はじめに
概要¶
このラーニングパスは、ディープラーニングのトピックに親しみ、探求することに興味のある方を対象としています。現在、このラーニングパスはディープラーニングの基礎をカバーしていますが、将来的には教師あり、教師なしのディープラーニングのコンセプトをカバーするように強化される予定です。
深層学習の基礎¶
深層学習が機械学習とどのように関連しているのか、その基礎を探り、特定のアプリケーションで深層学習アルゴリズムを使用することの利点を見ていきます。
スキルレベル¶
初心者
完成までの予想時間¶
約2時間
学習目標¶
このラーニングパスで得られるのは
- 深層学習の概念の理解
- 深層学習のアーキテクチャの理解
- 深層学習フレームワークの比較
- TensorFlowでEager Executionを有効にする方法
- TensorFlowを使用して線形回帰を実行する方法
- ロジスティック回帰を定義するための Python コードを含む Jupyter ノートブックを作成し、TensorFlow を使用して実装する方法
- フレームワークの助けを借りずにニューラルネットワークを構築する方法の理解