2023年 12/1から12/31まで有効な割引クーポンを、以下の2つのUdemyコースを対象に発行します。

グラフニューラルネットワーク（GNN）を学ぼう！【PyTorch Geometric】 -「グラフ」を扱う「深層学習」-

「グラフニューラルネットワーク（GNN）を学ぼう！」は、グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network、GNN）の入門コースです。

GNNは、ノード（節点）とエッジ（線）から構成されるデータ構造「グラフ」に深層学習を取り入れたニューラルネットワークです。

レコメンデーション、人間関係の分析、交通や物流の予測、化合物の物性推定など、様々な分野でこれまでに応用されています。

本コースでは、Google Colaboratory環境で、PyTorch Geometricというライブラリを使いGNNを実装します。

最初にPyTorchの使い方、PyTorch Geometricの基礎を学んだ上で、シンプルなGNNを実装します。

さらに、畳み込みを使うGraph Convolutional Networks、Attentionが導入されたGraph Attention Networksなどの発展形も扱います。

GNNを学び、様々なタスクに柔軟に対応できるようになりましょう。

AIによる画像分類を学ぼう！【PyTorch+Colab】-CNNの基礎からTransformerの応用まで-

「AIによる画像分類を学ぼう！」は、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）などをベースにした画像分類技術を学ぶ講座です。

フレームワークにPyTorchを使い、Google Colaboratory環境で様々な画像分類のモデルを実装します。

AIによる画像分類は第3次AIブームのきっかけになった技術であり、応用範囲が広く多様な分野で使われています。

本コースでは、最初にPyTorchの使い方、CNNの基礎を学んだ上で、AlexNet、ResNet、MobileNetなどの有名モデルを実装します。

さらに、Transformerを利用した画像分類モデル「Vision Transformer」（ViT）も扱います。

AIによる画像分類技術をうまく利用すれば、従来人間しかできなかったタスクの自動化が可能です。

様々な画像認識モデルの仕組みを学び、Pythonで実装できるようになりましょう。

次のコースは、現在ライブ講義中の「GitHub Copilotを学ぼう！」です。
楽しみにお待ちください。