犬と猫の判別をするAIを作ってみよう
- 自己紹介&コースの紹介
- 使用するツール
- データセットの説明
- 【実践】前準備
- 畳み込みニューラルネットワーク
- 【実践】畳み込みニューラルネットワークで学習を行う
- 過学習と対策
- 【実践】データ拡張とDropout層を実装する
- 学習済みモデルの利用
- 【実践】転移学習を実装する
- さいごに
What you'll learn
- 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。
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
The University of Sheffield
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About the instructors
- 4.14 Calificación
- 4707 Estudiantes
- 18 Cursos
のっくん (アプリ開発者)
Python,Unity,C#,Swift,Blender,C++,Java,Kotlin
・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。
Student feedback
3.95