AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門

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AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門

Dozent: Laurence Moroney

4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

オープンソースの機械学習フレームワークとして人気が高い「TensorFlow」のベストプラクティスを学ぶ
TensorFlowで基本的なニューラルネットワークを構築する
コンピュータビジョンアプリケーションのためのニューラルネットワークを訓練する
畳み込みの使い方を理解してニューラルネットワークを改善する

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Model Training
Kategorie: Convolutional Neural Networks

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Tensorflow

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Japanisch

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

ソフトウェア開発者であれば、拡張性のあるAI搭載アルゴリズムを構築したい場合、構築ツールの使い方を理解する必要があります。この講座は今後学んでいく「TensorFlow in Practice 専門講座」の一部であり、機械学習用の人気のオープンソースフレームワークであるTensorFlowのベストプラクティスを学習します。

アンドリュー・エンの「 The Machine Learning（機械学習）」と「Deep Learning Specialization（ディープラーニング専門講座）」では、機械学習とディープラーニングの最も重要かつ基本的な原理を学習します。deeplearning.aiが提供する新しい「TensorFlow in Practice 専門講座」では、TensorFlowを使用してそれらの原理を実装し、拡張性のあるモデルを構築して現実世界の問題に適用する方法を学びます。ニューラルネットワークの仕組みについての理解を深めるには、「ディープラーニング専門講座」を受講することをお勧めします。

TensorFlowの入門～上級者向け講座へようこそ。お会いできて嬉しいです。１週目では、機械学習とディープラーニングの概要に触れ、それらがどのようにして新しいプログラミングパラダイムを提供し、これまで未踏だったシナリオを開くための新しいツールセットを提供するのかを簡単にご紹介します。必要なのは、基本的なプログラミングスキルだけで、あとは学習を進める中で習得できます。TensorFlow 1.ｘとTensorFlow 2.0アルファ版の両方で動作するコードを使って学んでいきます。まず、最初の動画で、アンドリューとローレンスの対話をご覧ください。これから学習するテーマについて話しています。

Das ist alles enthalten

4 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element1 Plug-in

4 VideosInsgesamt 16 Minuten

はじめに：アンドリューとの対話　3 Minuten
機械学習入門　3 Minuten
ニューラルネットワークの「Hello World」　6 Minuten
TensorFlowとPythonでの「Hello World」のウォークスルー 3 Minuten

5 LektürenInsgesamt 50 Minuten

始める前に：TensorFlow 2.0と本講座について10 Minuten
ルールからデータへ　10 Minuten
試してみよう10 Minuten
Google Colaboratory の紹介　　10 Minuten
1 週目リソース　　10 Minuten

1 Aufgabe

1週目テスト 0 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 60 Minuten

練習問題 1（住宅価格）　60 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 4 Minuten

Google Colaboratoryから始めましょう（TensorFlowをコーディングする）　4 Minuten

この講座の２週目へようこそ。１週目では、機械学習とディープラーニングがいかに新しいプログラミングパラダイムであるかを学びました。今週は次のレベルへ進んで、わずか数行のコードでコンピュータビジョンの問題を解きます。まずはローレンスとアンドリューの対話をご覧ください。二人がコンピュータビジョンへとご案内します。

Das ist alles enthalten

7 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element

7 VideosInsgesamt 15 Minuten

アンドリューとの対話2 Minuten
コンピュータビジョンの紹介2 Minuten
訓練データをロードするようコードを作成する2 Minuten
コンピュータビジョンニューラルネットワークをコーディングする2 Minuten
コンピュータビジョンのノートブックのウォークスルー3 Minuten
訓練の制御のためにコールバックを使用する2 Minuten
コールバックのあるノートブックのウォークスルー1 Minute

6 LektürenInsgesamt 110 Minuten

データの使い方を探求する10 Minuten
Fashion-MNIST データの構造10 Minuten
方法を理解する10 Minuten
コンピュータビジョンに取り組む60 Minuten
コールバックの実装方法を見る　10 Minuten
2 週目リソース　10 Minuten

1 Aufgabe

2 週目テスト0 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 60 Minuten

練習問題 2（手書き認識）　60 Minuten

３週目へようこそ。２週目では、コンピュータビジョンのための簡単なニューラルネットワークについて学びました。よく機能しましたが、少し単純すぎるアプローチでした。今週は、ここでローレンスとアンドリューが話しているように、それを発展させる方法を見ていきます。

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element

6 VideosInsgesamt 19 Minuten

アンドリューとの対話2 Minuten
畳み込みとプーリングとは何か？3 Minuten
畳み込み層を実装する2 Minuten
プーリング層を実装する4 Minuten
畳み込みでファッション分類器を改善する5 Minuten
畳み込みのウォークスルー4 Minuten

6 LektürenInsgesamt 160 Minuten

畳み込み層とプーリング層をコーディングする 10 Minuten
畳み込みについてさらに学ぶ 10 Minuten
最初のConvNet（畳み込みニューラルネットワーク）を実習する 10 Minuten
試してみよう　60 Minuten
フィルターとプールで実験する　60 Minuten
3週目リソース　　10 Minuten

1 Aufgabe

3 週目テスト0 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 60 Minuten

練習問題 3 - 畳み込みでMNISTを改善する60 Minuten

先週はディープニューラルネットワークの結果を畳み込みを使用して改善する方法を学習しました。順調な滑り出しにはなりましたが、使用したデータは非常に基本的なものでした。画像が大きい場合や、特徴が常に同じ場所にない場合は、どうなるでしょうか。アンドリューとローレンスが今週の学習内容、つまり、複雑な画像の取り扱いについて話しています。

Das ist alles enthalten

9 Videos10 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element

9 VideosInsgesamt 27 Minuten

アンドリューとの対話2 Minuten
画像ジェネレーターの理解4 Minuten
複雑な画像を使用するConvNetを定義する3 Minuten
ConvNetをfit_generatorで訓練する3 Minuten
ConvNet開発のウォークスルー2 Minuten
fit_generatorによるConvNetの訓練のウォークスルー3 Minuten
精度をテストする自動検証を追加する5 Minuten
画像圧縮の影響を探求する3 Minuten
アンドリューとの対話2 Minuten

10 LektürenInsgesamt 190 Minuten

影響の大きい実世界のソリューションを探求する10 Minuten
ニューラルネットワークを設計する 10 Minuten
画像ジェネレーターでConvNetを訓練する 10 Minuten
ソリューションを探求する10 Minuten
ニューラルネットワークを訓練する10 Minuten
「馬と人間」の分類器を使って実験する60 Minuten
実習を行い検証を使ってみる30 Minuten
圧縮された画像を使った実習 30 Minuten
4 週目リソース 10 Minuten
まとめ10 Minuten

1 Aufgabe

4 週目テスト0 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 60 Minuten

練習問題 4 - 複雑な画像を処理する　60 Minuten

Dozent

Laurence Moroney

DeepLearning.AI

22 Kurse602.714 Lernende

von

DeepLearning.AI

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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