最適化から学ぶニューラルネットと工学への応用

最適化から学ぶニューラルネットと工学への応用｜RAHUL RAI

最適化・逆伝播・検証を順に学び、工学分野の適用例を考える。

ロジスティック回帰から多層ネットワークへ進み、ベクトル化、交差検証、正則化、ハイパーパラメータ探索を扱う。製造形状の認識や設計の事例も含む。

原題：Deep Learning

学習・学習の計算：最適化問題、ロジスティック回帰、順伝播・逆伝播とベクトル化を学ぶ。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/deep-learning-c/

学習・評価と調整：交差検証、過学習、正則化、最適化手法とパラメータ探索を扱う。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/deep-learning-c/

学習・工学の事例：製造形状の認識、3Dプリント、トポロジー最適化を題材にする。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/deep-learning-c/

対象：数学とPythonの基礎を持つ学生・研究者・技術者。形式：オンデマンド動画講座（公開シラバスを確認）。言語：英語（日本語字幕の対応は未確認）。利用条件：一部講義にプレビューの案内あり。全講座の受講条件・現在価格はUdemyで確認。

確認事項（編集部）：線形代数・微積分・確率、Pythonと機械学習の基礎を前提とする。紹介文は複数フレームワークを挙げるが、公開講義一覧だけでは各実習の対応版を特定できない。

出典：RAHUL RAI / Udemy「Deep Learning — 講師公開の講座概要・シラバス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.udemy.com/course/deep-learning-c/

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