コース概要

導入

TensorFlow 概要

  • TensorFlowとは何ですか?
  • 【4】特徴

AIとは

  • 計算心理学
  • 計算哲学

Machine Learning

  • 計算学習理論
  • Computer 計算経験のためのアルゴリズム

Deep Learning

  • 人工ニューラルネットワーク
  • ディープラーニングと機械学習の比較

開発環境の準備

  • インストールと設定 TensorFlow

TensorFlow クイックスタート

  • ノードの操作
  • Keras API の使用

不正行為の検出

  • データの読み取りと書き込み
  • フィーチャーの準備
  • データのラベル付け
  • データの正規化
  • データをテストデータとトレーニングデータに分割する
  • 入力画像のフォーマット

予測と回帰

  • モデルのロード
  • 予測の視覚化
  • 回帰の作成

分類

  • 分類子モデルの構築とコンパイル
  • モデルのトレーニングとテスト

要約と結論

要求

  • Pythonプログラミング経験

観客

  • データサイエンティスト
 14 時間

参加者の人数



Price per participant

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