ディープラーニングのモデルを実現するために備えておくべき基本的なスキルを習得できます。
Pythonの実装スキルに加えて基本的な数学の知識を備えることができるため、ブラックボックスといわれるディープラーニングの世界について、その仕組みを学ぶことができます。
当コースでは、基本的な数学から、Pythonの主要なライブラリを用いた画像処理、時系列解析、自然言語処理の実装までを体形的に習得できます。
※当コースはe-ラーニングですが、演習問題がついているため実際に手を動かしながら理解をすすめることができます。
・AI案件を任されるようになり実務をこなすための基礎を身に付けたい方
・機械学習・ディープラーニングなどのAI技術や数学について体系的に学びたい方
・一歩進んだ高度な処理を必要としたりプログラミング経験が中級以上の方
【事前知識】
Pythonの基礎知識
NumPy・Pandas・Matplotlibの基本的な使い方
・ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークを数学から理解できる
・最先端のディープラーニングフレームワークTensorFlow・PyTorchを両方学べる
・最新の機械学習、ディープラーニングの手法を用いた実装力が身につく
【PyTorch】
ディープラーニングの数字
順伝播の実装
逆伝播の実装
ディープラーニング入門
PyTorch 入門
PyTorchでネットワークの学習
ディーラーニングの実装
ニューラルネットワークで分類
ニューラルネットワークで回帰
画像処理
画像処理の基礎
畳み込みニューラルネットワーク
画像のクラス分類
犬猫分類
ファインチューニングの実装
時系列解析
時系列解析基礎Prophet
再帰型の基礎
自然言語処理
自然言語処理基礎
文書分類
【TensorFlow】
ディープラーニングの数字
順伝播の実装
逆伝播の実装
ディーラーニングの実装
ニューラルネットワークで分類
ニューラルネットワークで回帰
画像処理
画像処理の基礎
画像のクラス分類
犬猫分類
ファインチューニングの実装
時系列解析
時系列解析基礎Prophet
再帰型の基礎
自然言語処理
自然言語処理基礎
文書分類
ビデオ数:27
キャンセル規定 | お申し込み後のキャンセルはできません。 |
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稼働環境 | ・受講の際は以下の要件を満たすパソコンをご用意ください。 |
その他 | 【重要】 |
・当コースは株式会社キカガク直営のeラーニングです。