ディープラーニングを​学ぶためのリソースは​ありますか？

これからディープラーニングを使いたいと思っています。しかしどこから始めてよいのか分かりません。

ディープラーニングのアルゴリズムについて学んだり、MATLAB を使ったディープラーニングのコードを書いて研究や開発に使いたいのですが、そのようなリソースはありますか？

また、ディープラーニングがどんな分野で使われているのか、具体的な事例も知りたいと思っています。

Answer 1

[MathWorks Support Team]

[ディープラーニングについて学ぶリソース]

• ビデオ: ディープラーニング関連の日本語ビデオ

ディープラーニングのアルゴリズムやアプリケーションについて解説/紹介しています。1時間ほどでアルゴリズムの詳細を基礎から解説するビデオや、3分で応用例や実際のコーディングを理解するためのビデオが用意されています。

•  読み物: ディープラーニング（深層学習）とは  

ディープラーニングが必要な理由、ディープラーニングの仕組みや機械学習の他の手法との違い、アプリケーションなどディープラーニングの全体像について説明しています。

[MATLAB を使ったディープラーニングについて実際に体験するリソース]

• 読み物: MATLABで始めるディープラーニング
• オンライン体験コース: MATLAB コース ディープラーニング入門    

ディープラーニングで物体判別をするために、MATLAB でどのようなコードを書いていけばよいか、実際に操作しながら画像処理の基礎から勘所を含めてトータル2時間で完結するコースです。

それぞれのセクションは数分で終わるようになっており、部分的に学習することも可能です。MATLAB をインストールしていない環境でも、ネットワークと Webブラウザがあれば学べる内容となっています。

[適用分野ごとのサンプルコード]

• サンプルコード: 深層学習の応用

コンピュータビジョン、画像処理、自動運転、時系列/信号/テキストのそれぞれの分野に対して応用したサンプルコード集です。ここで提供されているサンプルコードを実行した後に、お持ちのデータにも適用できるかお試しください。

[カスタマイズや発展的な解析のためのサンプル MATLAB コード]

• 機能提供: File Exchange - MathWorks Neural Network Toolbox Team転移学習に一般的によく使用される学習済みモデル、Caffe や TensorFlow/Keras、ONNX のモデルインポータや ONNX のモデルコンバータが提供されています。

• サンプルコード: File Exchange by Kei Otsuka

画像処理やディープラーニングのアルゴリズムである Semantic Segmentation のカスタマイズなどのサンプルコードが提供されています。

• ホワイトペーパー: Generating CUDA Code from MATLAB

「ディープラーニングの学習をさらに高速化したい」「お持ちの GPU を活用したい」という方にオススメのホワイトペーパーです。MATLAB のディープラーニングのコードを CUDA コードに変換して高速化する手順や、ネットワーク学習部分を CUDA コードに変換したときにいかに速くなるかについて説明しています。