이 강좌에 대하여

공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계

Python コーディング、高校レベルの数学の知識が必要です。機械学習/ディープラーニングの知識は必須ではありませんが、あれば有用です。

완료하는 데 약 14시간 필요
일본어

배울 내용

  • オープンソースの機械学習フレームワークとして人気が高い「TensorFlow」のベストプラクティスを学ぶ

  • TensorFlowで基本的なニューラルネットワークを構築する

  • コンピュータビジョン アプリケーションのためのニューラルネットワークを訓練する

  • 畳み込みの使い方を理解してニューラルネットワークを改善する

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완료하는 데 약 14시간 필요
일본어

제공자:

Placeholder

deeplearning.ai

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 2시간 필요

新しいプログラミングパラダイム 

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 16분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4개의 동영상
機械学習入門 3m
ニューラルネットワークの 「Hello World」 5m
TensorFlowとPythonでの「Hello World」のウォークスルー 3m
5개의 읽기 자료
始める前に:TensorFlow 2.0と本講座について10m
ルールからデータへ 10m
試してみよう10m
Google Colaboratory の紹介  10m
1 週目リソース  10m
1개 연습문제
1週目 テスト
2

2

완료하는 데 3시간 필요

コンピュータビジョンの紹介 

완료하는 데 3시간 필요
7개 동영상 (총 15분), 6 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
7개의 동영상
コンピュータビジョンの紹介2m
訓練データをロードするようコードを作成する2m
コンピュータビジョン ニューラルネットワークをコーディングする2m
コンピュータビジョンのノートブックのウォークスルー3m
訓練の制御のためにコールバックを使用する1m
コールバックのあるノートブックのウォークスルー1m
6개의 읽기 자료
データの使い方を探求する10m
Fashion-MNIST データの構造10m
方法を理解する10m
コンピュータビジョンに取り組む1시간
コールバックの実装方法を見る 10m
2 週目 リソース 10m
1개 연습문제
2 週目 テスト
3

3

완료하는 데 4시간 필요

畳み込みニューラルネットワークでビジョンを強化する 

완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 19분), 6 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
6개의 동영상
畳み込みとプーリングとは何か?2m
畳み込み層を実装する1m
プーリング層を実装する4m
畳み込みでファッション分類器を改善する4m
畳み込みのウォークスルー3m
6개의 읽기 자료
畳み込み層とプーリング層をコーディングする 10m
畳み込みについてさらに学ぶ 10m
最初のConvNet(畳み込みニューラルネットワーク)を実習する 10m
試してみよう 1시간
フィルターとプールで実験する 1시간
3週目リソース  10m
1개 연습문제
3 週目 テスト
4

4

완료하는 데 5시간 필요

現実世界の画像を使用する 

완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 27분), 10 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
9개의 동영상
画像ジェネレーターの理解4m
複雑な画像を使用するConvNetを定義する2m
ConvNetをfit_generatorで訓練する2m
ConvNet開発のウォークスルー2m
fit_generatorによるConvNetの訓練のウォークスルー3m
精度をテストする自動検証を追加する4m
画像圧縮の影響を探求する3m
アンドリューとの対話1m
10개의 읽기 자료
影響の大きい実世界のソリューションを探求する10m
ニューラルネットワークを設計する 10m
画像ジェネレーターでConvNetを訓練する 10m
ソリューションを探求する10m
ニューラルネットワークを訓練する10m
「馬と人間」の分類器を使って実験する1시간
実習を行い検証を使ってみる30m
圧縮された画像を使った実習 30m
4 週目リソース 10m
まとめ10m
1개 연습문제
4 週目 テスト

자주 묻는 질문

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