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