[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。
