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トレーニングコース

PyTorch and Deep Learning for Decision Makers (LFS116)

ディープ ラーニング フレームワークである PyTorch を使用して、最先端の AI アプリケーションの開発と展開を通じてプロセスを自動化および最適化する方法を学びます。このコースは、データ品質の重要性、適切なモデルの選択方法、およびディープ ラーニング アプリケーションと機械学習アプリケーションの両方を展開および維持する際の課題についても理解するのに役立ちます。

対象者

このコースは、ディープ ラーニングと PyTorch を使用して、AI アプリケーションの開発と展開を通じてビジネス価値を生み出す方法を理解することに関心のある技術者および非技術者を対象としています。
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学習内容

このコースでは、最も人気のある深層学習フレームワークの 1 つである PyTorch を紹介し、最先端の AI アプリケーションの開発と展開を通じてプロセスを自動化および最適化するために、PyTorch を企業で使用する方法を明らかにします。このコースは、業界で最も一般的な AI のユース ケースと、PyTorch のエコシステムとディープ ラーニング モデルのコモディティ化がそれらをビジネスに統合するのにどのように役立つかを特定するのに役立ちます。また、AI アプリケーションの展開を成功させるためにデータ品質の確保が重要である理由と、AI プロジェクトで適切なデータを取得することが最優先事項である理由についても学びます。このコースでは、当面のタスクに適したモデルを選択する際のいくつかのトレードオフについて説明します: 構築するか購入するか、ブラック ボックスとホワイト ボックス、および間違った予測を行うリスクとコストです。最後に、このコースでは、AI アプリケーションが展開された後に何が起こるかについて説明し、AI モデルに固有の制限、リスクと脆弱性の緩和、データ プライバシーの課題などのトピックに対処します。
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身につく知識

このコースでは、PyTorch のエコシステムに焦点を当てた AI ランドスケープの概要を説明すると同時に、AI の現在の機能を確実に理解できるようにします。このコースは、データの品質、モデルのパフォーマンス、およびセキュリティに関連する重要な側面を考慮しながら、AI プロジェクトの開発と保守について十分な情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
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おもなテーマ
コースのご案内
第1章 なぜ PyTorch なのか?実世界の AI アプリケーション
第2章 データを大切に扱う
第3章「すべてのモデルは間違っているが、役立つモデルもある」
第4章 アプリケーションのデプロイと保守における課題

前提条件
レビュー
2024年8月
これは素晴らしいコースです。ニューラル ネットワーク、データのラベル付けなどについて学ぶ際に非常に役立ちました。
2024年6月
コース コンテンツで提供される情報とリンクは最新かつ関連性のあるものです。これは、AI の基礎知識を持つビジネス パーソンが学習を新たなレベルに引き上げるためにまさに必要なものです。
2024年6月
内容も伝え方も素晴らしかったです。とても多くのことを学んだと感じました。
2024年6月
このコースの内容は、私が就職したばかりの会社で何ができるかという全体的なビジョンを与えてくれました。もちろん、このコースで取り上げられた多くの概念を実装するには時間がかかりますが、進むべき方向性を与えてくれたことは確かです。
2023年10月
このコースでは基礎を解説するやり方が気に入りました。構成がしっかりしていて分かりやすかったです。
2023 年 9 月
内容が分かりやすく紹介されていました。
2023 年 8 月
内容は最新のものでした。さらに詳しく学べるウェブサイトへのリンクがたくさんありました。私は学部時代に AI の発展を追い、積極的に実践してきましたが、たくさんの新しいことを学ぶことができました。
2023年6月
説明されているリソースへの多数のリンクが気に入りました。
2023年4月
非常に整理されていて、明確で、品質も良く、素材も優れています。