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？

2018 8 28
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更新时间：2026 6 25
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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。

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MathWorks Support Team
MathWorks Support Team 2026-6-25，0:00
编辑：MathWorks Support Team 2026-6-25，10:14

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[ディープラーニングについて学ぶリソース]
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。
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]
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]
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。
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。
「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。

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