概要

「All Of It」は、深層学習の基本概念から現代的なネットワークアーキテクチャまでをステップごとに学べるノートブック集です。全体は学習順に並んだ複数のJupyterノートブックで構成され、ピクセルデータの扱い、最初のモデルの組み立て、畳み込みネットワークの学習パターン、より深いネットワーク（ResNet等）への理解と実装演習を提供します。コード中心の教材で、理論と実践を結びつけたい学習者に適しています。

リポジトリの統計情報

スター数: 6
フォーク数: 1
ウォッチャー数: 6
コミット数: 2
ファイル数: 10
メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

学習順に並んだノートブック構成：基礎→モデル構築→CNN→深層アーキテクチャと段階的に学べる。
実践重視のコード例：各ノートブックは動くコードと図解で概念を補強。
モデル理解に重点：アーキテクチャの直感的な説明と学習パターンの可視化が含まれる。
初学者から中級者まで対応：基礎概念の復習からResNet等の応用までカバー。

技術的なポイント

リポジトリは主にJupyterノートブック群で構成され、各ノートブックはハンズオン形式で進みます。notebook_1ではニューラルネットワークの基本ブロック（線形層、活性化関数、損失関数、最適化手法）をコード例とともに示し、テンソル操作や前処理の重要性を強調します。notebook_2では最初のモデルを構築して学習ループの実装やデバッグ手法（勾配確認、学習曲線のプロット）を扱い、過学習や正則化の基本対策を紹介します。notebook_3はCNNに焦点を当て、畳み込み演算、プーリング、フィルタ可視化、データ拡張による学習改善などのパターン認識のテクニックを実演します。notebook_4ではResNetの残差学習の動機と実装（残差ブロック、バッチ正規化、スキップ接続）を説明し、深いネットワークでの学習安定性をどう保つかをコードで示します。実装は教育目的の単純化が見られ、PyTorchやTensorFlowいずれかのAPIを想定した例が含まれている可能性があります（ノート内の具体的ライブラリ参照が必要）。また、各ノートブックは可視化を重視しており、学習曲線、重み可視化、特徴マップなどを通じてモデルの挙動を直感的に理解できる構成です。総じて、理論を省略せず実装を通じて体得することを狙った教材設計になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file — プロジェクトの概要とノートブック一覧を記載。
notebook_1_building_blocks.ipynb: file — テンソル操作、層、活性化、損失、最適化など基礎。
notebook_2_your_first_model.ipynb: file — 最初のニューラルネットワークを構築して学習させる手順。
notebook_3_learning_patterns_cnn.ipynb: file — CNNの学習パターン、フィルタ可視化、データ増強。
notebook_4_going_deeper_resnet.ipynb: file — ResNetの残差学習、深層化に伴う設計上の工夫。

…他 5 ファイル（おそらくデータ準備スクリプト、補助ユーティリティ、ライセンス、Docker/環境メモ等を含むと推測されます）。各ノートブックはセル分割された解説とコード、図表を含む典型的な教育用Notebook形式で、順を追って実行することで学習が進みます。

まとめ

実装中心で学べる深層学習入門から応用までのノートブック集。教育リソースとして有用。

リポジトリ情報：

名前: all-of-it
説明: 説明なし
スター数: 6
言語: Jupyter Notebook
URL: https://github.com/Infatoshi/all-of-it
オーナー: Infatoshi
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/59771030?v=4

READMEの抜粋：

All Of It: From Pixels to Prose

This repository contains a series of notebooks that will take you from the fundamental building blocks of deep learning to building and understanding modern models like GPT.

Notebooks

This series of notebooks is designed to be completed in order:

notebook_1_building_blocks.ipynb: The fundamental building blocks of deep learning.
notebook_2_your_first_model.ipynb: Build your first neural network.
notebook_3_learning_patterns_cnn.ipynb: Le…

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