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TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク
  • Level Professional
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  • الطبع بواسطة DeepLearning.AI
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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。 deeplearning.ai が提供する「TensorFlow in Practice 専門講座」の講座２では、講座１で構築したコンピュータビジョンモデルを改善するための高度な技法を学習します。現実世界の様々な形状とサイズがある画像の扱い方を探求し、畳み込みを通過する画像がたどる行程を視覚化して、コンピューターがどのようにして情報を「見る」かを理解し、損失と精度をプロットし、拡張とDropoutなど、過学習を防ぐための戦略を探求します。最後に、講座２では転移学習を紹介し、学習した特徴をモデルから抽出する方法を学びます。 アンドリュー・エンの「 The Machine Learning（機械学習）」と「Deep Learning Specialization（ディープラーニング専門講座）」では、機械学習とディープラーニングの最も重要かつ基本的な原理を学習します。deeplearning.aiが提供する新しい「TensorFlow in Practice 専門講座」では、TensorFlowを使用してそれらの原理を実装し、拡張性のあるモデルを構築して現実世界の問題に適用する方法を学びます。ニューラルネットワークの仕組みについての理解を深めるには、「ディープラーニング専門講座」を受講することをお勧めします。

الوحدات

はじめに　

    • 1 Videos
    • 1 Readings
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1 Videos

  • はじめに：アンドリューとの対話

1 Readings

  • 始める前に：TensorFlow 2.0とこの講座について

より大きなデータセット　

    • 7 Videos
    • 4 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 1 週目 テスト

7 Videos

  • アンドリューとの対話
  • 「猫と犬」のデータセットを使用したトレーニング
  • ノートブックに取り組む
  • クロッピングで修正を行う
  • 畳み込みの効果を視覚化する
  • 精度と損失を調べる
  • 1 週目のまとめ

4 Readings

  • 「猫と犬」のデータセット
  • ノートブックを見る　
  • 次の動画について
  • 今週の学習内容　

今週の練習問題 - 「猫と犬」のKaggleチャレンジに挑戦！　

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  • 練習問題 1 - 猫と犬

拡張　

    • 7 Videos
    • 6 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 2 週目 テスト

7 Videos

  • アンドリューとの対話
  • 拡張の紹介
  • ImageDataGeneratorで拡張をコーディングする
  • 「猫と犬」での過学習を実演する
  • 「猫と犬」に拡張を追加する
  • 「馬と人間」での拡張を探求する
  • 2 週目のまとめ

6 Readings

  • 画像拡張　
  • コーディングの開始
  • ノートブックを見る
  • 「猫と犬」に対する拡張の影響
  • 試してみよう
  • 今週の学習内容

今週の練習問題ー拡張を使用した全ての「猫と犬」

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  • 練習問題 2 - 拡張を使用した「猫と犬」

転移学習　

    • 7 Videos
    • 5 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 3 週目 テスト

7 Videos

  • アンドリューとの対話
  • 転移学習を理解する: コンセプト
  • Inceptionモードでの転移学習をコーディングする
  • 転移した特徴を使った自分のモデルをコーディングする
  • Dropout を探求する
  • Inceptionでの転移学習を探求する
  • 3 週目のまとめ

5 Readings

  • コーディングを始めよう　
  • DNNを追加する
  • Dropoutを使用する　
  • 「猫と犬」に転移学習を適用する
  • 今週の学習内容

今週の練習問題 - 転移学習　

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  • 練習問題 3 - 転移学習を使用した「馬と人間」

多クラス分類　

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    • 4 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 4 週目 テスト

5 Videos

  • アンドリューとの対話
  • ２値分類から多クラス分類へ移行する
  • 「グー、チョキ、パー」のデータセットを使った多クラスを探求する
  • 「グー、チョキ、パー」で分類器を訓練する
  • 「グー、チョキ、パー」分類器をテストする

4 Readings

  • データセットの紹介
  • コードを見てみよう
  • 分類器をテストしてみる
  • 今週の学習内容

今週の練習問題 - 多クラス分類　

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  • 練習問題 4 - 多クラス分類器 　

講座 2 まとめ　

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  • アンドリューとの対話

1 Readings

  • まとめ

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This professional-level course, "TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク," focuses on advanced techniques to enhance computer vision models using TensorFlow. Offered by Coursera and instructed by Andrew Ng, it is part of the "TensorFlow in Practice" specialization by deeplearning.ai. The course covers image handling, convolution visualization, loss and accuracy plotting, and strategies to prevent overfitting. It also introduces transfer learning for feature extraction. Ideal for software developers in data science and AI, the course is available with a Starter subscription.

Laurence Moroney
Instructor

Laurence Moroney