Nanodegreeとは
MOOCプラットフォームであるUdacityの提供する有料コースです。
基本的には無料の講座と同様、動画を見て学ぶ形になります。
無料コースと比較して以下のような特徴があります。
修了には指定された幾つかのプロジェクトを期限以内に提出しないといけない
プロジェクトは丁寧にレビューしてもらえる
メンターが付いてチャットで学習をサポートしてくれる
受講生と講師のみが入れるSlackチームに招待され、質問や雑談ができる
修了後、関連する他のNanodegreeProgramを審査なしで受講できる
修了後、キャリアセンター経由で就職の支援をしてもられる（自分は利用した事がないです）
修了後、同窓会のようなLinkedinのチームに招待してもらえる
修了後、希望と適性があればメンターになれる
修了後、修了証明書を貰える
無料と最も違うところはやはり、プロジェクトを完遂しないといけない、ということです。
しっかりとしたレビューを受けられ、要求水準を満たしてなければ容赦なく再提出をくらうので、確実に自分の力になります。
ただ、わからなくてもSlackで聞けたり、メンターに聞けたりするので、完全に詰んでしまうことはなさそうです。
Deep Learning Nanodegreeプログラムについて
このプログラムの開講期間は4ヶ月で、1年に4回受講生の募集があります。
自分は2018年の2月-6月のタームで受講しました。
料金は599＄。日本円で6.5万円ほどです。
また、内容、料金は定期的にアップデートされるようです。
他の方の記事を見ていると、今年から？（いつからか詳細は不明）は「Deep Reinforcement Learning（強化学習）」の章が追加されたようです。
1章を除く残りの章で、プロジェクトの提出が求められます。
具体的な構成は以下です。
1. Intoroduction to DeepLearning
Deeplearningの体験やAnaconda、JupyterNotebook環境を整えたりなどするチュートリアル。
2. Neural Netoworks
ニューラルネットワークの基礎。プロジェクトではバイクシェアリングサービスを題材に、日に何台バイクが借りられるかを自分でニューラルネットワークを実装して予測します。
3.Convolutional Networks
畳み込みニューラルネットワークの章。他にはオートエンコーダや転移学習などの重要な概念も取り扱います。
プロジェクトではCNNを組んで犬種を予測するのが目的です。
4. Reccurent Networks
リカレントニューラルネットワークの章。単純なRNNに加え、LSTMも取り扱います。また、Word2Vecもここで取り扱われています。
プロジェクトではRNNを組んでシンプソンズのTVスクリプトを自動生成する事が目的です。
5. Generative Adversarial Networks
GANの章。GANとDeep Convolutional GAN、半教師付き学習を取り扱います。
プロジェクトでは、CelebAのデータを元に、GANにより顔を自動生成するこ事が目的です。
6. Deep Reinforcement Learning
強化学習の章。様々な強化学習アルゴリズムを取り扱っています。Value Iteration、Policy Iteration、MC Prediction、GLIE Monte-Carlo、Sarsa、Deep Q-Learning、Actor Critic、、などなど。
この章だけやたら難しいです。
数式→実装の流れを繰り返す感じで、理解するには動画だけでは厳しかったです。
日本語の副読本として自分は「これからの強化学習(
https://amzn.to/2sJy9cy )」を使用しました。
また、取り扱うアルゴリズムも非常に多く、ボリュームもあります。
取り扱う内容は素晴らしいので、今後この辺りの動画が整備されてよりわかりやすい講座になれば良いですね。。
プロジェクトでは、シミュレータ内のドローンを強化学習により目的のタスク、に合わせて飛行させるのが目的です。
修了してみて
DNNの世界を一通り体験＆実装できるので、初学者にはとてもオススメです。
もちろん数式は出てきますがそんなに難しいものではないですし、グラフィカルな説明があるのでわかりやすいです。（強化学習の章を除く）
あと何より、6.5万円も払うと勉強しようという気になります＞＜
ただ、修了したからといって、何かキャリアが大きく変わるようなものではないです。。 （キャリアセンターを使用したら何か変わるのかもしれないですが）
自分は相変わらずScalaばかり書いてて、仕事でDNNを扱うことはないです。。誰か雇って＞＜＞＜
今後のキャリアに活かすため、Kaggleを通してより力をつけていきたい所存です。。
登録してから3年経つんですが、先日やっとタイタニックを提出しました＞＜
Kaggle登録して三年越しに今やっとタイタニックをサブミットした
— さかた(ほぼJK) (@a1234224576a) 2018年6月9日
