日本のTensorFlowトレーニング

本講座は日本（オンラインまたは現地開催）で実施されるインストラクター主導のライブトレーニングであり、コンピュータビジョンの理解を深めたい上級者向けです。Google Colabを用いた高度な視覚モデル開発におけるTensorFlow機能についても学ぶことができます。

受講完了時点で、皆様は次の能力が得られるようになります：

• TensorFlowを用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築・訓練する。
  
• Google Colabを活用して、スケーラブルかつ効率的なクラウドベースのモデル開発を行う。
  
• コンピュータビジョン業務向けの画像前処理手法を実装する。
  
• 実社会での利用を目的としたコンピュータビジョンモデルを導入する。
  
• 転移学習の技術を用いてCNNモデルの性能向上を図る。
  
• 画像分類モデルの結果を可視化・解釈することができる。
  

本講座は日本（オンラインまたは出張）にてインストラクターが指導するライブトレーニングで、中級レベルのデータサイエンティストや開発者向けに、Google Colab環境を活用してディープラーニング技術を理解し実践できるようになることを目的としています。

講座終了後には受講者は以下の能力を身につけることができます：

• Google Colabをディープラーニングプロジェクト用に設定・操作できるようになる。
  
• ニューラルネットワークの基礎原理を理解できる。
  
• TensorFlowを用いてディープラーニングモデルを構築できる。
  
• ディープラーニングモデルの訓練および評価が可能になる。
  
• TensorFlowの高度な機能を用いてディープラーニングを実現できる。
  

日本にて行われる本講座はインストラクター主導の実践的研修で、TensorFlowを用いて不正データを分析したいデータサイエンティスト向けです。

研修終了時には、受講者は以下の能力を獲得します：

• PythonとTensorFlowを使って不正検出モデルを構築する
• 線形回帰および関連モデルを用いて不正行為を予測する
• 不正データ分析用のエンドツーエンドAIアプリケーションを開発する

この講師によるライブトレーニングは日本（オンラインまたはオンサイト）であり、TensorFlow 2.xを用いて予測器、分類器、生成モデル、ニューラルネットワークなどを構築したい開発者およびデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニング終了後、参加者は以下ができるようになります：

• TensorFlow 2.xのインストールと設定。
• TensorFlow 2.xが従来のバージョンと比較して持つ利点の理解。
• ディープラーニングモデルの構築。
• 高度な画像分類器の実装。
• クラウド、モバイル、IoTデバイスへのディープラーニングモデルのデプロイ。