ただ見てるだけでためになる！ML/DL初学者向けyoutubeチャンネルまとめ（DL編）

前回に引き続きで、今度はディープラーニング関連の初学者用youtubeのまとめです。別に私がおすすめとかできる立場ではないので、あくまでも自分が見てわかりやすかったものの紹介です。


# 深層学習の基礎

前回に引き続きAble Programmingさんのものから。この方のチャンネルはすごく丁寧でわかりやすいですね。

###[第１回【深層学習】深層学習とは？｜ディープラーニングの意味、ニューラルネットワーク（２８分）](https://www.youtube.com/watch?v=O3ohRBi5-Og)

+ 深層学習の位置づけ
+ ニューラルネットワークとは？


###[第２回【深層学習】活性化関数｜ReLU、シグモイド関数、ソフトマックス関数（２２分）](https://www.youtube.com/watch?v=mFU63UkmrMc)

+ 前回の復習
+ 適切な重みパラメータをどう学習するか
+ 中間層と出力層
+ 活性化関数
+ ReLU、シグモイド関数、ソフトマックス関数
+ 「学習する」とは？
+ 単層の限界
+ 層を重ねる（非線形領域の表現）

###[第３回【深層学習】損失関数/勾配降下法｜交差エントロピー誤差、ミニバッチ勾配降下法（３２分）](https://www.youtube.com/watch?v=eZMpRzECFUM)

+ 前回の復習（活性化関数、学習とはなにか）
+ 最適の判断＝＞損失関数
+ よく用いられる損失関数（回帰：二乗誤差、分類：交差エントロピー誤差（二値、多値））
+ 重みパラメータの取得＝＞勾配降下法
+ 損失関数の最小化
+ ミニバッチ勾配降下法


###[第４回【深層学習】誤差逆伝播法｜バックプロパゲーション（３６分）](https://www.youtube.com/watch?v=X8hK4ovQoLg)

+ 前回の復習（勾配降下法とか）
+ 偏微分の値をより簡単に求める
+ 誤差逆伝播法
+ 微分の連鎖律

###[第５回【深層学習】深層学習の実装｜深層学習フレームワーク、Keras（４３分）](https://www.youtube.com/watch?v=Vo9Atzozv0w)

+ フレームワークの現状
+ TensorFlow
+ PyTorch
+ CNTKとChainer
+ Define by RunとDefine and Run
+ Keras
+ Kerasによる深層学習の実装


# なんとなく見ているだけ（流し見）でもわかりやすい

[Neural Network Console](https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA)というチャンネルですが、最終的にはNeural Network ConsoleというAIサービスの紹介につながっていきますのでnotebookによる実習とかはありません。実践編もあります。

###[Deep Learning入門：今Deep Learningに取り組むべき理由（１０分）](https://www.youtube.com/watch?v=-Dl8s4iufxI)

###[Deep Learning入門：Deep Learningとは？（１０分）](https://www.youtube.com/watch?v=W92VcivhoBs)

###[Deep Learning入門：Deep Learningでできること（９分）](https://www.youtube.com/watch?v=FwuBbj8F6cI)

###[Deep Learning入門：ニューラルネットワーク設計の基礎（１８分）](https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0)

###[Deep Learning入門：層数、ニューロン数を決める指針（７分）](https://www.youtube.com/watch?v=OwccN7rj4Qg)

###[Deep Learning入門：ニューラルネットワークの多層化テクニック（６分）](https://www.youtube.com/watch?v=X2KWO1UPqxk)

###[Deep Learning入門：ニューラルネットワーク学習の仕組み（１３分）](https://www.youtube.com/watch?v=r8bbe273vEs)

###[Deep Learning入門：Recurrent Neural Networksとは？（６分）](https://www.youtube.com/watch?v=yvqgQZIUAKg)

###[Deep Learning入門：Generative Adversarial Networks (GAN)とは？（１０分）](https://www.youtube.com/watch?v=2rC2_-HtpsQ)

###[Deep Learning入門：数式なしで理解するLSTM (Long short-term memory)](https://www.youtube.com/watch?v=unE_hofrYrk)

###[Deep Learning入門：Transfer Learning（転移学習）（１０分）](https://www.youtube.com/watch?v=sEYNDW9KSqc)

###[量子化によるニューラルネットワークのコンパクト化（８分）](https://www.youtube.com/watch?v=qpd9I8m1bOA)

###[Deep Learning入門：Attention（注意）（１６分）](https://www.youtube.com/watch?v=g5DSLeJozdw)


###[Deep Learning入門：マルチタスク学習（１４分）](https://www.youtube.com/watch?v=2R7CurdWmSY)



# 実践編

###[実践Deep Learning：Autoencoderを用いた教師なし異常検知（１２分）](https://www.youtube.com/watch?v=vFpZrxaq5xU)


###[実践Deep Learning：セマンティックセグメンテーション（１５分）](https://www.youtube.com/watch?v=Eu7EKQ--Rvk)

###[Deep Learningで行う信号処理（フィルタリング）（１３分）](https://www.youtube.com/watch?v=UaYeTmWI6_Y)

###[実践Deep Learning：Deep Learningで行う予測（１２分）](https://www.youtube.com/watch?v=cOcBeDRhG9M)


###[実践Deep Learning：Deep Learningで行う予測 #2（１１分）](https://www.youtube.com/watch?v=RXLsrbhlzr0)

###[実践Deep Learning：物体検出（１６分）](https://www.youtube.com/watch?v=5nmVHoA-A2E)

###[Deep Learningで行う自然言語処理入門（１９分）](https://www.youtube.com/watch?v=NzuDWpHPLco)

###[実践Deep Learning：波形データの入出力（１２分）](https://www.youtube.com/watch?v=EzRoEB6BOoc)

###[実践Deep Learning：波形データの分類と回帰（１７分）](https://www.youtube.com/watch?v=22Eq_0qADf4)

###[実践Deep Learning：波形データのシーケンスラベリングと信号処理（１５分）](https://www.youtube.com/watch?v=_4r7uTIPG1s)

###[実践Deep Learning：波形データの時系列予測（１１分）](https://www.youtube.com/watch?v=8kMO5umjKZw)

###[Deep Learning精度向上テクニック：様々な活性化関数（１０分）](https://www.youtube.com/watch?v=cTvJ-jj63U4)

###[Deep Learning精度向上テクニック：様々なCNN #1（１０分）](https://www.youtube.com/watch?v=UximUEjPQco)

###[Deep Learning精度向上テクニック：様々なCNN #2（８分）](https://www.youtube.com/watch?v=dqa2UGUH-48)

###[Deep Learning精度向上テクニック：様々な CNN #3～複数の解像度を扱う～（１２分）](https://www.youtube.com/watch?v=05qlCP-xL9Y)

###[Deep Learning精度向上テクニック：様々なCNN #4](https://www.youtube.com/watch?v=phIyhxTOA1I)

###[Deep Learning精度向上テクニック：Data Augmentation（６分）](https://www.youtube.com/watch?v=fWxKm9ar620)

###[Deep Learning精度向上テクニック：様々な最適化手法 #1（１８分）](https://www.youtube.com/watch?v=q933reMpvX8)