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Data Science

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習うより慣れよう Visual AI さわって覚える人工知能「ディープラーニング編」

理屈よりも感覚で!コーディングなし、難しい数式なしで、ディープラーニングをパーセプトロンから、誤差逆伝播まで解説。ビッグデータの活用方法から、学習データの作成方法も紹介します。なかなか不可解な人工知能。理屈よりまずは見て触ってみましょう。

4.00 (15 reviews)

Students

2.5 hours

Content

Sep 2020

Last Update
Regular Price


What you will learn

プログラムと機械学習の違い

ニューラルネットワークの基本と応用

ディープラーニングに関係するいろいろな言葉とその使われ方

手書き数字認識で理解する画像認識の方法

重みの学習推移

手書き文字認識での転移学習

自分の書いた手書き文字で学習させてみる


Description

 理屈よりも感覚で。プログラムや難しい数式を使わないで、体感的で視覚的にディープラーニングを学んでいきます。このコースを終えたあとには、AI技術者とディープラーニングについてある程度の会話をすることができるようになっているはずです。プログラムまでやりたくない、数学まで勉強したくないという方にオススメです。一方ディープラーニングは初心者には易しく上級者には難しい技術なので、TensorFlowやChainerなどのサンプルプログラムを動かしたけれども何が起こっているのかよく理解できなかったという方にもお薦めします。機械学習、ディープラーニングのプログラミングのコースと並行して見ていくと、より理解が深まると思います。「つかめる」ディープラーニングにして欲しい、という要望に応えられるように構成しました。

このコースではビデオを見るだけでなく、実際にお手元のパソコンでその動きを体験できるようにプログラムコードを用意してあります。圧縮ファイルを解凍すれば、インストールすることなくブラウザ上で動きます。

※コース後半では、自作の手書き文字を人工知能に学習させることができるレクチャーも用意しています。ディープラーニングのすごさを体験してみてください。

Don't think! Just feel!


 レクチャーではコーディングについての解説はありませんが、プログラムを動かせる方は是非、教材用のコードをダウンロードして動かしてみてください。ニューラルネットワークの動きを生で体験できます。教材用のコードのうち、オリジナルのコードについては質問を受け付けています。プログラム未経験の方はコードについて深く考えずに、おおまかな仕組みや具体的な計算の流れを見ていきましょう。

【BGMについて】

ビデオでは、環境音(ノイズ)を消すために小さなBGMを流しています。


Screenshots

習うより慣れよう Visual AI さわって覚える人工知能「ディープラーニング編」
習うより慣れよう Visual AI さわって覚える人工知能「ディープラーニング編」
習うより慣れよう Visual AI さわって覚える人工知能「ディープラーニング編」
習うより慣れよう Visual AI さわって覚える人工知能「ディープラーニング編」

Content

はじめに

はじめに

コース概要

人工知能入門

プログラムとの違い

Scratch でプログラム

回帰分析

分類問題1

分類問題2(ワインの分類問題 プログラム付き)

画像認識の概要

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは

人工ニューロン

人工ニューロン-複数入力

パーセプトロン

活性化関数

バイアスとは

線形分離1

線形分離2

多層パーセプトロン

多層パーセプトロン(補習)

多層パーセプトロン(四則演算)

カテゴリーデータとOne-Hot Vector

過剰適合(過学習)

ドロップアウト1

ドロップアウ2

ドロップアウト3

誤差逆伝播

順伝播

誤差逆伝播

微分基礎1

微分基礎2

計算グラフ(順伝播)

計算グラフ(逆伝播)

ディープラーニング

このセクションの概要

ディープニューラルネットワーク その1(多層パーセプトロンと隠れ層)

ディープニューラルネットワーク その2

畳み込みニューラルネットワーク

画像認識の実際 習うより慣れろ。まずは手書き文字の認識を体験してみよう!

画像認識の実際(番外編)

フィルターとは

畳み込みの計算

畳み込みの逆伝播

プーリング

コーヒータイム

フィルターの学習推移

転移学習

転移学習の基本

転移学習の実践1 棒グラフで確率分布を見てみよう!

転移学習の実践2 自分の文字を学習させてみよう!

学習ツールの補足説明

課題:転移学習で独自画像の再学習


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Udemy ID

3/17/2019

Course created date

10/29/2019

Course Indexed date
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