🧠 ディープラーニング基礎
TensorFlow/Kerasで学ぶニューラルネットワーク – CNNからRNN、Attentionまで完全網羅
📖 コース概要
このコースでは、ディープラーニングの基礎から実践的なプロジェクトまでを体系的に学びます。TensorFlow/Kerasを使い、ニューラルネットワークの基本からCNN（画像認識）、RNN（時系列予測）、Attention機構まで、AI・機械学習の最先端技術を習得できます。Google Colabの無料GPUを活用し、理論40%:実践60%のバランスで、手を動かしながら確実にスキルが身につきます。Early Stoppingなど実務必須の技術も完全網羅し、自然言語処理やコンピュータビジョンへの橋渡しも行います。
【推奨環境】
Google Colab（推奨・インストール不要・GPU無料）
※ ブラウザだけですぐに始められます
※ TensorFlow、Kerasは最初から入っています
※ Googleアカウントがあれば無料で使えます
📋 前提条件（必須）
- Pythonプログラミング基礎コース修了
- Pythonデータ分析入門コース修了
- 数学基礎コース修了
- 機械学習入門コース修了
📝 前提条件（推奨）
- 統計検定2級対策コース修了
🎯 学習戦略
- 理論40% : 実践60%のバランス
- 各STEPで必ず1つはニューラルネットワークを構築
- Google Colabの無料GPU活用（制限事項も詳細解説）
- Kaggleコンペに挑戦（MNIST、CIFAR-10など）
- 週5時間 × 10週間で完了
⚠️ Google Colab制限事項（STEP 6で詳細解説）
- 連続使用時間制限: 最大12時間で自動切断
- GPU割り当て制限: 必ず使えるとは限らない
- メモリ制限: RAM 12GB、GPU 15GB
- ストレージの一時性: セッション終了でファイル消失
- 対策: Google Driveマウント、batch_size調整など
🎓 Part 1: ニューラルネットワークの基礎（ステップ1-5）
💻 Part 2: TensorFlow/Kerasの基礎（ステップ6-9）
⚡ Part 3: 学習の最適化（ステップ10-15）
🖼️ Part 4: 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）（ステップ16-20）
🔄 Part 5: リカレントニューラルネットワーク（RNN）（ステップ21-24）
🎨 Part 6: 実践とチューニング（ステップ25-26）
🚀 Part 7: 総合プロジェクト（ステップ27-28）
✨ 修了後のスキル
- TensorFlow/Kerasを使ったディープラーニング実装力
- CNN、RNNなど主要なアーキテクチャの理解
- 画像分類、時系列予測の実装能力
- 転移学習の活用
- Early Stoppingなど実務必須の過学習対策
- モデルの最適化とチューニング
- ディープラーニングエンジニアとして即戦力
- 自然言語処理・コンピュータビジョンへの橋渡し
📚 次に学ぶべきコース
- 自然言語処理（NLP）（50時間）- Transformer、BERT、GPT
- コンピュータビジョン（50時間）- 物体検出、セグメンテーション
- 生成モデル – GANs、VAE
📊 期待される成果
- 完走率: 68%（28ステップの細分化効果）
- 学習満足度: 4.7/5.0
- 実務適用率: 75%
- Kaggle参加率: 82%
- NLPコース進学率: 65%