コース概要

導入

ニューラルネットワークの概要

畳み込みネットワークの理解

Kerasの設定

Kerasの機能とアーキテクチャの概要

Kerasの構文の概要

Kerasモデルがどのように層を組織化するかの理解

Kerasバックエンド(TensorFlowまたはTheano)の設定

教師なし学習モデルの実装

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用した画像分析

データの前処理

モデルの訓練

CPU、GPU、TPUでの訓練

モデルの評価

事前学習済みの深層学習モデルの使用

再帰的ニューラルネットワーク(RNN)の設定

モデルのデバッグ

モデルの保存

モデルの展開

KerasモデルをTensorBoardで監視

トラブルシューティング

まとめと結論

要求

  • Pythonプログラミングの経験
  • Linuxコマンドラインの使用経験

対象者

  • 開発者
  • データサイエンティスト
 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー