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
  21 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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