Name: Intro to TensorFlow 日本語版
Rating: 3.8

Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

3.8

étoiles

12 évaluations

Google Cloud Training

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Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版Google Cloud

À propos de ce cours

このコースの目的は、柔軟で手軽な TensorFlow 2.x と Keras を使用して、機械学習モデルを作成、トレーニング、およびデプロイすることです。TensorFlow 2.x API の階層について学び、TensorFlow の主要コンポーネントを実践演習で理解します。データセットと特徴列の扱い方について学びます。TensorFlow 2.x 入力データ パイプラインの設計と作成の方法について学びます。tf.data.Dataset を使用して csv データ、NumPy 配列、テキストデータ、および画像を読み込む実践演習を行います。数値、カテゴリ、バケット、およびハッシュの特徴列を作成する実践演習も行います。
Keras Sequential API と Keras Functional API を使用してディープ ラーニング モデルを作成する方法を学びます。活性化関数、損失、および最適化について学びます。Jupyter ノートブックの実践演習では、基本的な線形回帰、基本的なロジスティック回帰、および高度なロジスティック回帰の機械学習モデルを作成できます。Cloud AI Platform での大規模な機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、および本稼働の方法について学びます。

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Cours 3 sur 5 dans le

Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Niveau intermédiaire

Approx. 19 heures pour terminer

Japonais

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

7 minutes pour terminer

コースの概要

これは TensorFlow 2.x の入門コースです。TensorFlow 2.x では手軽な Keras を活用して機械学習モデルを作成できます。このコースでは、TensorFlow 2.x 入力データパイプラインの設計と作成、TensorFlow 2.x と Keras を使用した機械学習モデルの作成、機械学習モデルの精度向上、大規模に使用する機械学習モデルの記述について取り上げます。

7 minutes pour terminer

2 vidéos (Total 7 min)

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

TensorFlow の概要

3 heures pour terminer

5 vidéos (Total 22 min), 1 lecture, 5 quiz

Semaine

Semaine 3

8 heures pour terminer

TensorFlow 入力データパイプラインの設計と作成

8 heures pour terminer

10 vidéos (Total 25 min), 1 lecture, 9 quiz

10 vidéos

概要4 min

インメモリ処理とファイル処理3 min

モデルトレーニング用データの準備6 min

ラボの概要「Load CSV and NumPy Data」28s

ラボの概要「Loading Image Data」54s

ラボの概要「Feature Columns」37s

オプションのラボの概要「TFRecord and tf.Example」1 min

tf.data API を使用した大規模なデータセットに関するトレーニング4 min

ラボの概要「Manipulating data with Tensorflow Dataset API」34s

オプションのラボの概要「Feature Analysis Using TensorFlow Data Validation and Facets」1 min

1 lecture

Readings15 min

3 exercices pour s'entraîner

練習問題: モデルトレーニング用データの準備15 min

tf.data API を使用した大規模なデータセットのトレーニング15 min

データパイプラインの設計と作成15 min

Semaine

Semaine 4

4 heures pour terminer

Tensorflow 2 と Keras Sequential API を使用したニューラルネットワークのトレーニング

このモジュールでは、Keras Sequential API を使用して TensorFlow モデルを記述することを学びます。ただし、モデルの記述の前に、活性化関数、損失、および最適化について学びます。次に、Keras Sequential API を使用してディープラーニングモデルを作成する方法を学びます。クラウドに予測モデルをデプロイする方法についても学びます。

4 heures pour terminer

5 vidéos (Total 23 min), 1 lecture, 5 quiz

5 vidéos

概要31s

アクティベーション関数8 min

アクティベーション関数: バックプロパゲーションで回避すべきこと5 min

Keras Sequential API を使用したニューラルネットワーク7 min

ラボの概要「Keras Sequential API」21s

1 lecture

Readings10 min

2 exercices pour s'entraîner

活性化関数15 min

TF2 と Keras を使用したニューラルネットワーク15 min

Semaine

Semaine 5

3 heures pour terminer

Tensorflow 2 と Keras Functional API を使用したニューラルネットワークのトレーニング

Sequential モデル API はほとんどのディープラーニングモデルの開発に適していますが、制約がいくつかあります。その一例を挙げると、入力ソースが複数あるモデル、出力先が複数になるモデル、レイヤを再利用するモデルを定義するのは単純ではありません。Keras Functional API は tf.keras.Sequential API より柔軟にモデルを作成する手段です。Functional API は非線形トポロジのモデル、レイヤを共有するモデル、入力または出力が複数あるモデルに対応できます。Keras Functional API ではモデルを柔軟に定義できます。特に、入力または出力が複数あるモデルや、レイヤを共有するモデルを定義できます。アドホックの非巡回ネットワークグラフを定義することもできます。大抵のディープラーニングモデルの主な目的は、レイヤの有向非巡回グラフ（DAG）です。Functional API はレイヤのグラフを作成する手段です。モデルのパフォーマンス向上に役立つ正則化についても学びます。

3 heures pour terminer

6 vidéos (Total 29 min), 1 lecture, 4 quiz

6 vidéos

Keras Functional API を使用したニューラルネットワーク9 min

正則化: 基礎4 min

正則化: L1、L2、および早期打ち切り5 min

正則化: ドロップアウト5 min

クラウドでのモデル提供3 min

ラボの概要「Keras Functional API」38s

1 lecture

Readings1 h

3 exercices pour s'entraîner

Keras Functional API15 min

正則化15 min

クラウドでのモデル提供15 min

Semaine

Semaine 6

1 heure pour terminer

まとめ

1 heure pour terminer

1 vidéo (Total 8 min), 2 lectures, 1 quiz

À propos du Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

機械学習とはどのようなもので、どのような問題解決に役立つのでしょうか。候補となるユースケースを機械学習で習得できる形に変換する5段階とは、そしてこれらの段階を省略しないことが重要である理由は何でしょうか。今、なぜニューラルネットワークに注目が集まっているのでしょうか。

問題を設定し、勾配降下を使用して適切な解決策を見つけ、データセットを作成する方法について学びます。また、Tensorflow でスケーラブルな分散型機械学習モデルを作成して、これらのモデルのトレーニングを拡張し、高性能な予測ができるようになります。さらに、機械学習（ML）がデータから重要な特質を学習したり、人間による分析を問題に取り入れるように、生データを変換します。最後に、正確で一般化されたモデルを生成し、特定の ML 問題を解決する理論について、および適切なパラメータの組み合わせ方を学びます。まず ML 集中型の戦略の構築から始め、その後 Google Cloud Platform のハンズオンラボを通じてモデルのトレーニング、最適化、本稼働まで、ML に関する手順全体を実習します。

Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Foire Aux Questions

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À quoi ai-je droit si je m'inscris ?
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Quand recevrai-je mon Certificat de Cours ?
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Pourquoi ne puis-je pas assister à ce cours en auditeur libre ?
Ce cours fait partie du nombre restreint de cours proposés par Coursera actuellement disponibles uniquement aux étudiants ayant payé les frais du cours ou bénéficié de l'Aide Financière, lorsqu'elle est disponible.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

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