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。
AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門
AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門
Unterrichtet auf Japanisch
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 13 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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
Wichtige Details
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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 Quiz1 App-Element1 Plug-in
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 Quiz1 App-Element
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 Quiz1 App-Element
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。
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9 Videos10 Lektüren1 Quiz1 App-Element
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Häufig gestellte Fragen
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