Now Loading...

Now Loading...

プロダクション

登録はありません。

コースシラバス

Step1 イントロダクション

  • コース概要
  • Section1. ディープラーニングの世界へようこそ
  • Section2. 演習環境
  • Section3. Step1 演習

Step2 ニューラルネットワークの基礎

  • Section1. ニューラルネットワークの基礎
  • Section2. 単純パーセプトロン
  • Section3. ロジスティック回帰
  • Section4. 多クラスロジスティック回帰
  • Section5. 多層パーセプトロン
  • Section6. モデルの学習
  • Section7. Step2 演習

Step3 ニューラルネットワークの改善

  • Section1. ニューラルネットワークの改善
  • Section2. 活性化関数
  • Section3. 正則化
  • Section4. 最適化
  • Section5. TensorFlow
  • Section6. Step3 演習

Step4 コンボリューショナルニューラルネットワーク

  • Section1. 畳み込みニューラルネットワーク
  • Section2. 畳み込みとプーリング
  • Section3. CNNの応用
  • Section4. CNNの構造
  • Section5. Step4 演習

Step5 リカレントニューラルネットワーク

  • Section1. 回帰結合型ニューラルネットワーク
  • Section2. RNNの様々なモデル
  • Section3. 長期依存性
  • Section4. Step5 演習

Step6 生成モデル

  • Section1. 前提知識の確認
  • Section2. 深層生成モデル
  • Section3. おわりに

Step7 強化学習

  • Section1. 強化学習とは
  • Section2. 強化学習の定式化
  • Section3. 動的計画法
  • Section4. モンテカルロ法とTD法
  • Section5. DQN
  • Section6. 方策勾配法
  • Section7. まとめ
  • Section8. Step7 演習

ディープラーニングコース リソース

  • リソース

コース詳細

登録はありません。