DNN、CNN、RNN を使ったディープラーニングの実践講座です。

ドン、CNN、レン?

難しそうに見えて実際に使われている専門用語まで、この講座を通してディープラーニングのコアアルゴリズムを完全に整理するディープラーニング実践講座

私はこのようなことを学びます！

ディープラーニング開発プロセスの理解
DNN、CNN、RNN のコンポーネントとモデリングの原則を理解する
Tensorflow Keras のさまざまなフレームワークを理解する
さまざまなディープラーニング演習を通じてディープラーニングアルゴリズムを使用する能力

ディープラーニングコアアルゴリズム DNN、CNN、RNN！

いろいろな練習を通して理解して、実際に使ってみましょう！

ディープラーニングを本格的にやってみたい！

第 4 次産業革命の時代で AI テクノロジーこれは何よりも重要になってきています。

そのため、多くの企業もAIの専門家を積極的に採用しており、今後多くの仕事がなくなると予測されています。

もちろん、人工知能は、これまで人間特有のものと考えられていたアートやクリエーションにおいてはまだ目立っていませんが、徐々に代替されるのは時間の問題です。

ディープラーニング技術はIT業界で働く人なら誰でも試してみたい技術ですが、参入障壁が非常に高く、なかなかチャレンジできないのが現実です。

そこで、ディープラーニングに関する知識を蓄積してもらうために、マソーキャンパスで見ました 誰でもディープラーニングコースを受講できるように設計されていますやりました。

そのためには、新しいディープラーニングアルゴリズムについて学び、学ぶ必要があります。

この <DNN、CNN、RNN を使ったディープラーニングの練習> コース Python (Python) 言語とテンソルフロー・ケラス (テンソルフロー・ケラス) フレームワークこれは、以下に基づくディープラーニングアルゴリズムモデル開発プロセスです。

今後は、より多くのデータから有用な情報を抽出する技術を確保することが重要になります。

これらの問題を解決するために人工知能（AI）ベースの機械学習/ディープラーニング技術が登場しており、それらを実装するために使用される主なモデルは次のとおりです。 教師あり学習を使用した DNN、教師なし学習を使用する CNN、強化学習を使用する RNN私はそれを持っている。

ディープラーニングの開発プロセス全体を見て、さまざまなアルゴリズムでディープラーニングモデルを開発する学習プロセスを詳しく説明し、各モデルの長所と短所、アプリケーションケース演習を見つけ、実際のコードを入力して各モデルの違いを確認し、ディープラーニングアルゴリズムを使用してください！

こんな人におすすめです

人工知能を仕事に活用してみたい施術者
起業/異動/入社など、IT業界でキャリアを築きたいと考えている方
人工知能をビジネスに導入したいと考えている経営幹部や実務家
最初のボタンからディープラーニング機能の構築を始めたい方

DNN、CNN、RNNを使ったディープラーニングの実践を聞いた後

<DNN、CNN、RNN を使用したディープラーニングの実践> 講義それを聞いた後、

以下のコンピテンシーを確保できます。

ディープラーニング開発プロセスの理解
DNN、CNN、RNN コンポーネントとモデルの原理 取り込みます
テンソルフローKerasの さまざまなフレームワーク理解
さまざまなディープラーニング演習を通じて ディープラーニングを使用する能力

分野を問わず 圧倒的な生産性の向上ディープラーニングがもたらします！

ディープラーニングのコアアルゴリズムの詳細な説明を通じて 深い理論と実践を同時に学ぶそれをするプロセス！

コースの特徴

このコースを通じて、現在最も注目されているディープラーニングアルゴリズムです DNN、CNN、RNN の仕組み理解と実践を通して ディープラーニングモデルの実装あなたならできます。

ステップ 1:DNN、CNN、RNN のコンセプトと運用プロセスを理解する

数あるディープラーニングのアルゴリズムの中で、DNN、CNN、RNNとはどのようなものでしょうか。

なぜなら、どのような状況でどのようなアルゴリズムが使用されるかによって、異なるレベルのパフォーマンスを示すからです。 それぞれの原則を詳しく見てみましょう 掘り起こすよ！

ステップ 2:ディープ・ラーニング・モデリング・コースを練習しましょう。

典型的なディープラーニングアルゴリズム、回帰、分類！

DNN、CNN、RNNは、機械学習よりもはるかに高度で正確な回帰と分類を行うことができます！

自分で設計したディープラーニングアルゴリズムモデルを使ったさまざまな演習スルー すぐに使用してください自分にできるディープラーニングに挑戦できます。

ステップ 3:デジタルの世界から得た知見を現実の世界にもたらそう！

ディープラーニングアルゴリズムのさまざまな手法を使用してモデルを設計およびトレーニングした結果得られた洞察を実際の作業に適用すると、

営業、開発、人材の幅広い側面 データドリブン 意思決定の革新的な進歩インポートできます

学習コンテンツ

1。多重線形回帰モデルを設計しよう！

2。MNIST 手書きモデルの評価結果を可視化！

3。CNN コンポーネント!

4。CNN でモデルを実行しよう！

5。LSTMを使ってニュースカテゴリを分類しよう！

予想される質問 Q&A

Q: プレイヤーに Python プログラミングの知識は必要ですか?

A. このコースとそれに続くMaso Campusでのディープラーニングコースには、基本的なPythonスキルが必要です。Pythonに慣れていない場合は、まずマソーキャンパスの「Pythonデータ分析入門」と「Pythonデータ分析実習」コースを受講することをお勧めします。

Q. コースを受講するための要件や要件はありますか？

A. 実習重視の講座なので、講義画面と練習画面を分けることができるデュアルモニターや予備のデバイスを用意しておくとよいでしょう。また、演習はWindows OSをベースに行われるため、Windows環境で受講することをおすすめします。

Q. ディープラーニングにはハイスペックなPCが必要だと聞きましたが、実践にはハイスペックなPCが必要ですか？

A. ハイスペックな環境で実行することをお勧めしますが、本講座ではAnacondaとJupyterのノートを使って仮想環境で演習を行うため、一般的なビジネスPCのレベルであれば受講に支障はありません。

DNN、CNN、RNN を使用したディープラーニングプラクティス

DNN、CNN、RNN を使用したディープラーニングプラクティス