PyTorch ディープラーニングを学ぶと、たった 5 日で十分です。
フランスのディープラーニング研究者である Marc Lelarge が制作したこの「Hands-on tour to deep learning with PyTorch（PyTorch を使ったディープラーニングの実践的なツアー）」というコースは、5 日間でディープラーニングを迅速に理解し、オープンソースのディープラーニングプロジェクトを活用する方法を学ぶためのものです。
このコースでは、ディープラーニングに関連する理論的な基礎だけでなく、多くの実践的な内容も紹介されており、分類、GAN、単語の埋め込みなどの例が含まれています。また、コードと Colab も提供されており、非常に便利です。
実際、見るのがつらくなることを防ぐために、このチュートリアルには絵文字もたくさん含まれており、非常にフレンドリーです。
学習が終わった後、ニューラルネットワークを迅速に理解することができ、他の人が共有するさまざまな新しいプロジェクトやリソースを自分のプロジェクトに活用することができます。
5 日間で何を学ぶのか
PyTorch のディープラーニングを 5 日間で学ぶためには、具体的には何を学ぶのでしょうか？
カリキュラム↓
第一日#
非常に初歩的なディープラーニングの紹介で、初心者にとって非常にフレンドリーに見えます：
CNN を使用して猫と犬を分類する方法を学びます。Colab も付属しています：
そして、PyTorch についても少し理解します。
第二日#
ディープラーニングと PyTorch についての基本的な理解ができたら、さらに複雑な概念に進むことができます。
まず、数学の知識を復習し、ロジスティック回帰や畳み込みなどを理解する必要があります。
また、PyTorch のさまざまなモジュールにも理解を深める必要があります：
埋め込みや変分オートエンコーダなどの内容を学ぶことができます。
第三日#
今度は少し理論的な内容を学ぶことができます。ベイズ法やバックプロパゲーションなどが今日のカリキュラムに含まれています。
疲れすぎないようにするために、PPT には絵文字も含まれています：
さらに、実例を通じて GAN を理解することもできます：
第四日#
おめでとうございます、RNN の学習を始めることができます。また、GAN の他にも NLP の内容にも取り組むことができます。
例えば、word2vec を使用した単語の埋め込み：
コードと Colab のバージョンもあります。
第五日#
最後の日はさらに高度な内容に取り組みます。ニューラルネットワークのブラックボックス性などの真剣な問題を議論します。
また、クラス活性化マップや敵対的な研究などの内容もあり、コードと例も提供されています。興味のある学生はさらに研究を続けることができます。
フランスの博士の dataflowr コース
最後に、この 5 日間の PyTorch ディープラーニングコースは、dataflowr というシリーズコースの一部です。
dataflowr の主要な作者である Marc Lelarge は、フランスのデジタル科学研究所の研究者であり、パリ総合理工学院で応用数学の博士号を取得し、兼任教授も務めています。最近はディープラーニングのコースを教えています。
fast.ai の影響を受けて、彼は dataflowr を開発し、実用的なディープラーニングの道を進んでおり、「faster.ai」という名前のコースを自分のコースに付けました。まるで何でも 5 日間で学べるかのようです。
そのため、dataflowr のコースは比較的簡単で取り組みやすく、特に高度で複雑な API はありません。
Lelarge 以外にも、このコースには 7 人の教師がいます：
Valeo.ai の研究科学者である Andrei Bursuc；
Facebook AI Research の Alexandre Défossez、Timothée Lacroix、Pierre Stock、Alexandre Sablayrolles；
フランスのデジタル科学研究所の機械学習博士である Nicolas Prost；
Snips の AI 科学者である Stéphane d’Ascoli。
主なチームはフランス人ですが、心配しないでください、コースはフランス語で行われるわけではありません～
リンク#
コース：
https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/cea_edf_inria.html
dataflowr：
https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/