Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/getting-started-with-tensor-flow2
このたび、Courseraで提供されている「Getting started with TensorFlow 2」というコースを受講し、その内容と私の体験を共有したいと思います。
### コースの概要
「Getting started with TensorFlow 2」は、深層学習モデルを開発するための完全なワークフローを学ぶことができるコースです。このコースでは、Sequential APIを使用してモデルを構築、トレーニング、評価、予測する方法を学び、モデルの検証、レギュラリゼーションの導入、コールバックの実装、モデルの保存と読み込みに関するすべてを網羅します。
### シラバス詳細
1. **TensorFlowの紹介**: コースの初めに、TensorFlowの基本を学びます。特に、Courseraプラットフォーム上での使用方法や、深層学習モデル開発に役立つリソース、Google Colabについて知識を深めます。
2. **SequentialモデルAPI**: この週では、Keras APIの高レベルの使い方を学び、手書きの数字画像データセットMNISTを用いて、イメージ分類モデルをゼロから構築する実践的な課題に取り組みます。
3. **モデルの検証、レギュラリゼーション、コールバック**: モデルのオーバーフィットを防ぐための検証データセットの使用法とレギュラリゼーション技術を学びます。また、コールバックを利用してモデルの性能を監視し、アクションを実行する方法についても触れます。
4. **モデルの保存と読み込み**: 深層学習モデルの開発において、モデルの保存と読み込みは重要です。この週では、コールバックを使用してモデルを保存し、手動での保存・読み込みや、重みのみの保存オプションについて学びます。
5. **キャップストーンプロジェクト**: コースの最後には、学んだ知識をすべて活かして、街路の住所番号のある画像データセットを使用した深層学習分類器の開発に挑戦します。
### 実践的ファクター
このコースの大きな魅力は、実際に手を動かしながら学ぶことができる点です。プログラミング課題が各週に用意されており、実践的な学習が可能です。特に、MNISTやIrisデータセットを用いた課題は、自分の理解度を深める素晴らしい機会となりました。
### おすすめポイント
このコースは、TensorFlowの基本を効率良く学ぶだけでなく、実用的なスキルが身につく内容が充実しています。特に、深層学習の初心者やPythonによるプログラミングに興味がある方には特におすすめです。
最後に、TensorFlowを使った深層学習の世界に飛び込むなら、このコースは間違いなく価値があると感じました。興味がある方は、ぜひ受講してみてください!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/getting-started-with-tensor-flow2