コース概要
導入
Keras および Deep Learning フレームワーク
- TensorFlow と Theano バックエンド
- Keras vs Tensorflow
データとMachine Learning
- 表形式データ、ビジュアルデータ、非構造化データなど
- 教師なし学習、教師あり学習、強化学習など
開発環境の準備
- インストールと構成 Anaconda
- TensorFlow バックエンドを使用して Keras をインストールする
KerasのNeural Networks
- Keras 関数 API を使用してネットワークを構築する
- データの前処理とフィッティング
- Keras モデルの定義
複数の入出力ネットワーク
- 2 つの入力ネットワークの構築
- 高カーディナリティのデータの表現
- レイヤーの結合
- 2つの入力ネットワークを拡張する
- 複数の出力を持つニューラル ネットワークの構築
- 複数の問題を同時に解決する
トレーニングと事前トレーニング
- トレーニングモデル
- モデルの保存とロード
- モデルでの ResNet50 の使用
テンソルボード
- Keras ログのエクスポート
- 計算グラフとトレーニングの進行状況を視覚化する
Goオーグルクラウド
- モデルのエクスポート
- Keras 個のモデルをアップロードしています
- Google Cloud でのモデルの使用
要約と結論
要求
- 基本的な線形代数を理解していること 。
観客
- ソフトウェア・エンジニア
お客様の声 (5)
私たちの分野に完璧に適合した例/演習
Luc - CS Group
コース - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
トレーナーはどんな質問にも答えてくれた。
Caterina - Stamtech
コース - Developing APIs with Python and FastAPI
Machine Translated
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
コース - Build REST APIs with Python and Flask
トレーナーの実践的な知識と経験の移転。
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
コース - GUI Programming with Python and PyQt
Machine Translated
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.