このコースについて

共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル

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。

約14時間で修了
日本語
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deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

新しいプログラミングパラダイム 

2時間で修了
4件のビデオ (合計16分), 5 学習用教材, 2 個のテスト
4件のビデオ
機械学習入門 3 分
ニューラルネットワークの 「Hello World」 5 分
TensorFlowとPythonでの「Hello World」のウォークスルー 3 分
5件の学習用教材
始める前に:TensorFlow 2.0と本講座について10 分
ルールからデータへ 10 分
試してみよう10 分
Google Colaboratory の紹介  10 分
1 週目リソース  10 分
1の練習問題
1週目 テスト
2

2

3時間で修了

コンピュータビジョンの紹介 

3時間で修了
7件のビデオ (合計15分), 6 学習用教材, 2 個のテスト
7件のビデオ
コンピュータビジョンの紹介2 分
訓練データをロードするようコードを作成する2 分
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2 分
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3 分
訓練の制御のためにコールバックを使用する1 分
コールバックのあるノートブックのウォークスルー1 分
6件の学習用教材
データの使い方を探求する10 分
Fashion-MNIST データの構造10 分
方法を理解する10 分
コンピュータビジョンに取り組む1 時間
コールバックの実装方法を見る 10 分
2 週目 リソース 10 分
1の練習問題
2 週目 テスト
3

3

4時間で修了

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時間で修了
6件のビデオ (合計19分), 6 学習用教材, 2 個のテスト
6件のビデオ
畳み込みとプーリングとは何か?2 分
畳み込み層を実装する1 分
プーリング層を実装する4 分
畳み込みでファッション分類器を改善する4 分
畳み込みのウォークスルー3 分
6件の学習用教材
畳み込み層とプーリング層をコーディングする 10 分
畳み込みについてさらに学ぶ 10 分
最初のConvNet(畳み込みニューラルネットワーク)を実習する 10 分
試してみよう 1 時間
フィルターとプールで実験する 1 時間
3週目リソース  10 分
1の練習問題
3 週目 テスト
4

4

5時間で修了

現実世界の画像を使用する 

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

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。