1ヶ月ほど前に、CourseraのDeep Learning Specializationの紹介記事を書いた。Deep Learning Specializationは5つのコースで構成されている。今回、1つ目のコースであるNeural Networks and Deep Learningを修了したので、レビューを書こうと思う。コースへのリンクはこの文章の下に貼っておく。なお、現在は3つ目のコースまで開講されている。10月初旬には4〜5つ目のコースも開講されるそうだ。
Deep Learning Specializationとは？
Deep Learning Specializationとは、Deep Learningに関する5つのコースがセットになったもの。機械学習業界で有名なNg教授が担当するコースであるため、大変期待を寄せている。月間$49を支払うことで5つのコースを受講することができ、全てのコースを修了すると特別な修了証明書をもらえる。もちろん1つのコースだけを受講することも可能。詳細は以前書いたこちらの記事で。
プログラミングや機械学習に詳しくない人でも大丈夫
初学者向けのコースなので、プログラミングや機械学習に特段明るくない人でも十分ついていける。Machine Learningのコースでもそうだったが、Ng教授の説明は簡潔明瞭なので、易しく感じるはずだ。
使用する言語はPython。基礎文法さえ分かっていれば、さほど困らないと思う。プログラミング初心者はオンライン講座や書籍で基本事項を習得してから受講しよう。おすすめはDataCampのIntro to Python for Data Scienceというコース。DataCampは全てのコースがData Scienceを志向して作られているため、Data Scienceの知識と結びつけながらPythonを学べる（＝機械学習にスムーズに入門できる）。
機械学習の概要についてはNg教授が講義内で簡単に教えてくれるが、心配な人は薄い概論書を1冊読んで分野の全体像を掴んでおくと、講義の理解がさらに深まる。「人工知能は人間を超えるか」は読み物としても楽しく読めるので、最適な一冊に思える。
数学の知識に関しては、大学教養レベルの微分積分と線形代数を学んだことがある人であれば何も心配いらない。高校生でも理解できる程度の解説に留められているので、忘れている場合でも適宜復習すれば良いだろう。
コースの詳細
1週目：コースの概要の説明。ニューラルネットワークの簡単な解説。
2週目：ロジスティック回帰の説明およびPythonでの実装。
3週目：ニューラルネットワークの解説・実装
4週目：ディープニューラルネットワークの解説・実装
上記の通り、このコースは4週で修了できるよう設定されている。毎日1時間くらい勉強すれば予定通り4週間ほどで修了できる。特にタイムリミットがあるわけではないので、自分の好きなペースで受講できる。時間がある人なら1週間で修了できるはずだ。
1週目はオリエンテーションみたいな感じで、2週目から本格的に講義が始まる。2週目はロジスティック回帰の説明に充てられている。コスト関数や最急降下法など、機械学習でおなじみの用語もこの週で解説される。
理論的な説明が終わるとPythonでの実装を行う。このコースではTensorFlowなどのディープラーニング用のフレームワークは使用しない（コース2から使用する）。つまり、スクラッチからモデルを実装することになる。ただ、詳しい解説があるので深く迷うことはないはずだ。各章の終わりにクイズとプログラミング課題がある。70〜80点以上の点数を取れば合格になる（自動採点）。
3週目からニューラルネットワークの解説に入る。活性化関数についての簡単な解説もある（シグモイド、tanh、ReLU、Leaky ReLU）。2週目と同様、理論的な解説の後、Pythonでの実装を行う。
4週目は、本題であるディープニューラルネットワークの解説。フォワード/バックプロパゲーションの説明はかなり分かりやすく、素晴らしいものであった。パラメータやハイパーパラメータの簡単な解説もなされる。
全体的な印象として、「ゼロから作るDeep Learning」に似ている。「ゼロから作る」は、理論の説明は上手いものの、Pythonコードが解説なしに貼り付けられていて多少不親切であった。このコースはコーディングの説明もちゃんとあってさらに分かりやすい。月5,000円で受講できるので、英語が得意な人はこちらのコースを受講した方が良いと思う。
ちなみに、修了するとこんな証明書をもらえる。LinkedInやCVに書けるよ。無事コース1を修了できたので、このままの勢いでコース5まで修了したい。
Deep Learning Specializationはディープラーニングをこれから始めようと思っている人におすすめできる数少ない教材のうちの一つです。興味が湧いた人は受けてみてください。