コース概要
導入
Neural Networksの概要
畳み込みネットワークを理解する
セットアップKeras
Keras 機能とアーキテクチャの概要
Keras 構文の概要
Keras モデルがレイヤーを編成する方法を理解する
Keras バックエンドの構成 (TensorFlow または Theano)
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) による画像の分析
データの前処理
モデルのトレーニング
CPU 対 GPU 対 TPU でのトレーニング
モデルの評価
事前トレーニングされた Deep Learning モデルの使用
リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) のセットアップ
モデルのデバッグ
モデルの保存
モデルのデプロイ
TensorBoard を使用した Keras モデルのモニタリング
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- Pythonプログラミング経験 Linuxコマンドラインの使用経験
観客
- 開発者 データサイエンティスト
お客様の声 (4)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
コース - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
コース - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
コース - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.