Tag: 深層学習

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deep-learning-computer-vision 最近、Courseraで提供されている「Deep Learning Applications for Computer Vision」コースを受講しました。このコースは、コンピュータビジョンという研究分野について深く学ぶ素晴らしい機会を提供してくれます。初めのモジュールでは、コンピュータビジョンの基礎やその応用例について概観し、非常に興味深い様々なタスクを取り上げます。 次のモジュールでは、クラシックコンピュータビジョンツールについて詳しく学び、畳み込みや特徴検出アルゴリズムについての理解を深めます。ここでの理論と、実際のツールを使った実践がバランスよく講義されるのが良かった点です。 その後は、神経ネットワークと深層学習に焦点を当て、画像分類のパイプラインがクラシックな方法とどのように異なるかを比較しながら学びます。また、TensorFlowを用いたハンズオンのチュートリアルもあり、実際に神経ネットワークを構築し、トレーニングを行うことができます。 このコースは特に、コンボリューショナルニューラルネットワークに関する深い理解を提供し、パラメータやハイパーパラメータがモデル精度に与える影響を探求できます。最終的には、深層学習を用いた画像分類の実践的なスキルも身につけることができます。 このコースは、コンピュータビジョンや機械学習に興味がある方に非常におすすめです。特に、実践的なスキルを身につけたい方や、最新の技術の理解を深めたい方には最適な選択です。たくさんの知識を得て、技術を高める良い機会になることでしょう。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deep-learning-computer-vision

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/building-deep-learning-models-with-tensorflow はじめに 最近、データサイエンスや機械学習の重要性が増している中で、深層学習の技術はますます注目を集めています。特にTensorFlowを使った深層学習モデルの構築は、現実の問題解決に不可欠です。今日は、「Building Deep Learning Models with TensorFlow」コースについて紹介し、私の評価を共有します。 コース概要 このコースでは、TensorFlowライブラリを使用して、さまざまなデータ型に基づいて深層学習を適用する方法を学びます。未ラベル化の非構造化データを扱うために、深層学習の力を利用する方法を理解することが目的です。 シラバスの詳細 導入: 最初のモジュールでは、TensorFlowについて学び、線形およびロジスティック回帰モデルを作成します。また、深層学習の基礎も学びます。 監視学習モデル: ここでは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やその基本構成要素について学び、有名なMNISTデータベースを利用して多層パーセプトロンモデルを構築します。 監視学習モデル（続編）: リカレントニューラルネットワーク（RNN）とその特別な形式である長短期記憶（LSTM）モデルについて学び、言語モデリングに応用します。 非監視深層学習モデル: RBM（制限ボルツマンマシン）について学び、実際の推薦システム構築に応用します。 非監視深層学習モデル（続編）およびスケーリング: オートエンコーダーのアーキテクチャについて深化し、深層学習のさらなる技術を探求します。 結論 このコースは、深層学習を初めて学ぶ方から、既に基礎知識を持っている方まで、幅広い層に対して深層学習の重要なコンセプトをしっかりと解説しています。実践的な演習が豊富で、TensorFlowを使ったデータ解析の実力を高めることができます。特に、ビジュアルデータやテキストデータの扱いに興味がある方にはお勧めです。 自分で深層学習を学びたい方には、ぜひ受講をお勧めします！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/building-deep-learning-models-with-tensorflow