Practical Deep Learning for Coders

最近、fast.aiのPractical Deep Learning for CodersというMOOCを受講している。

この講座は

• 無料
• 動画形式の講義（1回2時間というボリューム）
• Jupyter NotebookとKerasを使用
• CNN、Finetuning、VGG16、ResNet、RNNなどが実践的な例題を通して学べる
• 実務家がDeep Learningで自分の問題を解決できることが目標

という特徴がある。講義内容は高度で実践的なものが多い印象。例えば、Lesson1でMNISTと思いきや・・・いきなりKaggleのDogs vs. CatsをVGG16 + Finetuningで解いてKaggleに投稿するところまでが課題になっている。これさえできれば画像認識が必要ないろんな課題に同じ技術を適用できるとのこと。

今はまだPart1しかないが、ForumのなかでPart2の動画も公開されており（近日正式公開）、そこではNeural Style Transfer、GAN、Attentionなど高度な話題も実践的に取り上げられている。

講師のJeremy HowardさんはKaggleマスターとのことで、Jupyter Notebookを使ってDeep Learningの課題を解いていく様子が非常に参考になる。Jupyter Notebookでこんなことできんの？というTipsが盛りだくさんなのでそれだけでも受講する価値がありそう。受講者はかなりたくさんいるようでForumに非常に役立つ情報が満載されているのもポイントが高い。

私はようやくLesson1と宿題が終わったところ。キリがよいところでレポートをまとめていこうかなと思ってます。