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-
GoogleColabを作って犬と猫の画像を判別するための畳み込みニューラルネットワークを作っていきます。過学習、データ拡張、転移学習などの一般的に使われる用語についても丁寧に説明していきます。
Created by のっくん (アプリ開発者)
ディープラーニングのプログラミングができるようになります。
畳み込みニューラルネットワークの構築ができるようになります。
過学習に対する効果的なアプローチが検討できるようになります。
学習済みモデルを使って精度を向上させるためのアプローチが学べます。
Requirements
- GoogleアカウントとKaggleのアカウントが必要です。
- プログラミングの経験は不要です。
- インターネットに繋がるパソコンを使います。
Description
GoogleColabやGoogle Driveの操作方法
Kaggleのデータセットの整理
畳み込みニューラルネットワークの構築方法
過学習の意味、過学習に対する効果的なアプローチについて
データ拡張の実装方法
ドロップアウト層の役割
Image Data Generatorの使い方
Kerasで使える学習済みモデルの一覧
予測、特徴量抽出、転移学習、ファインチューニングについて
Who this course is for:
- ディープラーニングに興味があるPython入門者
Instructor
Python,Unity,C#,Swift,Blender,C++,Java,Kotlin
- 4.1 Instructor Rating
- 512 Reviews
- 5,121 Students
- 16 Courses
・自己紹介
こんにちは。プログラミングの楽しさを少しでもお伝えできればと思い講師をさせていただいています。コードが何を意味するのか丁寧に説明をしながら、ハンズオンでレクチャーを行なっていく形の講義を心がけています。
・実績
GooglePlayとAppStoreに24個のアプリをリリースしました。
AppStoreのダウンロード数は5万を超えています。
・備考と資格など
国立大学大学院修了。プログラミング歴は14年。
TOEIC865点。応用情報技術者。