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Deep Learning & Machine Learning

ケラス、人工知能の公用語完全征服

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。

  • nomad
Tensorflow
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Keras

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • ケラスの理解と活用

  • 機械学習、ディープラーニングモデル製作

  • ケラスを使った問題解決

  • 機械学習分類(Classification)結果値の予測

  • 機械学習回帰(Regression)結果値の予測

  • 人工知能、機械学習、ディープラーニングの理解

  • 機械学習、ディープラーニングのためのデータ処理

  • Pythonを使用したデータ分析

  • ケラスとテンサフロー連動

ケラス、人工知能の公用語完全征服

ケラスKeras、人工知能の公用語として脚光を浴びているPythonベースの機械学習、ディープラーニングライブラリです。特にTensorFlow 2.0(Tensorflow)からは公式高級言語として採用され、より汎用的に脚光を浴びる言語です。人工知能、機械学習、ディープラーニングを学ぶために必ず知らなければならないケラスを基礎から実戦プロジェクト能力はもちろん、高級技術まですべて一緒に身につけることができる過程です。

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)および

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。

ケラスを始めよう

ケラスが何なのか、なぜ書くのか分からないんですか?心配しないでください。ケラスや人工知能に初めて触れてもケラスとは何か、テンサフローをはじめとする機械学習フレームワークとはどのような違いがあるのか、設置はどうするのか始めから入念にお知らせします。

ケラスベーシック

ケラスがディープラーニングに最適化されたと最初からディープランニングにダイビングしないでください!ケラスと人工知能は暗記科目ではありません。水泳の前にじっくり準備運動するように、ケラスを使う前にケラスの構造、Model、Layer、Summary、Compile、Fitの基本概念と使い方を身につけます。

4つの実戦プロジェクト

実戦に活用できる様々なマシンラーニング、ディープラーニングプロジェクトをケラスにしてテンソプロコードとも比較し、あなたの実力をキーワードにします。

線形回帰の基本概念を学び、Pythonテンサフローを使用してボストンマラソンデータをケラスで分析して予測します。

約8万件のボストンマラソンビッグデータを利用して希望のランナーを選択すると、30kmまでの記録を機械学習が学習します。そして、残余区間である35、40、42.195kmの記録を線形回帰を用いて予測し、実データと比較します。私たちはテンサフローを使って線形回帰問題を解決する概念と技術を学びます。

今回は、Multi Variableを入力してMulti Outputを出力する回帰(Regression)問題の基本と解決方法を学びます。

Multi Variable入力とMulti Output出力回帰(Regression)手法を用いて、性別、年齢、Pace値を入力して約8万件のボストンマラソンビッグデータを学習した機械学習が完期録だけでなく、10、20、30km区間別記録を予測します。
マラソンに参加する前に、性別、年齢、Pace資料を入力して、予想される記録評価を確認してください。過去のボストンマラソン大会記録をもとに、皆様の記録等級を予測します。

Logistic RegressionのMultinomial Classification技術を利用して、マラソンの完走記録を「Outstanding(>25%)」、「Average(25~75%)」と「Below(<75%)」の3つの等級に分け、皆さんの予想等級をケラスに予測します。
ディープラーニング Neural Network を使用した MNIST Digit Recognition を作成し、手書きの数値画像を認識するプロジェクトを実施します。

Deep Learning Multi Layers Neural Networkテクニックを使用して、7万件の手書きの数値画像を学習して認識するプロジェクトをプロジェクトを段階的に実行します。

特別講義

'モデル精度99% 以上 上げる」という特別講義を追加しました。この講義は「 [ ラズベリーファイ] IoT ディープラーニングComputer Vision 本番 プロジェクト「コース受講生の方々は、MNISTの手書きモデルが下の写真のように「7をなぜ7とは言えませんか」という質問から始まりました。もちろん、モデルの精度だけでなく、プログラム例外処理、MNIST生データなど様々な要因がありますが、既存のNueral Networkモデルが学習用に単純で、これを99.38%まで精度を高めるためにNueral Networkモデルを再構成する内容を作ってみました。

 

ケラスを強化する

ケラスを本番で使用するために、History、EarlyStoping、ModelCheckPoint、Graphic User Interfaceなど、幅広く有用な高度な技術をお届けします。皆さんのケラスプロジェクトをもう少し価値があります。

今後のディープラーニング、Tensorflow.jsなど様々な講義をお楽しみください。
講義に使用された資料とプログラムのソースは、私が運営する知識を学ぶためのクリアフル(www.creapple.com)サイトで入手できます。

Pythonの基本とデータ視覚化/分析、機械学習のプロセスを聞くと、プロジェクトの実行に大きな助けになります。

Python 100分コア講義
Pythonの中心的で基本的な
技術を身につければ、他の過程で大きな力になります。
Pythonデータ視覚化分析実戦プロジェクト

PythonのPandas、Matplotlib、Seabornを使った機械学習、
ディープラーニングなど様々なプロジェクトで活用できるデータ
視覚化と分析技術を一度に学びましょう。

Python機械学習完全征服 - マラソン記録予測プロジェクト

PythonとTensorflowを使用した機械学習
概念と実践技術の両方を学びましょう。コアテーマ別5つ
さまざまなプロジェクトを一緒にしながら、あなたの実力をキーワードにします。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 人工知能を本番で活用したい方

  • 機械学習、ディープラーニングのための基本知識を育む方

  • データ科学を学びたい方

  • ケラスの概念と実戦能力を一緒に育てようとする方

  • データ分析プロジェクトを進める方

  • 機械学習ディープラーニングプロジェクトを準備する方

  • TensorFlor 2.0を準備する方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python機械学習完全征服 - マラソン記録予測プロジェクト

  • Pythonデータ処理、可視化 - Pythonデータ視覚化分析実践プロジェクト

  • Pythonの基本知識 - Python 100分コア講義

  • 一生懸命学びたい意志

こんにちは
です。

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受講レビュー

556

回答

4.4

講座評価

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講座

"노마드크리에이터: 당신의 꿈, 우리의 여정"

대한민국과 NVIDIA가 인정한 딥테크, 싱가포르가 선택한 핀테크 스타트업, 글로벌 무대에서 당신의 가능성을 실현합니다.

노마드크리에이터는 개인의 성장을 넘어, 스타트업으로 도약하며 전 세계를 무대로 전문적인 IT 강의를 제공하고 있습니다.
2019년, 싱가포르 정부의 Entrepass Innovator 프로그램을 통해 시작된 우리의 여정은 곧 혁신적인 스타트업의 이야기로 확장되었습니다.
2020년에는 대한민국에서 인공지능 핀테크 솔루션을 개발하며 딥테크 분야의 선두주자로 자리매김했고, NVIDIA 협업 프로그램 최우수 프로젝트ASUS Global Startup Challenge Award를 포함한 다양한 글로벌 인정과 성과를 이뤘습니다.
2023년에는 NVIDIA의 지원으로 미국에 회사를 설립하며 글로벌 시장을 향한 도약을 시작했습니다.

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경험을 넘어, 비전을 공유합니다.

스타트업 창업 이전, LG CNS와 티머니 등에서 25년간 System Engineer, Project Manager, IT Consultant로서 글로벌 프로젝트를 이끌며 실전 경험과 전문성을 쌓았습니다.
PMP, SAP BW, SCJP, MCSE+DBA, OCP-DBA와 같은 전문 자격을 기반으로, 프로그램 개발, 프로젝트 관리, IT 솔루션 설계 등 다양한 분야에서 성공적인 도전을 이어왔습니다.

이제, 노마드크리에이터는 이러한 경험과 노하우를 집약하여 누구나 쉽고 재미있게 배울 수 있는 교육 콘텐츠를 제공합니다. 실무 중심의 강의부터 최신 기술 트렌드를 반영한 전문 과정까지, 개인의 성장을 위한 맞춤형 학습을 제안합니다.

우리의 미션: "꿈을 현실로, 도전을 기회로"

기술과 교육의 융합으로 더 많은 사람들이 자신만의 가능성을 실현하도록 돕습니다.

노마드크리에이터와 함께라면, 당신의 꿈은 더 이상 멀리 있지 않습니다.

지금 이 순간에도 누군가는 새로운 것을 배우고, 더 나은 자신이 되기 위해 노력하고 있습니다.

하지만 정보의 홍수 속에서 필요한 지식을 찾는 데 소중한 시간을 잃는 일이 얼마나 많습니까?

노마드크리에이터는 이 문제를 해결하고자 합니다.

우리는 지식을 창의적으로 엮어내어, 시간을 아끼고, 가치를 극대화하는 경험을 제공합니다. 우리의 목표는 단순한 정보 전달을 넘어, 지식을 작품처럼 아름답게 전달하는 것입니다.

노마드크리에이터와 함께라면, 당신의 배움은 더 쉽고, 빠르며, 가치 있는 결과를 만들어낼 것입니다.

"배움의 여정에 가치를 더하다, 노마드크리에이터."

이것이 우리가 꿈꾸는 미래입니다.

カリキュラム

全体

25件 ∙ (4時間 8分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

12件

3.2

12件の受講レビュー

  • Maketh Manners님의 프로필 이미지
    Maketh Manners

    受講レビュー 1

    平均評価 3.0

    3

    64% 受講後に作成

    선수과정을 너무나 자주 언급하시고, 설명이 지나치게 간결한 것 같습니다.

    • wonjun.jung님의 프로필 이미지
      wonjun.jung

      受講レビュー 6

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      선수 과목을 먼저 들어야 하는 과목입니다. 약간 old 버전으로 강의된 부분도 있고요..(물론 장단점은 있죠..)

      • qpzkdbwm님의 프로필 이미지
        qpzkdbwm

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        감사합니다.

        • tylove0930님의 프로필 이미지
          tylove0930

          受講レビュー 4

          平均評価 3.8

          4

          100% 受講後に作成

          좋네요ㅎㅎ

          • zepyr님의 프로필 이미지
            zepyr

            受講レビュー 8

            平均評価 4.8

            3

            100% 受講後に作成

            선수과목을 완벽히 이해한 상태 또는 선수과목을 들으신 다음 수강하시기를 바랍니다. 저같은 경우 선수과목을 완강했지만 내용을 아직 소화하지 못해 케라스 강의를 따라가기에 좀 버거운면이 있었습니다. 예제의 경우 선수과목의 것들(마라톤)을 사용하기 때문에 선수과목을 듣지 않았을 경우 예제를 이해하기 어려운 부분이 있을것 같습니다.

            ¥4,016

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