先日、かねて受講していた東京大学松尾岩澤研究室の運営するDLL基礎講座の修了判定が出て、無事に修了することができました。
今まで、松尾岩澤研究室の運営するAI起業セミナーとGCIを受講、修了していますが、今回の講義が最も難しく、その分多くのことを学ぶことができました。
この講義で学んだことや思ったことを書きたいと思います。
講義の概要
本講義は、ディープラーニングを基礎から理解し、その核心的な技術から近年注目されている最新技術までを体系的に学ぶことができる講義です。
近年、生成AIをはじめとする技術が急速に普及していますが、その内部構造を理解しないまま利用するだけでは、応用や改善、検証を行うことは困難です。本講義では、そうした表層的な理解にとどまらず、ニューラルネットワークがどのような原理で学習し、振る舞っているのかを、理論と実装の両面から学ぶことができます。
また本講義は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定するE資格認定講座にも位置づけられており、講義を修了することでE資格の受験資格を得ることができます。自分も現在このE資格に合格するために学習を継続しています。
講義はオンライン形式で提供されており、理論の解説と実装演習を組み合わせながら進行します。数式・概念・コードを切り離さずに学ぶことで、ディープラーニングをブラックボックスとして扱わない姿勢を身につけることができます。
講義全体の構成
講義は、ディープラーニングの基礎となる考え方から始まり、徐々により発展的な内容へと進んでいく構成になっています。
まず、ニューラルネットワークの基本構造や学習の仕組みといった土台となる概念を丁寧に扱い、その後、より複雑なモデルや応用分野、よりディープな部分へと理解を広げていきます。
各テーマでは、理論的な説明に加えて実装演習が用意されており、「なぜその式になるのか」「コードとして書くとどう表れるのか」を対応づけながら学習を進めます。
加えて、各回で宿題に取り組むことで、講義で学んだ内容を実装を通して確認していきます。
このように、知識を一方的に学ぶのではなく、理論と実装を往復しながら理解を深めていく設計になっている点が、この講義の大きな特徴です。
講座の特に良かったと感じる点
本講座の特に良かった点として、まずオンライン形式で提供されていることが挙げられます。オンデマンド動画が用意されているため、自分の都合の良い時間に受講することができ、学習スケジュールを柔軟に組むことが可能でした。
また、講義内容を何度も見返すことができる点も大きな利点です。理解が追いつかなかった際には動画を巻き戻して確認したり、その場で動画をとめて考えたりしながら学習を進めることができました。対面講義では右から左に流れてしまいがちな数式の導出や説明についても、板書を取りながら自分のペースで理解を深められた点は、オンデマンド形式ならではの良さだと感じました。
さらに、教材の量が非常に充実している点も印象的でした。扱われるテーマの幅が広く、基礎的な内容から発展的な話題まで網羅されているため、ひとつひとつの講義を通して多くの学びを得ることができました。教材が豊富に用意されていることで、講義中に十分理解できなかった部分を後から補ったり、復習として再度確認したりすることも可能でした。
単に知識をなぞるのではなく、繰り返し学び直しながら理解を深められる環境が整っている講座であると感じました。
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