Excelとpythonで作るフォトモザイク
hjk1000
本講義では、フォトモザイクを生成する全体プロセスをアルゴリズムの観点から見ていきます。 入力画像をK-meansクラスタリングによってタイル数に合わせた代表色集合に縮小した後、ハンガリアンアルゴリズムを適用して各色とタイルを1:1で最適マッチングします。 これにより、画像処理と組合せ最適化アルゴリズムが結合されて一つの視覚的成果物を作り出すプロセスを理解します。
Basic
Python, Excel
Excelでディープラーニングフレームワークを直接実装しよう! 実装したフレームワークで指導学習/非指導学習/強化学習を解こう!
30名 が受講中です。
難易度 初級
受講期間 無制限


ディープラーニングの原理
VBAの活用
指導学習/非指導学習/強化学習原理
「ディープラーニングフレームワーク」を直接実装
実装したフレームワークを活用して指導学習/非指導学習/強化学習を解きましょう!
「作る」が好きな方
直接実装する過程で
やりがいを感じる方!
ディープラーニングを深く理解される方
ディープラーニングの基本原理を理解!
地図/非地図/強化学習
気になる方!
例を解決しながら理解!
ディープラーニングフレームワークを自分で作った気持ち
ディープラーニングの原理をより深く理解する
地図/非地図/強化学習の理解
エクセルを最大限活用した講義!
ゲームも自分で作って解決まで!
指導学習の代表的な回帰/分類問題を直接解決
次元縮小および生成モデル(GAN)を直接実装
ゲームを作り、解決まで!
ディープラーニングを一生懸命勉強しています!
活用よりは基本原理に集中して学習しています!
皆さんに理解できるように簡単に説明してみましょう!
Excel(VBAサポートされているすべてのバージョン)
Excelファイル(VBAコードを含む)
Excelの基本的な使い方
VBAの簡単な理解
単純な微分
学習対象は
誰でしょう?
ディープラーニングの原理が気になる方
Excelで冷たいディープラーニングを作る人
活用より原理に興味がある方
'作成'が好きな人
前提知識、
必要でしょうか?
エクセル
VBA
単純な微分
1,543
受講生
43
受講レビュー
10
回答
4.7
講座評価
11
講座
안녕하세요
비전공자로 딥러닝을 열심히 공부하는 직장인입니다.
공부하면서 느낀 점들을 여러분들과 함께 공유하고 싶습니다
감사합니다.
全体
40件 ∙ (8時間 45分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 1. INTRO
10:43
2. 2. 過去の講義のまとめ
12:13
3. 3. VBAの基礎
12:21
4. 4. VBA基礎2
11:54
5. 5. VBAの例
12:03
6. 6. VBAの例2
14:57
7. 7. 行列演算の実装
12:49
8. 8. 行列演算2
14:38
9. 9. UTILの実装
11:45
10. 10. 基礎レイヤーの作成
14:03
11. 11. MSEの実装
10:34
12. 12. 逆電波の実装
15:03
13. 13. SGDの実装
08:16
14. 14.回帰問題の解決
11:00
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