機械学習:ディープラーニング入門

機械学習:ディープラーニング入門

Machine Learning
20
5月, 2021

コースについて

ディープラーニングは、コンピュータアルゴリズムを調べることでそれ自体を改善させ、機械学習のサブセットと見なされます。機械学習はより単純な概念を使用しますが、ディープラーニングは、人間の考え方や学び方を模倣するように設計されたディープニューラルネットワークを使用します。このコースの目的は、学習者に最新のニューラルネットワークとそのコンピュータビジョンおよび自然言語理解での応用についての基本的な理解を得ることです。

学習目的

  • 最急降下法、確率的勾配降下法、正則化、過剰適合を理解する
  • ディープニューラルネットワークに関する概要と基礎知識を習得する
  • コンピュータビジョン向けディープラーニングの概要を理解する
  • CNN(畳み込みニューラルネットワーク)と移転学習をコンピュータビジョンタスクに適用できる
  • ディープラーニングにおける教師なし表現学習に関する基礎知識を習得する
  • 文字列データにディープラーニングを使用できる
  • RNN、LSTM、GRU、バックプロパゲーションの知識を習得し、応用できる

Course Content

Time: 110 hours

モジュール1:単純なニューラルネットワーク  0/0

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モジュール2:コンピュータビジョン向けディープラーニング  0/0

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課題1:画像を6つのカテゴリに分類するCNNモデルを構築する  0/0

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モジュール3:教師なし表現学習  0/0

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モジュール4:自然言語処理向けディープラーニング  0/0

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課題2:ディープラーニングを使用して、ウェブサイト上の有毒で誤解を招くコンテンツを特定  0/0

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Instructor

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