ディープラーニング実践 -実データに対してスマートなAIを作り上げよう-

コースの紹介となります。なお、コースで使う資料は本レクチャーのリソースからダウンロードできます。

Google ColabとGoogle Driveの紹介です。

Googleアカウントが必要になります。

データセットの内容、ダウンロード方法、Google Driveへのアップロード方法について説明します。

犬と猫の画像をフォルダ分けします。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは何か、どのように作成するか、各レイヤーの働きについて解説を行います。

畳み込みニューラルネットワークをKerasを使って実装していきます。

過学習が何なのか、どうやったら解決できるのか解説しています。

Kerasでデータ拡張（Data Augmentation）とドロップアウト層を追加していきます。

学習済みモデルとは何か。学習済みモデルの使い方、用途について解説をしています。

KerasのInceptionResNetV2を使って転移学習を行います。

学習結果を確認します。本コースで実施してきた内容をまとめて終了となります。