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

ディープラーニングの概念とコースについて理解します。

レッスン:

画像認識のためのディープラーニング

事前学習済みのネットワークの使用

作成と学習が既に済んでいるネットワークを使用して分類を実行します。

レッスン:

コースで使用する例 - イメージ内のオブジェクトの識別

予測の実行

CNN アーキテクチャ

予測の調査

イメージデータコレクションの管理

与えられたネットワークで使用できるよう、イメージを整理および処理します。

レッスン:

イメージデータストア

入力として使用するイメージの準備

データストア内でのイメージ処理

サブフォルダーを使用したデータストアの作成

転移学習の実行

指定されたクラスにイメージを分類するよう事前学習済みのネットワークを変更します。

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

学習データの準備

ネットワーク層の変更

学習オプションの設定

ネットワークの学習

パフォーマンスの評価

転移学習の概要

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:

プロジェクト - 線虫の生死確認

その他のリソース

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。