CNN入門：ゼロからPythonで学ぶ畳み込みニューラルネットワーク

コース説明

このコースは、ディープラーニングの基礎からCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の実装までを、初心者向けにわかりやすく解説する入門講座です。

Pythonや機械学習の知識がない方でも安心して学べるよう、Pythonの基本やGoogle Colabの使い方から丁寧に説明します。さらに、NumPyやMatplotlibを使ったデータ処理の基礎を学んだ後、機械学習の概念やディープラーニングの理論を順を追って解説します。

本コースの後半では、TensorFlow/Kerasを用いたCNNの実装を通じて、画像認識モデルの構築・学習・評価の方法を学びます。実際に手を動かしながら学べる実践的な内容になっているため、学習効果が高く、すぐに応用できるスキルが身につきます。

※本講座は【事前知識不要】Pythonで始める画像認識入門：深層学習の基礎から実践までの講座と共通する部分があります。

カリキュラムの概要

1. はじめに

コースの目的や学習の進め方、事前準備について説明します。

2. Python入門

Pythonを初めて使う方のために、インストール方法や基本的な使い方を解説します。Google Colabの操作方法や、NumPy・Matplotlibを使ったデータ処理の基礎も学びます。

3. 機械学習入門

機械学習の基本概念を学び、過学習や未学習、評価指標、混同行列などの重要な概念を理解します。

4. ディープラーニングの基礎

ディープラーニングの基本的な仕組みを学びます。ニューラルネットワークの構造や、活性化関数、誤差逆伝播法、最適化アルゴリズムについて詳しく解説します。

5. CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは

CNNの基本概念を学び、画像処理のための畳み込み層やプーリング層の仕組みを理解します。

6. TensorFlow/Keras入門

TensorFlow/Kerasのインストール方法や基本的な使い方を学び、Sequentialモデルを用いたニューラルネットワークの構築方法を解説します。