質問: ディープラーニングを学ぶためのリソースを教えてください。 これからディープラーニングを使いたいと思っています。しかしどこから始めてよいのか分かりません。 ディープラーニングのアルゴリズムについて学んだり、matlab を使ったディープラーニングのコードを書いて研究や開発に使いたいのですが、そのようなリソースはありますか? また、ディープラーニングがどんな分野で使われているのか、具体的な事例も知りたいと思っています。
回答: *[ディープラーニングについて学ぶリソース]* * ビデオ: ディープラーニングのアルゴリズムやアプリケーションについて解説/紹介しています。1時間ほどでアルゴリズムの詳細を基礎から解説するビデオや、3分で応用例や実際のコーディングを理解するためのビデオが用意されています。 <> * 読み物: ディープラーニングが必要な理由、ディープラーニングの仕組みや機械学習の他の手法との違い、アプリケーションなどディープラーニングの全体像について説明しています。 <> *[matlab を使ったディープラーニングについて実際に体験するリソース]* * 読み物: * オンライン体験コース: ディープラーニングで物体判別をするために、matlab でどのようなコードを書いていけばよいか、実際に操作しながら画像処理の基礎から勘所を含めてトータル2時間で完結するコースです。 それぞれのセクションは数分で終わるようになっており、部分的に学習することも可能です。matlab をインストールしていない環境でも、ネットワークと webブラウザがあれば学べる内容となっています。 <> *[適用分野ごとのサンプルコード]* * サンプルコード: コンピュータビジョン、画像処理、自動運転、時系列/信号/テキストのそれぞれの分野に対して応用したサンプルコード集です。ここで提供されているサンプルコードを実行した後に、お持ちのデータにも適用できるかお試しください。 <> *[カスタマイズや発展的な解析のためのサンプル matlab コード]* * 機能提供: 転移学習に一般的によく使用される学習済みモデル、caffe や tensorflow/keras、onnx のモデルインポータや onnx のモデルコンバータが提供されています。 <> * サンプルコード: 画像処理やディープラーニングのアルゴリズムである semantic segmentation のカスタマイズなどのサンプルコードが提供されています。 <> * ホワイトペーパー: 「ディープラーニングの学習をさらに高速化したい」「お持ちの gpu を活用したい」という方にオススメのホワイトペーパーです。matlab のディープラーニングのコードを cuda コードに変換して高速化する手順や、ネットワーク学習部分を cuda コードに変換したときにいかに速くなるかについて説明しています。 <>