Acerca de este Curso

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Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Python コーディング、高校レベルの数学の知識が必要です。機械学習/ディープラーニングの知識は必須ではありませんが、あれば有用です。

Aprox. 14 horas para completar
Japonés

Qué aprenderás

  • 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

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deeplearning.ai

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

新しいプログラミングパラダイム 

2 horas para completar
4 videos (Total 16 minutos), 5 lecturas, 2 cuestionarios
4 videos
機械学習入門 3m
ニューラルネットワークの 「Hello World」 5m
TensorFlowとPythonでの「Hello World」のウォークスルー 3m
5 lecturas
始める前に:TensorFlow 2.0と本講座について10m
ルールからデータへ 10m
試してみよう10m
Google Colaboratory の紹介  10m
1 週目リソース  10m
1 ejercicio de práctica
1週目 テスト
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

コンピュータビジョンの紹介 

3 horas para completar
7 videos (Total 15 minutos), 6 lecturas, 2 cuestionarios
7 videos
コンピュータビジョンの紹介2m
訓練データをロードするようコードを作成する2m
コンピュータビジョン ニューラルネットワークをコーディングする2m
コンピュータビジョンのノートブックのウォークスルー3m
訓練の制御のためにコールバックを使用する1m
コールバックのあるノートブックのウォークスルー1m
6 lecturas
データの使い方を探求する10m
Fashion-MNIST データの構造10m
方法を理解する10m
コンピュータビジョンに取り組む1h
コールバックの実装方法を見る 10m
2 週目 リソース 10m
1 ejercicio de práctica
2 週目 テスト
Semana
3

Semana 3

4 horas para completar

畳み込みニューラルネットワークでビジョンを強化する 

4 horas para completar
6 videos (Total 19 minutos), 6 lecturas, 2 cuestionarios
6 videos
畳み込みとプーリングとは何か?2m
畳み込み層を実装する1m
プーリング層を実装する4m
畳み込みでファッション分類器を改善する4m
畳み込みのウォークスルー3m
6 lecturas
畳み込み層とプーリング層をコーディングする 10m
畳み込みについてさらに学ぶ 10m
最初のConvNet(畳み込みニューラルネットワーク)を実習する 10m
試してみよう 1h
フィルターとプールで実験する 1h
3週目リソース  10m
1 ejercicio de práctica
3 週目 テスト
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

現実世界の画像を使用する 

5 horas para completar
9 videos (Total 27 minutos), 10 lecturas, 2 cuestionarios
9 videos
画像ジェネレーターの理解4m
複雑な画像を使用するConvNetを定義する2m
ConvNetをfit_generatorで訓練する2m
ConvNet開発のウォークスルー2m
fit_generatorによるConvNetの訓練のウォークスルー3m
精度をテストする自動検証を追加する4m
画像圧縮の影響を探求する3m
アンドリューとの対話1m
10 lecturas
影響の大きい実世界のソリューションを探求する10m
ニューラルネットワークを設計する 10m
画像ジェネレーターでConvNetを訓練する 10m
ソリューションを探求する10m
ニューラルネットワークを訓練する10m
「馬と人間」の分類器を使って実験する1h
実習を行い検証を使ってみる30m
圧縮された画像を使った実習 30m
4 週目リソース 10m
まとめ10m
1 ejercicio de práctica
4 週目 テスト

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.