ソフトウェア開発者であれば、拡張性のあるAI搭載アルゴリズムを構築したい場合、構築ツールの使い方を理解する必要があります。この講座は今後学んでいく「TensorFlow in Practice 専門講座」の一部であり、機械学習用の人気のオープンソースフレームワークであるTensorFlowのベストプラクティスを学習します。
от партнера
TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク
deeplearning.aiОб этом курсе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
「TensorFlow Specialization（TensorFlow専門講座）」の講座１、Python コーディング、高校レベルの数学の知識が必要です。機械学習/ディープラーニングの経験は必須ではありませんが、あれば有用です。
Прибл. 10 часов на выполнение
Японский
Чему вы научитесь
現実世界の画像データを扱う
損失と精度をプロットする
拡張とDropout を含めた過学習を防ぐための戦略を探る
転移学習および、学習済みの特徴をモデルから抽出する方法を学ぶ
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
「TensorFlow Specialization（TensorFlow専門講座）」の講座１、Python コーディング、高校レベルの数学の知識が必要です。機械学習/ディープラーニングの経験は必須ではありませんが、あれば有用です。
Прибл. 10 часов на выполнение
Японский
от партнера
Программа курса: что вы изучите
3 ч. на завершение
より大きなデータセットを探求する
3 ч. на завершение
8 видео ((всего 18 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 ч. на завершение
拡張：過学習を回避する技法
3 ч. на завершение
7 видео ((всего 14 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 ч. на завершение
転移学習
3 ч. на завершение
7 видео ((всего 14 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 ч. на завершение
多クラス分類
3 ч. на завершение
6 видео ((всего 12 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оплатив сертификацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
