[この記事は 主席科学研究者 Vincent Vanhoucke による Google Research Blog の記事 "Google Developers Blog: Teach Yourself Deep Learning with TensorFlow and Udacity " を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。]

ディープ ラーニングは、近年、機械学習の分野で最も注目度が高いトピックの 1 つです。オープンソース プロジェクトとして Google が最近リリースしたディープ ラーニング プラットフォームの TensorFlow の目的は、ディープ ラーニングの可能性を全世界の人々に届けることでした。1 月からのわずか数週間の間に 4,000 人以上のユーザーが GitHub 上で TensorFlow をフォークし、16,000 人以上の全世界の熱心なユーザーがこのプロジェクトに星マークをつけているということを知り、非常に感動しています。

より多くの技術者やデータ サイエンティストにディープ ラーニングを利用してもらうために、このたび Udacity と共同でディープ ラーニング コースを新しく立ち上げました。この短期集中コースでは、ディープ ラーニングを始めるために必要な基本ツールと語彙を学ぶことができます。そして、機械学習において最も一般的な問題についても取り上げ、紹介するツールを使って対処できるようにします。また同時に、インタラクティブな TensorFlow ノートブックを提供し、講座で紹介したコンセプトを直接 反映、実装できるようにします。
コースは 4 つの講座で構成されており、画像認識からテキスト分析までの幅広い問題に対応するために使用される、主要な構成要素を順に説明していきます。最初の講座は、機械学習に精通した人にはなじみのある基本に重点を置いており、データと実験プロトコルをセットアップし、単純な分類モデルでトレーニングを行います。2 番目の講座は、最初の講座に続く形で構成され、最初に用いた単純なモデルを、より深くより強力にする仕組みを説明します。またその際に起こりうる拡張性にかかわるすべての問題を取り上げ、特に正則化とハイパーパラメータ チューニングについて説明します。3 番目の講座は、畳み込みネットワークに関するすべての事項と画像認識について、最後の 4 番目の講座では、一般的なテキストとシーケンスのモデルおよび、埋め込みと再帰型ニューラルネットワークについて説明します。コースを終えたときには、自分のマシン上でこれらの多様なモデルを実装し、その知識をご自身の問題を解決するために応用できるようになっているでしょう。

本コースの目的は、機械学習ファンに対し、ディープ ラーニング手法で現実の興味深い問題を解決する近道を提供することにありました。このコースを共有できることを大変嬉しく思います。また、Udacity のオンラインコースデザイン・制作チームは素晴らしく、共同のコース制作は大変楽しいものでした。コースのさらなる詳細については、Udacity のブログ投稿とコース概要をご覧ください。

また本コースは、現在行われている、オンライン学習とコミュニティサポートを組み合わせた Study Jams プログラムの対象コースの 1 つです。同じコースを受講している仲間とディスカッションをしながら受講を進めてみませんか。参加申し込みをご希望の方は、Study Jams 特設サイト の参加登録から「[上級] Deep Learning (ud730)」コースをご選択のうえお申し込みください。


Posted by Takuo Suzuki - Developer Relations Team