CNN分野がディープラーニングを少しでもやってみたとすれば、比較的最初に接する分野だと思うが、思ったより原理を知らずに持って書いて柔軟な対処が難しいですね。 会社で必要になるたびにgithubを探して迷わず原理をよく知らず、その時、必要な機能を急いで組み合わせて作ったりします。 他の業務と並行しながらやってみると tensorflow2.4, keras, kaggle いつかは勉強しなければならず、ミルダが前回講義した講義を受講しながら進めた課題に object detection を使ってロボットの動きに成功的に適用して会社では専門家(?)として認められた記憶のために、CNNももう一度整理する兼、深く掘り下げる受講中にあります。 授業時間が少なくないのに、悪くないのがソースコードを詳しく説明してくださって全体的にスイープ～見て別に表記したが後でその時その時必要な部分だけもっと細かく聞いてみてもいいようです。 -------------------------------------------------- ------- 先日残した後期に追加して残します。 会社で別の業務を遂行し、再びコンピュータビジョン部門が作られ、再び復帰する次元で最初から頑張りました。 もう一度聞いてみると、以前に急いで進んだ部分がもう少し理解の幅が広がりますね。 やはり一度聞いて終わる講義ではありません。 もう一度推測します。