアクセスできる

GN⁺の意見

この講義はディープラーニングの包括的な入門を提供し、初級ソフトウェアエンジニアにも理解しやすいよう構成されている。実際の講義資料と実習用の仮想マシンを含み、実践的な学習体験を提供している点が特に興味深い。

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2件のコメント

 
bigtallee 2023-11-20

講義に字幕がなくて残念ですね..
 
GN⁺ 2023-11-20
Hacker Newsの意見

  • さまざまな学習資料の推薦

    • リストに "Understanding Deep Learning" という書籍が入っていない。Simon J.D. Prince の本は、各章に添付された高度な参考文献リンク、理解度を試す練習問題、概念を実際に実装するコード付きノートブックなどが含まれており、特に優れている。
    • スタンフォード大学の YouTube チャンネルで、機械学習の講義シリーズ全体（19本の動画）を見ることができる。コンピュータサイエンスの講義も多く公開されている。
    • "Little Book of Deep Learning" も確認することを勧める。
    • "Practical Deep Learning for Coders" も有用な資料である。
    • Yann LeCun と Alfredo Canziani が担当する NYU のディープラーニング講座が YouTube で全編公開されている。

  • 動画なしで深く学べるコースを探している人向けの資料

    • 動画視聴を必要としない、内容の深いコースに関する情報を求めている。

  • 初心者向け講義の推薦

    • Andrej Karpathy の講義シリーズの最初の講義は、初心者にとって非常に取り組みやすい。

  • 専門分野への転向可能性に関する悩み

    • 数年間フルスタック開発者として働いてきた経験はあるが、6か月の学習でこの分野に入ることが可能かどうか疑問を呈している。

  • さまざまな選択肢の中からの選定

    • Sebastian Raschka の講義は、Python や類似の言語を知っていれば取り組みやすいコースである。
    • Andrew Ng の Coursera 講義を始めて間もなく、こうした無料の選択肢どうしの違いについて疑問を示している。