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ケラスを使ったディープラーニング

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。

21名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Keras
Keras
CNN
CNN
RNN
RNN
Deep Learning(DL)
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Keras
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CNN
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RNN
RNN
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受講後に得られること

  • 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ための数学

  • ニューラルネットワークを始める

  • 多層ニューラルネットワークの理解

  • 主なケラス文法

  • 合成積ニューラルネットワークの理解

  • 循環ニューラルネットワークの理解

ディープラーニングの学習アルゴリズムを理解し、簡潔に実装できるKerasの世界に浸りましょう。必要なモデルを簡単に実装できます。

学習内容

セクション(1)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登場背景を説明し、概略的なディープラーニング学習方法を紹介します。

セクション(2)ディープラーニングのための数学

微分を用いた傾斜下降アルゴリズムを説明し,最適な重みを求める過程を説明します。

セクション(3)ニューラルネットワークを始める

ニューラルネットワークの構造を説明し、Pythonとケラスを使用してニューラルネットワークを実装します。

セクション (4) 多層ニューラルネットワークの理解

単層から多層に移行する過程を説明し、多層ニューラルネットワークの学習過程を紹介します。

セクション(5)主なケラス文法

授業のスクリーンショットや例示画像、図表などの視覚資料を活用すれば、より魅力的な紹介ができます。

セクション (6) 合成積ニューラルネットワークの理解

ビジョン分野で重要な合成積ニューラルネットワーク(CNN)について説明し、ケラスを利用して合成積ニューラルネットワークを実装します。

セクション(7)循環ニューラルネットワークの理解

自然言語処理の分野で重要な循環ニューラルネットワーク(RNN)について説明し、ケラスを利用して循環ニューラルネットワークを実装します。

受講前の注意

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン(OS):Windows 10,11

  • 編集ツール: Windows Anaconda, Jupyter Notebook

  • コンパイラ: Python 3.8

学習資料

  • 提供する学習資料形式(PDF)

  • 授業時にpptを利用した板書を行い、これを授業資料(PDF)と共有します。

選手の知識と注意

  • このコースを聴くための選手の知識:Pythonの基本

  • 本講義動画仕様:FPS-60、解像度-1280*720、オーディオサンプルレート-44,100

  • いつでもご質問いただき、講義は新しい技法が出れば修正されることがあります。

  • 講義の際に配布される学習資料は授業のみ参考にして無断配布は禁じます。

こんな方に
おすすめです

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すべての方

  • ケラスを使ってモデルを作りたい人

  • ケラスを使うが内部構造が気になる方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基本

こんにちは
jikim1770です。

914

受講生

115

受講レビュー

12

回答

4.9

講座評価

9

講座

金正仁(キム・ジョンイン)講師は、オープンソースが重要だとして、

Linuxカーネルやディープラーニングの実装ソースを趣味として毎日分析している、オープンソースマニアです。

ソースを通じて理解すると言い、むやみにソース分析によってすべての原理を理解しようとするため、

受講の際は、ソースコードの爆撃に注意が必要です。

 

講義に関するお問い合わせ : jikim@imguru.co.kr

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カリキュラム

全体

45件 ∙ (13時間 47分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
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