DeepLearning.AI

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

Laurence Moroney

Instructeur : Laurence Moroney

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Tensorflow

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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。

Inclus

4 vidéos5 lectures1 devoir1 élément d'application1 plugin

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。

Inclus

7 vidéos6 lectures1 devoir1 élément d'application

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。

Inclus

6 vidéos6 lectures1 devoir1 élément d'application

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。

Inclus

9 vidéos10 lectures1 devoir1 élément d'application

Instructeur

Laurence Moroney
DeepLearning.AI
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Offert par

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