本講座のゴールは、PyTorchを使ってディープラーニングが実装できるようになることです。
PyTorchを使ってCNN（畳み込みニューラルネットワーク）、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）などの技術を順を追って幅広く習得し、人工知能を搭載したWebアプリの構築までを行います。

Section1. イントロダクション
→ PyTorchの概要、ディープラーニングの概要、そしてPyTorchの基礎であるTensorについて解説します。

Section2. PyTorchで実装する簡単なディープラーニング
→ 可能な限りシンプルなコードで、ディープラーニングを実装します。

Section3. PyTorchの様々な機能
→ 自動微分、DataLoaderなどのPyTorch特有の機能について解説します。

Section4. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
→ CNNの原理を学んだ上で、CNNによる画像分類をデータ拡張、ドロップアウトとともに実装します。

Section5. 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
→ RNNの原理を学んだ上で、シンプルなRNNの構築、およびRNNによる画像生成を行います。

Section6. AIアプリのデプロイ
→ 学習済みモデルを活用した人工知能Webアプリを構築します。

Udemyコース: 【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング

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