e ラーニングコース

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ディープラーニング入門

MATLAB® で画像分類問題のためのディープラーニングの基礎を学習します。エキスパートが学習させた深層ニューラルネットワークをカスタマイズして、事前定義されたカテゴリに画像をグループ化します。

コースモジュール

はじめに

深層学習の概念とコースについて理解を深めます。

レッスン:

コース概要

概要および学習目標

事前学習済みネットワークの使用

事前学習済みの既存のネットワークを使用して分類を実行します。

レッスン:

イメージファイルの表示

予測の実行

事前学習済みネットワークの取得

CNN とは

予測の検証

イメージデータの管理

事前学習済みのネットワークで使用するためにイメージを整理して処理します。

レッスン:

データストアとは

データストアの作成と分類

入力イメージの調整

イメージ処理のワークフロー

データストア内のイメージのサイズ変更

データストアを使用した色の前処理

拡張された学習データ

サブフォルダーを使用したデータストアの作成

転移学習のための入力の準備

新しいイメージデータセットを分類するために、事前学習済みのネットワークを更新するために必要なすべてのコンポーネントを作成します。

レッスン:

転移学習とは

転移学習に必要なコンポーネント

データストア内のイメージのラベル付け

学習とテストのためのデータの分割

CNN 層

クラス数の設定

学習オプションの設定

転移学習の実行

深層ネットワークに学習させて評価します。

レッスン:

学習の実行

ネットワークの学習

学習済みネットワークの調査

テストパフォーマンスの評価

パフォーマンスの改善

自分でやってみよう: 線虫の分類

まとめ

次のステップを確認し、コースについてのフィードバックをお願いします。

レッスン:

概要

深層学習のその他の用途

アンケート

形式: 自己学習形式

言語:日本語

言語

フィードバックを自動的に受けられる実践的な演習環境
Web ブラウザーから MATLAB にアクセス可能
共有可能な進捗レポートとコース修了証

機械学習入門

分類問題の実用的な機械学習手法の基礎を学習します。

強化学習入門

経験から学習するインテリジェントコントローラーの作成の基礎を学習します。

MATLAB 入門

最短で MATLAB の基礎を学習します。