Об этом курсе

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Средний уровень

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知識は必須ではありませんが、あれば有用です。

Прибл. 14 часов на выполнение
Японский

Чему вы научитесь

  • オープンソースの機械学習フレームワークとして人気が高い「TensorFlow」のベストプラクティスを学ぶ

  • TensorFlowで基本的なニューラルネットワークを構築する

  • コンピュータビジョン アプリケーションのためのニューラルネットワークを訓練する

  • 畳み込みの使い方を理解してニューラルネットワークを改善する

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Японский

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deeplearning.ai

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

新しいプログラミングパラダイム 

2 ч. на завершение
4 видео ((всего 16 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
機械学習入門 3мин
ニューラルネットワークの 「Hello World」 5мин
TensorFlowとPythonでの「Hello World」のウォークスルー 3мин
5 материалов для самостоятельного изучения
始める前に:TensorFlow 2.0と本講座について10мин
ルールからデータへ 10мин
試してみよう10мин
Google Colaboratory の紹介  10мин
1 週目リソース  10мин
1 практическое упражнение
1週目 テスト
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

コンピュータビジョンの紹介 

3 ч. на завершение
7 видео ((всего 15 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
7 видео
コンピュータビジョンの紹介2мин
訓練データをロードするようコードを作成する2мин
コンピュータビジョン ニューラルネットワークをコーディングする2мин
コンピュータビジョンのノートブックのウォークスルー3мин
訓練の制御のためにコールバックを使用する1мин
コールバックのあるノートブックのウォークスルー1мин
6 материалов для самостоятельного изучения
データの使い方を探求する10мин
Fashion-MNIST データの構造10мин
方法を理解する10мин
コンピュータビジョンに取り組む
コールバックの実装方法を見る 10мин
2 週目 リソース 10мин
1 практическое упражнение
2 週目 テスト
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

畳み込みニューラルネットワークでビジョンを強化する 

4 ч. на завершение
6 видео ((всего 19 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
畳み込みとプーリングとは何か?2мин
畳み込み層を実装する1мин
プーリング層を実装する4мин
畳み込みでファッション分類器を改善する4мин
畳み込みのウォークスルー3мин
6 материалов для самостоятельного изучения
畳み込み層とプーリング層をコーディングする 10мин
畳み込みについてさらに学ぶ 10мин
最初のConvNet(畳み込みニューラルネットワーク)を実習する 10мин
試してみよう 
フィルターとプールで実験する 
3週目リソース  10мин
1 практическое упражнение
3 週目 テスト
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

現実世界の画像を使用する 

5 ч. на завершение
9 видео ((всего 27 мин.)), 10 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
画像ジェネレーターの理解4мин
複雑な画像を使用するConvNetを定義する2мин
ConvNetをfit_generatorで訓練する2мин
ConvNet開発のウォークスルー2мин
fit_generatorによるConvNetの訓練のウォークスルー3мин
精度をテストする自動検証を追加する4мин
画像圧縮の影響を探求する3мин
アンドリューとの対話1мин
10 материалов для самостоятельного изучения
影響の大きい実世界のソリューションを探求する10мин
ニューラルネットワークを設計する 10мин
画像ジェネレーターでConvNetを訓練する 10мин
ソリューションを探求する10мин
ニューラルネットワークを訓練する10мин
「馬と人間」の分類器を使って実験する
実習を行い検証を使ってみる30мин
圧縮された画像を使った実習 30мин
4 週目リソース 10мин
まとめ10мин
1 практическое упражнение
4 週目 テスト

Часто задаваемые вопросы

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