Course Summary
This course is an introduction to TensorFlow, an open-source software library for dataflow and differentiable programming across a range of tasks. It is a beginner-level course that covers the basics of machine learning using TensorFlow.Key Learning Points
- Understand the basics of TensorFlow and its applications
- Learn how to build and train a basic neural network using TensorFlow
- Gain hands-on experience with TensorFlow through coding exercises
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Understand the basics of TensorFlow and how it can be used for machine learning tasks
- Build and train a simple neural network using TensorFlow
- Gain hands-on experience with TensorFlow through coding exercises
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic programming knowledge in Python
- High school level math knowledge (algebra, calculus)
Course Difficulty Level
BeginnerCourse Format
- Online self-paced course
- Video lectures and coding exercises
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- Applied Data Science with Python
- Deep Learning Specialization
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Description
ソフトウェア開発者であれば、拡張性のあるAI搭載アルゴリズムを構築したい場合、構築ツールの使い方を理解する必要があります。この講座は今後学んでいく「TensorFlow in Practice 専門講座」の一部であり、機械学習用の人気のオープンソースフレームワークであるTensorFlowのベストプラクティスを学習します。
アンドリュー・エンの「 The Machine Learning（機械学習）」と「Deep Learning Specialization（ディープラーニング専門講座）」では、機械学習とディープラーニングの最も重要かつ基本的な原理を学習します。deeplearning.aiが提供する新しい「TensorFlow in Practice 専門講座」では、TensorFlowを使用してそれらの原理を実装し、拡張性のあるモデルを構築して現実世界の問題に適用する方法を学びます。ニューラルネットワークの仕組みについての理解を深めるには、「ディープラーニング専門講座」を受講することをお勧めします。
Knowledge
- 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
Outline
- 新しいプログラミングパラダイム
- はじめに：アンドリューとの対話
- 機械学習入門
- ニューラルネットワークの 「Hello World」
- TensorFlowとPythonでの「Hello World」のウォークスルー
- 始める前に：TensorFlow 2.0と本講座について
- ルールからデータへ
- 試してみよう
- Google Colaboratory の紹介
- 1 週目リソース
- コンピュータビジョンの紹介
- アンドリューとの対話
- コンピュータビジョンの紹介
- 訓練データをロードするようコードを作成する
- 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
- 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
- 訓練の制御のためにコールバックを使用する
- コールバックのあるノートブックのウォークスルー
- データの使い方を探求する
- Fashion-MNIST データの構造
- 方法を理解する
- コンピュータビジョンに取り組む
- コールバックの実装方法を見る
- 2 週目 リソース
- 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
- アンドリューとの対話
- 畳み込みとプーリングとは何か？
- 畳み込み層を実装する
- プーリング層を実装する
- 畳み込みでファッション分類器を改善する
- 畳み込みのウォークスルー
- 畳み込み層とプーリング層をコーディングする
- 畳み込みについてさらに学ぶ
- 最初のConvNet（畳み込みニューラルネットワーク）を実習する
- 試してみよう
- フィルターとプールで実験する
- 3週目リソース
- 現実世界の画像を使用する
- アンドリューとの対話
- 画像ジェネレーターの理解
- 複雑な画像を使用するConvNetを定義する
- ConvNetをfit_generatorで訓練する
- ConvNet開発のウォークスルー
- fit_generatorによるConvNetの訓練のウォークスルー
- 精度をテストする自動検証を追加する
- 画像圧縮の影響を探求する
- アンドリューとの対話
- 影響の大きい実世界のソリューションを探求する
- ニューラルネットワークを設計する
- 画像ジェネレーターでConvNetを訓練する
- ソリューションを探求する
- ニューラルネットワークを訓練する
- 「馬と人間」の分類器を使って実験する
- 実習を行い検証を使ってみる
- 圧縮された画像を使った実習
- 4 週目リソース
- まとめ
Summary of User Reviews
This course on Introduction to TensorFlow has received positive reviews from many users. It is highly recommended for individuals who want to learn about machine learning and TensorFlow. One key aspect that many users thought was good is the comprehensive coverage of the topic.Pros from User Reviews
- Comprehensive coverage of the topic
- Good for beginners
- Hands-on exercises for practice
- Engaging and knowledgeable instructors
- Easy to follow lectures
Cons from User Reviews
- Some users found the pace too slow
- Not enough advanced topics covered
- No certificate offered for free learners
- Some technical issues with the platform
- Not enough explanation of certain concepts
AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門
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ソフトウェア開発者であれば、拡張性のあるAI搭載アルゴリズムを構築したい場合、構築ツールの使い方を理解する必要があります。この講座は今後学んでいく「TensorFlow in Practice 専門講座」の一部であり、機械学習用の人気のオープンソースフレームワークであるTensorFlowのベストプラクティスを学習します。 アンドリュー・エンの「 The Machine Learning（機械学習）」と「Deep Learning Specialization（ディープラーニング専門講座）」では、機械学習とディープラーニングの最も重要かつ基本的な原理を学習します。deeplearning. aiが提供する新しい「TensorFlow in Practice 専門講座」では、TensorFlowを使用してそれらの原理を実装し、拡張性のあるモデルを構築して現実世界の問題に適用する方法を学びます。ニューラルネットワークの仕組みについての理解を深めるには、「ディープラーニング専門講座」を受講することをお勧めします。 新しいプログラミングパラダイム はじめに：アンドリューとの対話 機械学習入門 ニューラルネットワークの 「Hello World」 TensorFlowとPythonでの「Hello World」のウォークスルー...
TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク
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ソフトウェア開発者であれば、拡張性のあるAI搭載アルゴリズムを構築したい場合、構築ツールの使い方を理解する必要があります。この講座は今後学んでいく「TensorFlow in Practice 専門講座」の一部であり、機械学習用の人気のオープンソースフレームワークであるTensorFlowのベストプラクティスを学習します。 deeplearning. ai が提供する「TensorFlow in Practice 専門講座」の講座２では、講座１で構築したコンピュータビジョンモデルを改善するための高度な技法を学習します。現実世界の様々な形状とサイズがある画像の扱い方を探求し、畳み込みを通過する画像がたどる行程を視覚化して、コンピューターがどのようにして情報を「見る」かを理解し、損失と精度をプロットし、拡張とDropoutなど、過学習を防ぐための戦略を探求します。最後に、講座２では転移学習を紹介し、学習した特徴をモデルから抽出する方法を学びます。 アンドリュー・エンの「 The Machine Learning（機械学習）」と「Deep Learning Specialization（ディープラーニング専門講座）」では、機械学習とディープラーニングの最も重要かつ基本的な原理を学習します。deeplearning. aiが提供する新しい「TensorFlow in Practice 専門講座」では、TensorFlowを使用してそれらの原理を実装し、拡張性のあるモデルを構築して現実世界の問題に適用する方法を学びます。ニューラルネットワークの仕組みについての理解を深めるには、「ディープラーニング専門講座」を受講することをお勧めします。 より大きなデータセットを探求する ...
