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データの世界に第一歩を踏み出したいですか？ AIの中核技術である機械学習とディープラーニングをPythonと一緒に学びましょう。この講義は、機械学習とディープラーニングの基礎から実際のアプリケーションまで、段階的に親切に案内します。伝統的な機械学習とディープラーニングは、多くの点で同じ原理と技術スキームに基づいています。したがって、本講義では、2つを別々の科目に分けることなく、1つの連結過程で構成し、入門者が機械学習全般にわたる理解度を高めることができるようにしました。

ディープラーニングとは何ですか？ディープラーニングの概念を完全にまとめ、実際に活用してみるディープラーニングと挨拶する過程！

Amazonのベストセラーである<ハンズオンマシンラーニング2版>の内容を取り上げた講義です。代表的な機械学習ライラーであるサイキットランを使用して、さまざまな機械学習アルゴリズムと評価方法を学びます。また、最も有名なディープラーニングライブラーであるテンサフローとケラスを使って、人工ニューラルネットワークから強化学習まで理論と実務を固めてみます。まだすべて完了した講義ではありません。毎週1～2つの講義が追加され続ける予定です。

pythonとKerasを使ったディープラーニングの使い方を学びます。

ディープラーニング学習の原理を理解し、ケラスを使用してモデル、レイヤー、最適化技術を使用してニューラルネットワークの構築とトレーニングの複雑さを簡素化するプロセスを説明します。

DNN、CNN、RNN？ 難しく見える専門用語も本講義を通じてディープラーニングの核心アルゴリズムを完全にまとめて実際に活用してみるディープラーニング実習コース！

機械学習&ディープラーニングの基礎から確実に！ Pythonに分類/回帰/クラスター/人工ニューラルネットワークの作成と活用まで

このコースでは、Tensorflowライブラリを活用してデータを予測する方法を学びます。ライブラリー学習とサンプルデータ分析を並行して実践に適用できるデータ分析、処理方法を学習します。

ボストンマラソンのビッグデータに基づいて、PythonとTensorflow 2を利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）と分類（Classification）プロジェクトを理論とともに学ぶ機械学習総合プロジェクトコースです。

Kerasを活用し、機械学習とディープラーニングのモデルアルゴリズムを理解しましょう！

人工知能の公用語であるケラスとPythonを利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）、分類（Classification）、ディープラーニングNeural Networkプロジェクトを理論とともに学ぶケラス理論と実践総合過程です。

最新のディープラーニング技法であるGAN、BERT、RNN、CNNをPythonとTensorFlow2に基づいて、多様で有用なプロジェクトを理論とともに作りながら学ぶディープラーニング総合プロジェクトコースです。

[AutoKerasで学ぶ機械学習]講義では、以前に機械学習で使用されていたKerasライブラリで進化したAutoKerasを学び、直接例を活用してみることができます。