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
 14 時間

参加者の人数



Price per participant

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