第2回dl4usが抽選を実施するほど人気らしい。以前UdacityのDeep Learning Nanodegreeの受講記録を書いたが、それから動画講座の選択肢が増えてきたので自分が調べた中でまとめてみる。なお、Deep Learning含まない機械学習は除く。
Udacity Deep Learning Nanodegree
Udacity Deep Learning NanodegreeはUdacity上で行われるDeep Learningの講座。 講座終了者にはNanodegreeというオンライン証書を発行しており、機械学習系以外でも空飛ぶ車の開発講座があったりする。
有料でオープン価格で半額で提供されていた時期もあったが今は999 USD。元はTensorFlowベースだったがKerasで置き換えられた部分多数。
カバー範囲はCNN、RNN、GAN、簡単な強化学習とポイントを抑えている。ルーブリックスという指標評価があり、一定の閾値を超える精度を出せないと各ユニットを修了できない。雇う側の視点でも能力が担保されるのでよい仕組みだと思う。
ドメインも画像だけでなく自然言語の翻訳、生成なども網羅している。解説に図表やアニメーションを多用しておりUIがきれい。Jupyter Notebookを多用。一つ一つのコンテンツが短めに作られており隙間時間に学習可能。
fast.ai Deep Learning For Coders
最近Imagenetを25ドル、3時間で学習させたfast.aiの講座。無料。元々はKerasベースだったが最近Pytorchに移行した。
Practical Deep Learning For Coders, Part 1とCutting Edge Deep Learning For Coders, Part 2があり、前者はCNN、RNNを後者は物体検出、セグメンテーション、GAN、自動翻訳をカバーしている。
ドメインは画像系が多めだがNLPも網羅している。一つの学習項目を一つの動画としてとっているため2h以上集中することが求められる。大学の講義を聞いている感じ。こちらもJupyter Notebookを多用。図表はそんなにきれいではない。
Coursera Deep Learning Specialization
Andrew Ng先生率いるdeeplearning.aiの講座。coursera上の機械学習講座でいうと同じAndrew Ng先生による講座が有名だが、そちらが線形回帰やSVMなどトラディショナルな機械学習メインに対し、こちらはDeep Learningのみ。
Certificate取るには¥5,384/月。聴講のみだと無料。
CNNとRNNをカバー。5章の内３章をニューラルネットの仕組みやオプティマイザの説明にさいており基礎部分多め。Certificate取るコースはクイズや課題による評価がある。
動画は細切れにされているので隙間時間にやりやすい。課題は有料という特性上、他と比べると説明パートとコーディングパートが断絶されており理論の話を聞いてる時間が長い気がする。
Microsoft Professional Program in Artificial Intelligence
MicrosoftのAIコース。一つのコースというよりは独立したコースの寄せ集め。edX上にホストされており無料で受講可能(修了証付は有料で99USD／ユニット)。
多くのパートはデータサイエンスだが、Deep Learningのパートもある。必ずしもDeep Learningというわけではないが強化学習、自然言語処理、音声認識も独立したコースとして用意されている。音声処理は他では扱っていないのでアピールポイント。
クイズパートもあるが本当に4択でコーディングに対するモチベーションが低い気がする。edXのメニューの階層が深くUIが分かりづらい。一応動画は細切れになっている。
まとめ
独断と偏見による比較
| 網羅範囲 | UI、図表 | 指標評価 | 価格優位性 | 計 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Udacity | 4 | 5 | 5 | 1 | 15 |
| fast.ai | 5 | 3 | 1 | 5 | 14 |
| deeplearning.ai | 2 | 3 | 4 | 3 | 12 |
| Microsoft edX | 4 | 1 | 2 | 3 | 10 |
Future Work
- Udemy上の講座
- Aidemy
