AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門
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。 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。
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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。 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
新しいプログラミングパラダイム
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4
Videos
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3
Readings
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1
Assignment
1
Assignment
- 1週目 テスト
4
Videos
- はじめに：アンドリューとの対話
- 機械学習入門
- ニューラルネットワークの 「Hello World」
- TensorFlowとPythonでの「Hello World」のウォークスルー
3
Readings
- 始める前に：TensorFlow 2.0と本講座について
- ルールからデータへ
- 試してみよう
今週の練習問題 - 初めてのニューラルネットワーク
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2
Readings
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1
Plugin
2
Readings
- Google Colaboratory の紹介
- 1 週目リソース
オプション：Google Colaboratory環境（採点対象外）
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1
ExternalTool
1
External Tool
- 練習問題 1（住宅価格）
コンピュータビジョンの紹介
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7
Videos
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5
Readings
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1
Assignment
1
Assignment
- 2 週目 テスト
7
Videos
- アンドリューとの対話
- コンピュータビジョンの紹介
- 訓練データをロードするようコードを作成する
- 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
- 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
- 訓練の制御のためにコールバックを使用する
- コールバックのあるノートブックのウォークスルー
5
Readings
- データの使い方を探求する
- Fashion-MNIST データの構造
- 方法を理解する
- 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
今週の練習問題ーディープニューラルネットワークを実装して手書きの数字を認識する
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Readings
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1
ExternalTool
1
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- 練習問題 2（手書き認識）
1
Readings
- 2 週目 リソース
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
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6
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Readings
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Assignment
1
Assignment
- 3 週目 テスト
6
Videos
- アンドリューとの対話
- 畳み込みとプーリングとは何か？
- 畳み込み層を実装する
- プーリング層を実装する
- 畳み込みでファッション分類器を改善する
- 畳み込みのウォークスルー
5
Readings
- 畳み込み層とプーリング層をコーディングする
- 畳み込みについてさらに学ぶ
- 最初のConvNet（畳み込みニューラルネットワーク）を実習する
- 試してみよう
- フィルターとプールで実験する
今週の練習問題ーDNNパフォーマンスを畳み込みを使用して向上させる
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1
Readings
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ExternalTool
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- 練習問題 3 - 畳み込みでMNISTを改善する
1
Readings
- 3週目リソース
現実世界の画像を使用する
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Videos
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8
Readings
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1
Assignment
1
Assignment
- 4 週目 テスト
8
Videos
- アンドリューとの対話
- 画像ジェネレーターの理解
- 複雑な画像を使用するConvNetを定義する
- ConvNetをfit_generatorで訓練する
- ConvNet開発のウォークスルー
- fit_generatorによるConvNetの訓練のウォークスルー
- 精度をテストする自動検証を追加する
- 画像圧縮の影響を探求する
8
Readings
- 影響の大きい実世界のソリューションを探求する
- ニューラルネットワークを設計する
- 画像ジェネレーターでConvNetを訓練する
- ソリューションを探求する
- ニューラルネットワークを訓練する
- 「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
- 圧縮された画像を使った実習
今週の練習問題ー複雑な画像を処理する
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1
Readings
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ExternalTool
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- 練習問題 4 - 複雑な画像を処理する
1
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- 4 週目リソース
講座 1 まとめ
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1
Videos
- アンドリューとの対話
1
Readings
- まとめ
Auto Summary
Embark on your journey into the world of AI, machine learning, and deep learning with the "Introduction to TensorFlow for AI, Machine Learning, and Deep Learning" course. Designed for software developers eager to build scalable AI algorithms, this course is part of the comprehensive "TensorFlow in Practice" specialization. Under the expert guidance of renowned instructor Andrew Ng, you will learn the best practices for using TensorFlow, a popular open-source framework for machine learning. This course delves into the practical application of key principles from Andrew Ng’s courses on Machine Learning and Deep Learning Specializations, enabling you to build scalable models and apply them to real-world challenges. Offered by Coursera, this professional-level course provides flexible subscription options, including Starter and Professional plans, catering to a diverse range of learners. Whether you're looking to deepen your understanding of neural networks or implement advanced machine learning algorithms, this course is tailored to equip you with the necessary skills and knowledge. Join now and take a significant step towards mastering AI technologies.
Laurence Moroney