サイト本体ほんたい: https://euske.github.io/introdl/index.html

このリポジトリは、 「真面目まじめなプログラマのためのディープラーニング入門にゅうもん」 のソースコードです。

本ほん講座こうざは新山にいやま 祐介ゆうすけが個人こじんの興味きょうみにおいて制作せいさくしたものです。 内容ないようの正確せいかくさは保証ほしょうしません。 また本ほんサイトは常時じょうじ更新こうしんされており、内容ないようは予告よこくなく変更へんこうされることがあります。

本ほん講座こうざは、クリエイティブ・コモンズ 表示ひょうじ - 継承けいしょう 4.0 国際こくさい ライセンスの下したに提供ていきょうされています。

• 演習えんしゅうの回答かいとうを提示ていじ・解説かいせつするYouTube動画どうがを作成さくせい。
• データ形式けいしきについて説明せつめいする入門にゅうもん的てきな章しょうを挿入そうにゅう。
• RNN および Transformer に関かんする章しょうを追加ついか。

このサイトはもともと、大学だいがくの講義こうぎで使つかうための素材そざいとして作つくり始はじめた。 が、学生がくせいにはやや高度こうどな内容ないようも含ふくまれていたため「プログラマ向むけ」として公開こうかいすることにした。 基本きほん的てきには「筆者ひっしゃ (新山しんやま) がニューラルネットワークを学まなび始はじめたとき、 こういう入門にゅうもん書しょがあったらよかった」と思おもえるような内容ないようを目指めざしている。

筆者ひっしゃがこれまで大学だいがく等とうで受うけてきた機械きかい学習がくしゅうの授業じゅぎょうの多おおくは 「機械きかい学習がくしゅう (ニューラルネットワーク) とはどういうものか」を 総論そうろんとして理解りかいすることを目的もくてきとしており「このようなシステムを作つくりたい」 という目的もくてき指向しこうがあるものではなかった。また、たいていの Python を使つかった機械きかい学習がくしゅうの書籍しょせき・講義こうぎ等とうでは NumPy や PyTorch を いきなり最初さいしょから使つかっており、筆者ひっしゃの好このみではもっと原始げんし的てきな部分ぶぶんから 解説かいせつしてほしかったというのもある。

これをふまえて、本ほん講座こうざは「画像がぞう認識にんしきシステムを作つくる」という目的もくてきに特とく化かし、 実践じっせん的てきなシステム設計せっけいに使つかってもらえるよう、アノテーションツールや 転移てんい学習がくしゅう、ONNX などの周辺しゅうへん技術ぎじゅつもカバーすることにした。

本ほん講座こうざの作成さくせいにあたっては、以下いかの書籍しょせき・サイトを参考さんこうにさせていただきました。 深ふかく感謝かんしゃいたします:

• 斎藤さいとう 康かん毅あつし 著ちょ、「ゼロから作つくるDeep Learning」 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/
• Ani Aggarwal, "YOLO Explained", https://medium.com/analytics-vidhya/yolo-explained-5b6f4564f31
• Miguel Fernández Zafra, "Understanding Convolutions and Pooling in Neural Networks: a simple explanation", https://towardsdatascience.com/understanding-convolutions-and-pooling-in-neural-networks-a-simple-explanation-885a2d78f211
• Ryobot, "論文ろんぶん解説かいせつ Attention Is All You Need (Transformer)", https://deeplearning.hatenablog.com/entry/transformer
• Wikipedia、Reddit、StackOverflow, Papers With Code