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Showing 18 courses
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Advanced Computer Vision with TensorFlow
by Laurence Moroney , Eddy Shyu- 4.8
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Approx. 24 hours to complete
In this course, you will: a) Explore image classification, image segmentation, object localization, and object detection. Apply transfer learning to object localization and detection. b) Apply object detection models such as regional-CNN and ResNet-50, customize existing models, and build your own models to detect, localize, and label your own rubber duck images....
Generative Deep Learning with TensorFlow
by Laurence Moroney , Eddy Shyu- 4.9
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Approx. 23 hours to complete
In this course, you will: a) Learn neural style transfer using transfer learning: extract the content of an image (eg. swan), and the style of a painting (eg. cubist or impressionist), and combine the content and style into a new image. The DeepLearning. Week 1: Style Transfer Welcome to Course 4...
Browser-based Models with TensorFlow.js
by Laurence Moroney- 4.7
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Approx. 17 hours to complete
Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model. In this first course, you’ll train and run machine learning models in any browser using TensorFlow....
Device-based Models with TensorFlow Lite
by Laurence Moroney- 4.7
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Approx. 10 hours to complete
Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model. This second course teaches you how to run your machine learning models in mobile applications....
Data Pipelines with TensorFlow Data Services
by Laurence Moroney- 4.3
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Approx. 11 hours to complete
Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model. In this third course, you will: - Perform streamlined ETL tasks using TensorFlow Data Services...
Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow
by Laurence Moroney- 4.7
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Approx. 13 hours to complete
Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model. In this final course, you’ll explore four different scenarios you’ll encounter when deploying models. This Specialization builds upon our TensorFlow in Practice Specialization....
AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門
by Laurence Moroney- 0.0
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Approx. 14 hours to complete
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 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 ...
TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク
by Laurence Moroney- 0.0
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Approx. 10 hours to complete
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 はじめに：アンドリューとの対話 アンドリューとの対話 「猫と犬」のデータセットを使用したトレーニング ノートブックに取り組む クロッピングで修正を行う 畳み込みの効果を視覚化する 精度と損失を調べる 1 週目のまとめ 始める前に：TensorFlow 2. 0とこの講座について 「猫と犬」のデータセット ノートブックを見る 次の動画について 今週の学習内容 1 週目 テスト 拡張：過学習を回避する技法 アンドリューとの対話 拡張の紹介 ImageDataGeneratorで拡張をコーディングする 「猫と犬」での過学習を実演する 「猫と犬」に拡張を追加する 「馬と人間」での拡張を探求する 2 週目のまとめ 画像拡張 コーディングの開始...
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Course Definition & Meaning - Merriam-Webster
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course: [noun] the act or action of moving in a path from point to point....
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