Coursera: Convolutional Neural Networksコース開講

ようやくCouseraのDeep Learningシリーズのコース4であるCNN（Convolutional Neural Networks）が開講したようです。

以前コース1〜3までは受講してしまい、その続きとなります。UdemyのCNNコースで一通り学びましたが、復習も兼ねてやってみようかと。再登録というかたちになるのですが、料金（$49）を支払ってのenrollというよりは、単なる聴講というかたちで覗いてみることにしました。聴講（無料）でも、講義の動画やプログラミング課題まではアクセスできるようです。ただし、字幕はまだ英語のみ。

CNNコースは：
Week1: Foundations of Convolutional Neural Networks/動画106分
Week2: Deep convolutional models: case studies/動画99分
Week3: Object detection/動画84分
Week4: Face recognition & Neural style transfer/動画79分

という構成になっており、各Weekでクイズやプログラミング課題があるようです。
後半の物体検知/顔検知/スタイル変換は面白そうです。

早速Week1の動画から見てみました。最初はConvolutionの基本原理となる、フィルター、パディング、ストライド、valid/sameなどの説明です。スタンフォード大のCS231nの授業動画でも学べますが、やはり定評あるAndrew Ng先生の場合は丁寧に教えてくれます。抜け落としていた知識を補うためにもちょうどいい感じです。
実際コーディングする場合は、conv2d()などの関数を使えばすぐに実装できるのですが、Week1の最初の課題では、numpyを使ってフルスクラッチでConvolutionレイヤーを実装するようです。一旦仕組みを理解するにはよさそうです。2個目の課題からはTensorflowの関数を使っているので、より現実的な実装の仕方を学んでいくのだと思います。
Week2からのプログラミング課題はkerasを使うようです。

今後開講されるコース5：Sequece Modelでは、RNNやLSTMを学ぶようです。スタンフォード大学のCS230という授業がこのCourseraのコースと連携しているので、CS230のシラバスをみると、コース5は11/27以降というスケジュールになっています。